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架构师必备: Docker 和 Kubernetes 的一些核心概念

在现代软件开发和运维的领域,Docker 和 Kubernetes (K8s) 已经成为不可或缺的技术工具。对于架构师来说,理解这些技术的核心概念不仅有助于系统设计,同时也是对系统稳定性、可扩展性和运维效率的强大保障。

本文我们将从架构师的角度出发,聊下 Docker 和 K8s 的核心概念或逻辑,并阐述如何将这些技术应用于企业级系统中。文章不仅会介绍背后的概念,还会结合实际经验,分享一些对架构设计的思考和观点。

1. Docker 的核心逻辑

1.1 容器化

Docker 的核心在于容器化技术。从架构的角度来看,容器化的本质就是对应用及其依赖的封装,使其在任何环境中都能够保持一致的运行效果。

1.1.1 传统环境问题

在传统的应用部署中,开发、测试和生产环境往往会存在差异,导致「在我电脑上能跑」的问题频繁出现。这种问题的根本原因在于环境的不一致:不同的操作系统、不一致的库版本、系统设置的差异等。这些问题在复杂的企业系统中尤为突出,开发团队与运维团队之间经常出现摩擦。

1.1.2 Docker 的解决方案

Docker 通过容器化技术解决了上述问题。容器不仅包含了应用程序的代码,还包括了运行该应用所需的所有依赖项(例如库、配置文件等)。更重要的是,Docker 容器之间相互隔离,并且与宿主机共享同一个内核。这使得容器更加轻量化,并且能够快速启动和扩展。

对于架构师而言,Docker 的核心价值在于环境一致性快速迭代。无论开发、测试还是生产环境,只要是 Docker 容器,运行效果就会保持一致。而且,构建、发布、部署的流程可以高度自动化,大大提升了开发团队的生产力。

1.2 镜像与层

Docker 镜像是容器的基础,而镜像的核心逻辑则是分层文件系统

1.2.1 分层的优势

Docker 镜像通过分层文件系统(例如 UnionFS)来构建和管理。每一层都是只读的,只有最顶层的容器层是可写的。这种设计带来了两个明显的好处:

  • 存储效率:同一个基础镜像可以被多个容器共享,减少了存储的浪费。
  • 构建高效:每次构建镜像时,Docker 只会重新构建发生变化的那一层,未变化的层可以直接复用。

1.2.2 Dockerfile 的设计

架构师在设计容器化应用时,通常需要编写 Dockerfile。一个好的 Dockerfile 设计不仅影响镜像的大小,还影响启动时间和部署效率。比如:

  • 尽量减少不必要的层,保持镜像简洁。
  • 使用 COPY 而不是 ADD 来复制文件,确保镜像的可控性。
  • 利用缓存机制,避免每次构建都重新下载依赖。

这些细节看似简单,但在大规模系统中,Dockerfile 的优化可以显著提升 CI/CD 流水线的效率。

1.3 Docker 的本质

Docker 实质上是一个进程管理工具,它通过 Linux 内核的一些特性,比如 Namespace 和 Cgroups,来实现进程的隔离和资源限制,从而达到轻量级虚拟化的效果。

  • Namespace:用于隔离进程的不同方面,比如 PID、网络、挂载点和用户空间等。通过 Namespace,Docker 容器中的进程可以拥有自己独立的 PID 空间、网络接口、文件系统挂载点等,确保每个容器是相对独立的。
  • Cgroups:用于限制和管理容器的资源使用,比如 CPU、内存等。Cgroups 可以防止某个容器过度消耗系统资源,确保资源的公平分配。
  • RootFS:每个 Docker 容器都有一个独立的文件系统,这个文件系统通过镜像(Image)来提供。Docker 使用的是 Union File System(联合文件系统),比如 OverlayFS,它将多个层叠加起来,形成一个统一的文件系统。这使得 Docker 镜像具有层级结构,能够有效利用存储空间,并加速镜像的构建和分发。

1.3.1 Docker 的核心组件

  • 镜像(Image):镜像是只读的文件系统快照,是容器运行时的基础。镜像由多个层构成,较大的镜像可以通过共享层来减少冗余的存储。
  • 容器(Container):容器是一个运行中的实例,镜像相当于蓝图,容器则是镜像的运行状态。容器不仅包含了应用程序的代码,还包含了它的运行时环境。
  • Docker Daemon(守护进程):Docker 的核心服务,负责管理容器的生命周期,包括创建、启动、停止、删除等操作。Docker Daemon 运行在后台,监听 Docker Client 的 API 请求。
  • Docker CLI(客户端):提供命令行接口,用户可以通过命令行与 Docker Daemon 交互,执行各种容器操作。

