Spring Cloud 强调应用层解决方案，开发友好，适合 JVM 业务逻辑集中的团队；Kubernetes 原生（配合 Service/Ingress、Envoy/istio 等）倾向平台化、基础设施侧解决，适合容器化、跨语言、大规模生产环境。
1. 核心理念
Spring Cloud：库/框架级微服务组件（服务发现、配置、断路器、客户端负载均衡）嵌入应用，开发者在应用里直接使用。
K8s 原生：把可观察、发现、路由、伸缩等能力下沉到平台（Service、Ingress、Sidecar、Operator），应用更轻量，只需遵循平台约定。
2. 服务发现与负载均衡
Spring Cloud：Eureka/Nacos/Consul 等，客户端直连注册中心、应用内负载均衡（Ribbon/Feign）。优点：对应用控制粒度高；缺点：注册中心/客户端缓存复杂、跨语言成本高。
K8s：ClusterIP/Headless Service + kube-proxy / Envoy/istio。优点：平台自动处理、跨语言透明；缺点：平台网络复杂度/学习成本高。
3. 配置管理
Spring Cloud：Spring Cloud Config、Nacos，支持动态刷新（@RefreshScope）。优：集成深、对 Spring 应用友好。缺：非 Spring 应用需额外适配。
K8s：ConfigMap/Secret、GitOps（ArgoCD）。优：声明式、与部署耦合小、易审计。缺：复杂变更需要 rollout/重启策略。
4. 熔断、限流、重试
Spring Cloud：Resilience4j、Sentinel 嵌入式控制，业务点可精细化。
K8s：在网关/侧车（Envoy/Istio）做统一限流与熔断，优点是集中化策略、跨语言一致性，但调优在平台层，业务脱离感强。
5. 部署与伸缩
Spring Cloud：传统 VM/容器都可，伸缩通常基于实例数。
K8s：容器化优先，支持自动扩缩 (HPA/VPA)、滚动升级、蓝绿/金丝雀，通过 CRD/Operator 可实现复杂生命周期管理。
6. 可观测性（日志/指标/Tracing）
Spring Cloud：应用内集成 Micrometer、Sleuth/OpenTelemetry，开发可自定义埋点。
K8s：平台侧采集（Fluentd/Prometheus/OTel DaemonSet、Jaeger/Zipkin），对所有服务统一，但需要平台配置与采样策略。
7. 运维与生态
Spring Cloud：对熟悉 Spring 的团队门槛低，社区插件多；但需要维护注册中心、配置中心等组件。
K8s：需投入平台建设和运维能力（集群、网络、存储、安全），一次性投入大，后续可复用性高（多语言、多租户）。
8. 成本与复杂度
Spring Cloud：开发复杂度偏低，运维分散（每个服务都要接入中间件）。
K8s：初期建平台成本高（学习曲线、SRE 人力），长期运维和资源利用效率高。
9. 适用场景建议
小中型、以 Spring/Java 为主、团队偏开发：优先 Spring Cloud，快速交付。
跨语言、大规模、要求平台化/多租户/自动化：优先 Kubernetes 原生 + Service Mesh。
迁移路径常见组合：先在 Spring Cloud 内部成熟后逐步容器化上 K8s；或在 K8s 上运行 Spring Boot 应用，逐步把横切关注点（限流、熔断、Tracing）搬到网关/Sidecar。
简短建议：若想快速落地以业务为中心用 Spring Cloud；若目标是长期平台化、弹性与多语言支撑，则投资 K8s 与网格。
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