【k8s理论】Kubernetes（简称 K8s）是当前容器编排领域的主流工具，广泛用于云原生应用的部署、管理与扩展。它通过自动化的方式管理容器化应用的生命周期，提升了系统的稳定性、可伸缩性和灵活性。以下是对 K8s 理论的总结，结合关键概念和功能进行梳理。
一、K8s 核心概念总结
| 概念 | 描述 |
| Pod | 最小部署单元，包含一个或多个容器，共享网络和存储资源。 |
| Node | 运行容器的工作节点，可以是物理机或虚拟机。 |
| Cluster | 由多个 Node 组成的集群，K8s 负责管理这些节点上的资源。 |
| Deployment | 定义应用的副本数量和更新策略，确保应用始终运行指定数量的 Pod。 |
| Service | 提供稳定的网络访问入口，支持负载均衡和发现机制。 |
| ConfigMap & Secret | 用于存储配置信息和敏感数据，避免硬编码到镜像中。 |
| Persistent Volume (PV) & Persistent Volume Claim (PVC) | 实现持久化存储，支持数据在 Pod 重启后依然保留。 |
| Namespace | 对集群资源进行逻辑隔离，便于多团队或多项目使用同一集群。 |
二、K8s 主要功能与作用
| 功能 | 说明 |
| 自动扩缩容 | 根据 CPU、内存等指标自动调整应用实例数量，提升资源利用率。 |
| 自我修复 | 自动重启失败的容器、替换异常节点上的 Pod，提高系统可靠性。 |
| 滚动更新 | 分批更新应用版本，确保服务不中断，降低风险。 |
| 服务发现与负载均衡 | 通过 Service 和 Endpoints 自动分配流量，实现高可用。 |
| 资源调度 | 根据资源需求和策略将 Pod 分配到合适的 Node 上运行。 |
| 日志与监控 | 集成日志收集和监控工具，方便故障排查与性能优化。 |
三、K8s 架构简述
K8s 的架构分为控制平面（Control Plane）和工作节点（Worker Node）：
- 控制平面组件：
- API Server：提供 RESTful 接口，是集群的“大脑”。
- etcd：分布式键值存储，保存所有集群状态信息。
- Controller Manager：负责维护集群的状态，如副本数、节点状态等。
- Scheduler：将新创建的 Pod 分配到合适的 Node 上运行。
- 工作节点组件：
- kubelet：与 API Server 通信，管理 Pod 和容器的生命周期。
- kube-proxy：维护节点上的网络规则，实现服务发现和负载均衡。
- Container Runtime：如 Docker 或 containerd，负责运行容器。
四、K8s 常见应用场景
| 场景 | 说明 |
| 微服务架构 | 支持多个独立服务的部署、扩展与管理。 |
| DevOps 流水线 | 与 CI/CD 工具集成，实现自动化构建与部署。 |
| 混合云与多云部署 | 在不同云平台间统一管理资源，提高灵活性。 |
| AI/大数据任务 | 支持大规模计算任务的调度与资源分配。 |
| Serverless 应用 | 结合 Knative 等工具，实现按需执行的无服务器架构。 |
五、K8s 的优缺点总结
| 优点 | 缺点 |
| 高可用性与弹性 | 学习曲线较陡，初期配置复杂 |
| 自动化运维能力强 | 资源消耗较大，需要较高硬件支持 |
| 支持多种语言与框架 | 需要配合其他工具（如 Helm、Prometheus）使用 |
| 强大的社区支持 | 部分高级功能需付费或企业版支持 |
六、结语
Kubernetes 是现代云原生技术栈的核心组件，其强大的功能和灵活的架构使其成为企业级应用部署的首选方案。尽管学习门槛较高，但随着工具链的完善和社区的支持，越来越多开发者和运维人员开始掌握并熟练使用 K8s。掌握 K8s 理论，不仅有助于理解容器化应用的管理方式，也为未来的技术发展打下坚实基础。