1.3.2 Docker 的优势

  • 轻量级:Docker 容器是基于系统内核共享的,和传统虚拟机相比,容器不需要运行一个完整的操作系统,因此资源开销更少、启动速度更快。
  • 可移植性:通过 Docker 镜像,开发者可以将应用程序及其依赖打包成一个标准化的单元,确保无论在哪个环境下运行,应用程序的行为都是一致的。
  • 版本控制:Docker 镜像支持层级结构,每个镜像层都可以被重用和共享,镜像的管理和分发更加高效。
  • 简化的 CI/CD 流程:Docker 可以与持续集成、持续交付工具集成,使得构建、测试和部署流程更加顺畅和自动化。

1.3.3 Docker 的局限性

  • 性能开销:虽然 Docker 比传统虚拟机轻量,但因为容器共享宿主机的内核,某些场景下(如高负载时)性能表现可能不如直接在物理机上运行的进程。
  • 安全性:Docker 容器共享内核,因此如果宿主机内核存在漏洞,理论上有可能导致容器逃逸,从而危及整个系统的安全性。不过,Docker 社区也在不断加强容器的安全性,比如通过 Seccomp、AppArmor 等安全模块来限制容器的行为。

1.3.4 常见的 Docker 命令

  • docker run:创建并运行一个容器。
  • docker ps:查看当前运行的容器。
  • docker images:查看本地的 Docker 镜像列表。
  • docker stop:停止一个运行中的容器。
  • docker rm:删除一个已停止的容器。
  • docker rmi:删除本地的 Docker 镜像。

Docker 本身解决了单个容器的部署问题,但是在企业级应用中,往往需要管理数百甚至数千个容器。如何有效地编排、管理和监控这些容器成为了新的难题,这就是 Kubernetes 或其他容器编排工具存在的意义。

2. Kubernetes 的核心逻辑

2.1 容器编排的挑战

对于架构师而言,理解 Kubernetes 的核心逻辑首先要明白容器编排的挑战。随着微服务架构的普及,单体应用逐渐被多个独立的服务所取代。这些服务以容器的形式运行,带来了以下几个挑战:

  • 自动扩展与缩容:如何根据负载自动调整容器的数量?
  • 负载均衡:如何将请求合理地分发到不同的容器实例?
  • 容错与恢复:如何在容器崩溃时自动恢复并保证高可用性?
  • 配置与机密管理:如何安全且高效地管理敏感数据和配置?

Kubernetes 的设计目标就是解决这些问题,并为大规模容器化应用提供自动化运维的能力。

2.2 Kubernetes 的核心组件

Kubernetes 由多个组件组成,它们共同协作,提供容器编排的核心功能,从大的层面看,主要是有以下两块,如下图所示:图片

Image Source: Kubernetes

2.2.1 控制平面(Control Plane)

控制平面是 Kubernetes 的大脑,负责协调集群中的资源和工作负载。

  • API Server:Kubernetes 的入口,负责处理所有请求(无论是用户请求还是集群内组件的请求)。API Server 是集群的核心组件,通过 REST API 与其他组件交互。
  • etcd:一个分布式键值存储,用于持久化存储集群的状态。所有关于集群的配置信息和状态都存储在 etcd 中。
  • Controller Manager:负责管理 Kubernetes 的控制循环,确保集群的实际状态与用户期望的状态一致。常见的控制器包括 ReplicaSet 控制器、节点控制器、卷控制器等。
  • Scheduler:负责将新创建的 Pod 分配到合适的节点上。调度器会根据节点的资源、策略和约束条件,选择最优的节点来运行 Pod。

2.2.2 工作节点(Worker Nodes)

工作节点是实际运行容器的地方,每个节点上都会运行:

  • Kubelet:Kubelet 是每个工作节点上的核心代理,它与 API Server 交互,执行 Pod 的创建、启动和监控等操作,确保 Pod 按照定义的方式运行。
  • Kube-proxy:负责维护网络规则,确保服务的流量能够正确转发到 Pod。Kube-proxy 为 Kubernetes 提供了负载均衡和服务发现功能。
  • Container Runtime:负责运行和管理容器。在 Kubernetes 中,常见的容器运行时包括 Docker、containerd、CRI-O 等。

