微服务在传统虚机上运维成本和弹性瓶颈会指数级上升：扩容耗时以小时计、故障无法隔离、CI/CD失控、服务发现与熔断依赖人工、环境不一致；云原生通过K8s编排、声明式配置、Service抽象、服务网格和容器镜像统一解决规模化生存问题。
微服务跑在传统虚机上到底卡在哪？
不是不能跑，是运维成本和弹性瓶颈会指数级上升。比如一个订单服务突然流量翻倍，虚机扩容要申请资源、装环境、改配置、等审批——整个过程以小时计；而云原生环境下，kubectl scale 一条命令加个自动伸缩策略，30秒内就能拉起5个新Pod。更关键的是故障隔离：虚机里多个微服务混部，一个java服务OOM可能拖垮同机其他go服务；容器+命名空间天然进程隔离，故障范围被锁死在单个pod内。
CI/CD流水线不配K8s，微服务就等于裸奔
微服务数量一过10个，手工部署、版本对齐、回滚验证就彻底失控。云原生把“部署”这件事从运维动作变成声明式配置：deployment.yaml 里写明镜像版本、副本数、健康探针，CI流水线提交后自动触发helm upgrade或kubectl apply。漏掉探针配置？Liveness probe failed错误会直接杀掉不健康的实例，而不是让半死服务继续接流量。常见坑：把readinessProbe的initialDelaySeconds设太小，导致服务还没初始化完就被K8s认为“就绪”，结果大量503涌进来。
服务发现和熔断为什么非得靠云原生中间件？
传统方式靠dns轮询或静态IP列表，微服务一扩缩容就得人工改配置，还无法感知实例健康状态。云原生用Service对象做抽象，后端Pod IP变更对调用方完全透明；再叠加istio或linkerd，自动注入熔断、重试、超时控制。比如订单服务调用库存服务，当库存接口错误率超50%持续30秒，istio会自动切断流量并返回降级响应，而不是让雪崩蔓延。注意：没开mTLS的话，服务间通信其实是明文的，安全审计过不去。
本地开发和生产环境不一致？容器镜像是唯一解
开发说“我本地跑得好好的”，上线就报ClassNotFoundException——大概率是本地JDK版本、依赖jar包、甚至时区设置和生产不一致。云原生强制用dockerfile固化运行时环境：“FROM openjdk:17-jre-slim”+“copy target/app.jar /app.jar”，构建出的镜像在哪跑都一样。但容易踩的坑是：把application.yml硬编码进镜像，导致测试环境和生产环境无法区分配置；正确做法是用kubernetes ConfigMap或Secret挂载，启动时通过spring.profiles.active=prod动态加载。
云原生不是给微服务“锦上添花”，而是解决它规模化后的生存问题——当服务数从5个涨到50个，人肉运维的边际成本会陡然越过拐点，这时候没K8s编排、没服务网格、没声明式交付，系统就不再是“可维护”，而是“不可控”。