公司服务器半夜报警，页面打不开。你正睡得迷糊，手机连着响了三声，一看是监控系统发来的通知：数据库连接数爆了。这时候没人可推，你是全栈，从前端到后端都你写的，锅也得自己背。
全栈不止是写代码
很多人以为全栈就是会写 HTML、能搭后端接口、还会点数据库操作。但真到了上线那天，你会发现，光会写不行。你的 Node.js 服务跑在 Linux 上，Nginx 配错了，静态资源加载不了；或者 Docker 容器起不来，日志里一堆权限错误。这时候，你会不会进服务器看一眼？会不会查 systemctl 的状态？
图像处理项目尤其明显。比如你用 Python 写了个图像识别接口，用户上传照片，后台用 OpenCV 处理。本地跑得好好的，一上生产，内存直接飙到 90%。你不了解系统监控，不知道是图片缓存没清理，还是进程没回收。最后只能重启服务，治标不治本。
运维不是网管
运维不是插网线、装系统。现代运维讲的是自动化部署、日志收集、容器编排、CI/CD 流水线。你不需要成为 K8s 专家，但得知道怎么用 GitHub Actions 把代码自动推到服务器，怎么用 PM2 保持服务常驻，怎么配置简单的防火墙规则。
举个例子：你给公司做了一个批量处理图片的工具，用户上传 ZIP 包，系统解压、转 WebP、生成缩略图，再打包下载。这个流程一旦出错，你要能看日志定位是磁盘满了，还是 ImageMagick 命令没装。这些都不是“后端逻辑”，但你绕不开。
学一点，省十倍时间
花两天学下基础 Linux 命令，学会看 top、df、journalctl；配个 Nginx 反向代理，明白 location 和 proxy_pass 怎么写；试试用 Docker 把项目打包，而不是直接 node app.js 硬跑。这些技能不难，但关键时刻能让你少挨骂。
有次我上线一个图像裁剪服务，前端传参不对，后端疯狂报错，日志刷屏。我顺手加了条 systemd 日志切割配置：
[Service]
StandardOutput=append\/var\/log\/image-service.log
StandardError=append\/var\/log\/image-service.error.log
ExecStartPost=\/usr\/bin\/touch /var/log/image-service.log
ExecStartPost=\/usr\/bin\/chmod 644 /var/log/image-service.log虽然简单，但出了问题能快速翻日志，不用 grep 撩一屏乱码。这种细节，没人教，但自己踩过一次就知道值不值得学。
全栈的本质是“能闭环”。从需求到上线，从 bug 到恢复，你能独立走完。运维不是加分项，是底线。你不一定天天碰服务器，但得知道服务是怎么活的，不然哪天它死了，你也救不了。