2.3 Kubernetes 的核心概念

Kubernetes 的核心概念包括 声明式 API控制器PodServiceNamespaceConfigMapSecretVolume 等。接下来我们将逐一聊下这些概念的产生原因、解决的问题以及应用的场景。

2.3.1 声明式 API

在传统的 IT 运维中,系统管理员通常使用命令式的操作方法:执行某个命令来启动服务,或者手动调整资源的分配。这种方式存在几个问题:

  • 操作复杂性:当系统规模庞大时,手动操作管理多个服务或资源变得非常复杂,容易出错。
  • 状态不一致:管理员执行命令后,系统可能由于某些原因进入了非预期的状态(如服务崩溃或宕机),需要持续跟踪和调整。
  • 自动化难度大:命令式操作很难与自动化工具无缝对接,尤其是在需要根据系统状态动态调整资源时。

Kubernetes 引入了 声明式 API,通过这种方式,用户只需要声明期望的系统状态,而不需要关心如何具体实现。这种设计解决了以下问题:

  • 简化操作:用户只需提交 YAML 文件,描述资源的期望状态,Kubernetes 控制器会根据当前状态与期望状态的差异,自动执行操作来保持一致性。
  • 自动恢复:当某些资源出现问题(如 Pod 崩溃)时,Kubernetes 会自动尝试恢复到期望状态,而无需手动干预。
  • 易于自动化:声明式 API 更加适合与 CI/CD 等自动化工具集成,通过简单的 API 操作,就可以实现复杂的自动化操作。

无论是创建 Pod、部署服务,还是修改资源配置,用户都只需要编写 YAML 文件,然后 Kubernetes 会自动处理剩下的事情。例如:

  • 部署应用:通过声明应用需要的副本数,Kubernetes 会自动创建和管理这些副本。
  • 扩展服务:声明需要更多的资源,Kubernetes 会根据实际情况自动调整服务规模。

2.3.2 控制器

容器的生命周期是动态的,Pod 可能会在任何时候崩溃、被删除或需要扩展。对于大规模的容器集群,手动管理这些容器的生命周期不仅复杂,而且不具备高效性和可靠性。传统的运维方式无法很好地解决这些问题。

Kubernetes 通过 控制器模式 解决了这一问题。控制器是 Kubernetes 内部的核心组件之一,它能够持续监控集群中的当前状态,并采取措施将其调整为用户声明的期望状态。控制器的引入解决了以下问题:

  • 自动化的生命周期管理:控制器负责管理资源的创建、更新和销毁。例如,ReplicationController 会确保有指定数量的 Pod 实例运行,DeploymentController 则负责管理应用的更新和回滚。
  • 高可用性:控制器能够在容器出现故障时自动恢复,确保系统始终处于期望状态。
  • 扩展性:通过控制器,系统可以根据负载自动扩展或缩减资源。

我们工作中常见的控制器包括:

  • Deployment:管理 Pod 副本,支持滚动更新和回滚。
  • ReplicaSet:确保指定数量的 Pod 一直运行。
  • StatefulSet:管理有状态应用(如数据库),确保容器的启动顺序和持久化存储。
  • DaemonSet:确保在每个节点上都运行一个指定的 Pod,适用于日志收集、监控等系统级任务。

2.3.3 Pod

在 Kubernetes 中,容器是应用的最小运行单元,但容器本身并不足以满足所有应用场景。例如,某些容器需要共享网络和存储,或者多个容器需要协同工作。直接管理这些容器的运行和调度会非常复杂。

为此,Kubernetes 团队基于对微服务和分布式系统的深刻理解,引入了 Pod 概念,它是 Kubernetes 中的最小调度单元。一个 Pod 可以包含一个或多个紧密耦合的容器,容器之间共享网络和存储。Pod 的引入解决了以下问题:

  • 容器协同工作:当多个容器需要协同工作时(例如,一个 Web 服务器和一个日志收集器),可以将它们放在同一个 Pod 中,简化了管理。
  • 共享网络和存储:同一个 Pod 内的容器共享同一个网络命名空间和存储卷,简化了容器间通信和数据存储。
  • 资源调度:Pod 是 Kubernetes 中的最小调度单元,结合控制器,系统可以自动根据资源需求调度和管理 Pod。

