在构建镜像的过程中，最容易出现隐患的环节往往被忽视。使用 latest 标签这类不规范的做法暂且不提，更重要的是建立起分层构建的思维模式。基础镜像必须从可信的来源获取，严禁在生产环境中使用未经安全扫描的公共镜像。Dockerfile 的编写应严格遵循最小化原则：

特别要注意的是，最终务必切换至非 root 用户运行容器进程，这一细节常被忽略，却极易引发严重的安全漏洞。对于 Go 等编译型语言，多阶段构建技术尤为关键——通过该方式，最终生成的镜像仅需包含可执行的二进制文件，无需保留完整的编译环境。

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在容器编排方面，核心准则在于坚持无状态设计。若需部署有状态服务，必须借助持久化卷进行数据管理，同时需警惕分布式存储可能带来的性能瓶颈。以在 Kubernetes 中部署 MySQL 为例，正确的做法是结合使用 StatefulSet 与 headless service：

配置管理必须做到环境隔离。我们采用 ConfigMap 与 Secret 配合使用的策略：普通配置按开发、测试、生产等环境分别管理，敏感信息则统一通过 Kubernetes Secret 加密存储。例如 Spring Boot 应用中的 bootstrap.yaml 可作如下设置：

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监控体系的建设应当覆盖多个维度。除了常规的 CPU 和内存使用率监控外，还需重点关注应用自身的业务指标。目前 Prometheus 与 Grafana 的组合已成为主流方案，但在配置时应注意合理设置指标采集间隔。对于 Java 应用，需在 JVM 启动参数中加入以下配置：

这样才能确保 JMX 指标能够被 Prometheus 正确抓取。

网络策略直接影响系统的整体稳定性。Ingress 控制器推荐选用 Nginx，相较于 Traefik，其在网关层级的功能更为全面和成熟。关键服务必须实施网络隔离措施，例如以下禁止默认访问的网络策略：

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持续交付流水线的设计需要把握好自动化程度。开发环境可实现自动部署，测试环境建议在代码评审通过后触发，而生产环境则必须经过人工确认方可发布。Jenkinsfile 中应设置合理的超时机制与重试逻辑，并且在推送镜像前强制执行漏洞扫描流程。

资源限制是保障系统稳定运行的基础。每个容器都应明确设置 requests 与 limits，尤其是内存限制，避免因资源耗尽导致 OOM Killer 终止关键进程。我们曾有过惨痛教训：某 Java 应用未设定堆内存上限，结果引发整个节点崩溃。

日志收集工作需提前统一规划。虽然 EFK（Elasticsearch + Fluentd + Kibana）架构经典，但在容器化场景下，更推荐采用 Loki 方案，其资源消耗仅为前者的十分之一左右。Fluentd 的配置中还需注意日志轮转策略，防止日志文件无限增长从而撑爆磁盘空间。

安全防护必须贯穿整个生命周期。应启用 Pod 安全策略，例如禁止启用特权模式：

同时，镜像仓库必须开启漏洞扫描功能，一旦发现高危漏洞，立即阻断部署流程。

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这些实践经验背后，都是用实际代价换来的教训。曾有一次线上故障，由于未设置 HPA 的冷却时间，导致服务在扩缩容阈值附近反复震荡长达半小时。最终通过在 autoscaling 配置中添加 stabilizationWindowSeconds 参数才得以解决。

容器化远不止是将应用打包进 Docker 镜像那么简单，它实质上是对整个研发体系的一次全面升级。从代码提交到服务上线，每一个环节都需要重新审视与设计。唯有将最佳实践嵌入到 CI/CD 流水线的每一阶段，才能真正释放容器化带来的技术红利。