【k8s理论】Kubernetes（简称 k8s）是目前最流行的容器编排系统，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。它由 Google 开发，并捐赠给 Cloud Native Computing Foundation（CNCF）。k8s 的核心目标是提供一个可移植、可扩展的平台，帮助开发者更高效地管理微服务架构和云原生应用。
以下是对 k8s 理论的核心内容进行总结，并以表格形式展示关键概念与功能。
一、k8s 核心概念总结
| 概念 | 说明 |
| Master Node | 控制节点，负责管理整个集群，包括 API Server、etcd、Controller Manager 和 Scheduler。 |
| Worker Node | 运行容器的节点，包含 kubelet、kube-proxy 和容器运行时（如 Docker）。 |
| Pod | 最小的部署单元，包含一个或多个共享资源的容器。 |
| Deployment | 定义如何创建和更新 Pod 的副本，支持滚动更新和回滚。 |
| Service | 提供稳定的网络端点，用于访问 Pod 或一组 Pod。 |
| ConfigMap & Secret | 存储配置数据和敏感信息，供 Pod 使用。 |
| Volume | 提供持久化存储，支持多种后端存储类型。 |
| 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。 |
| Ingress | 提供外部访问集群内服务的入口，支持 HTTP/HTTPS 路由。 |
| Operator | 一种自定义资源，用于封装复杂的有状态应用的管理逻辑。 |
二、k8s 核心功能概述
| 功能 | 描述 |
| 自动扩缩容 | 根据 CPU、内存等指标自动调整 Pod 数量。 |
| 自我修复 | 自动重启失败的容器、替换异常节点上的 Pod。 |
| 负载均衡 | 通过 Service 实现流量分发，保障高可用性。 |
| 滚动更新 | 逐步替换旧版本 Pod，实现零停机更新。 |
| 资源调度 | 根据策略将 Pod 分配到合适的节点上运行。 |
| 安全控制 | 支持 RBAC、Network Policy、Secret 管理等安全机制。 |
| 日志与监控 | 集成 Prometheus、Grafana、ELK 等工具，实现可观测性。 |
三、k8s 架构简图（文字描述）
k8s 集群由 Master 和 Worker 节点组成：
- Master 节点 包含：
- API Server：集群的“入口”，接收所有请求。
- etcd：分布式键值存储，保存集群状态。
- Controller Manager：确保集群的期望状态与实际状态一致。
- Scheduler：将新创建的 Pod 分配到合适的 Worker 节点。
- Worker 节点 包含：
- kubelet：与 Master 通信，管理本地 Pod 和容器。
- kube-proxy：维护网络规则，实现服务发现与负载均衡。
- 容器运行时（如 Docker、containerd）：运行容器。
四、k8s 常见应用场景
| 场景 | 说明 |
| 微服务架构 | 管理多个独立服务的部署与通信。 |
| DevOps 流水线 | 支持 CI/CD，实现快速迭代与部署。 |
| 混合云与多云部署 | 在不同云平台间灵活迁移与管理资源。 |
| AI/大数据任务 | 扩展计算资源，支持大规模并行处理。 |
| Serverless 应用 | 结合 Knative 等工具实现事件驱动的无服务器架构。 |
五、k8s 的优势与挑战
| 优势 | 挑战 |
| 高可用性与弹性 | 学习曲线较陡，初期配置复杂 |
| 自动化运维 | 需要一定的 DevOps 能力 |
| 跨平台兼容 | 资源消耗较大，对硬件有一定要求 |
| 社区活跃，生态丰富 | 版本更新频繁，需持续学习 |
总结
Kubernetes 是现代云原生应用的重要基础设施，其强大的编排能力、灵活性和可扩展性使其成为企业级应用部署的标准工具。理解其核心概念和工作原理，有助于更好地利用 k8s 实现高效、稳定的应用管理。随着技术的不断发展，k8s 的生态也在不断完善，未来在更多场景中将发挥更大作用。