Pod 主要用于以下场景:

  • 微服务架构:在微服务架构中,每个微服务可以作为独立的 Pod 运行,多个 Pod 组成整个应用的服务层。
  • Sidecar 容器模式:某些情况下,一个主容器需要辅助容器来处理日志、监控等任务,这些容器可以一起放在同一个 Pod 中。
  • 有状态应用:对于有状态应用,Pod 可以结合持久化存储和 StatefulSet 管理应用的数据。

2.3.4 Service

在 Kubernetes 中,Pod 是动态的,可能会被销毁、重启或替换。这导致一个问题:随着 Pod 的 IP 地址是动态分配的,应用之间如何发现和通信?传统的固定 IP 和 DNS 方式在这种动态环境中无法满足需求。

Kubernetes 引入了 Service 概念,解决了服务发现和负载均衡问题。Service 抽象出一组具有相同功能的 Pod,并为它们提供一个固定的虚拟 IP 和 DNS 名称,解决了以下问题:

  • 服务发现:Service 为一组 Pod 提供了一个固定的访问入口,无论 Pod 如何变化,应用始终可以通过 Service 访问。
  • 负载均衡:Service 会自动将流量负载均衡到后端的多个 Pod 上,确保请求被合理分配。
  • Pod 替换:当 Pod 被替换时,Service 能够自动更新 Pod 的引用,保证服务的连续性。

Service 广泛应用于 Kubernetes 中的服务发现和负载均衡,常见的场景包括:

  • 集群内部服务发现:多个微服务之间通过 Service 进行通信,避免了直接依赖 Pod 的动态 IP。
  • 外部流量暴露:通过 Service 暴露应用到集群外部,可结合 NodePortLoadBalancer 或 Ingress 实现外部访问。

2.3.5 Namespace

在 Kubernetes 集群中,用户可能会管理多个项目或团队的资源。为了避免资源冲突(如不同项目使用相同的资源名称),以及为不同的团队提供隔离和权限控制,Kubernetes 需要提供一种方法来划分集群中的资源。

Namespace 是 Kubernetes 中用于逻辑上隔离集群资源的机制。通过 Namespace,Kubernetes 解决了以下问题:

  • 资源隔离:通过将不同的项目、环境或团队的资源放到不同的 Namespace 中,避免了命名冲突和资源竞争。
  • 权限控制:结合 RBAC(基于角色的访问控制),可以为不同 Namespace 中的资源设置不同的访问权限,实现多租户隔离。
  • 资源配额:可以为每个 Namespace 设置资源配额,防止某个项目或团队耗尽集群的资源。

Namespace 主要用于以下场景:

  • 多租户环境:在一个集群中为不同的团队或项目划分独立的 Namespace,实现资源隔离和权限控制。
  • 开发/测试/生产环境隔离:可以为不同的环境(如开发、测试、生产)创建不同的 Namespace,避免环境之间的相互影响。

2.3.6 ConfigMap 和 Secret

在传统的应用部署中,应用的配置通常通过环境变量或配置文件进行管理。但是在容器化环境下,这种做法并不灵活。此外,应用可能还需要管理一些敏感信息(如数据库密码、API 密钥等),这些信息不能直接硬编码在镜像中。

Kubernetes 提供了 ConfigMap 和 Secret 来分别管理应用的非敏感和敏感配置信息,解决了以下问题:

  • 配置解耦:应用的配置与代码分离,ConfigMap 和 Secret 可以独立于容器镜像进行管理和更新,容器可以在不重新构建镜像的情况下加载新的配置信息。
  • 敏感信息的安全管理:Secret 提供了一种安全的方式来管理敏感信息,它会对数据进行加密存储,防止敏感信息泄露。
  • 动态配置:通过 ConfigMap 和 Secret,应用可以在不重新启动容器的情况下动态加载配置,提升了应用的灵活性。

ConfigMap 和 Secret 主要用于:

  • 应用配置管理:通过 ConfigMap 管理应用的配置文件或环境变量,避免将配置信息硬编码到镜像中。
  • 敏感信息管理:通过 Secret 管理密码、证书等敏感信息,确保这些信息得到安全处理。
  • 动态更新配置:当应用的配置需要动态更新时,可以通过 ConfigMap 进行热加载,而不需要重启 Pod。

2.3.7 Volume

容器的本质是轻量级、无状态的计算单元,它们在生命周期结束时默认会丢失所有的状态(例如文件系统中的数据)。这对于一些无状态应用来说是可以接受的,但对于有状态应用(如数据库、文件存储系统等),这种行为显然不可行。无论是为应用保存数据,还是在容器之间共享文件,依赖于容器内部的文件系统都无法满足这种需求。

此外,容器在不同的节点上运行时,它们的本地存储是不共享的,这意味着如果容器迁移到另一个节点,数据也会丢失。因此,必须有一种机制来实现数据的持久化和在不同容器之间共享文件。

Kubernetes 的 Volume(卷) 机制为容器提供了持久化存储和数据共享的能力,以解决以下问题:

  1. 数据持久化:当 Pod 或容器崩溃、销毁或重启时,数据不会丢失。Volume 独立于容器的生命周期,可以在容器结束后仍然保存数据。
  2. 共享存储:多个容器可以同时访问同一个 Volume,从而在它们之间共享数据。这对于需要共享文件的应用场景(如日志收集、工作队列)非常重要。
  3. 跨节点存储:Kubernetes 支持将 Volume 挂载到不同节点上的容器中,保证即使容器迁移到其他节点,仍然可以访问相同的持久化数据。
  4. 解耦存储和计算:Volume 使得存储可以与容器的计算资源解耦,容器可以在不同节点上动态调度,而不用担心数据的丢失。

Kubernetes 提供了多种 Volume 类型,以满足不同的存储需求:

  1. emptyDir

    • 描述emptyDir 是最简单的 Volume 类型,当 Pod 在节点上创建后,Kubernetes 自动为 Pod 分配一个空目录,并将其挂载到容器中。emptyDir 的生命周期与 Pod 绑定,当 Pod 被删除时,emptyDir 中的数据也会被删除。
    • 应用场景:适用于容器之间共享临时数据的场景,例如在多容器 Pod 中,一个容器生成数据,另一个容器处理这些数据。
  2. hostPath

    • 描述hostPath 将节点的文件系统中的某个目录挂载到 Pod 中的容器。通过这种方式,Pod 可以访问节点本地的文件系统。
    • 应用场景:适用于访问节点特定目录的场景,如日志收集、监控等。
  3. **Persistent Volume (PV) 和 Persistent Volume Claim (PVC)**:

    • 描述Persistent Volume (PV) 是集群管理员配置的持久化存储资源,而 Persistent Volume Claim (PVC) 是用户对存储的请求。用户通过 PVC 声明自己需要的存储资源,Kubernetes 会自动将 PVC 绑定到相应的 PV。
    • 应用场景:适合需要持久化存储的应用,如数据库、文件系统等。PV 和 PVC 将存储与 Pod 的生命周期解耦,确保即使 Pod 被销毁或重启,数据也能持久存储。
  4. **NFS (Network File System)**:

    • 描述NFS 是一种网络文件系统,允许多个客户端通过网络访问同一个文件系统。Kubernetes 支持使用 NFS 作为 Volume,多个 Pod 可以通过 NFS 同时访问同一个存储卷。
    • 应用场景:适用于需要在多个 Pod 之间共享文件的场景,尤其是分布式应用程序。
  5. Cinder/GlusterFS/Azure Disk/AWS EBS

    • 描述:Kubernetes 还支持挂载云提供商的块存储服务作为 Volume。常见的块存储服务包括 AWS 的 Elastic Block Store (EBS)、Google Cloud 的 Persistent Disk、Azure 的 Managed Disks 等。
    • 应用场景:在云环境中,适用于需要高性能、持久化存储的应用程序,如数据库管理系统(DBMS)或文件存储服务。
  6. ConfigMap 和 Secret

    • 描述:虽然 ConfigMap 和 Secret 主要用于管理配置数据和敏感信息,但它们也可以作为 Volume 挂载到容器中,以提供配置文件或安全凭据。
    • 应用场景:适用于将应用的环境配置(如配置文件)或敏感信息(如 API 密钥、密码)挂载到 Pod 中。
  7. CSI(Container Storage Interface)

    • 描述:CSI 是 Kubernetes 提供的一种插件机制,用于支持各种存储系统。通过 CSI,存储供应商可以开发自己的存储插件,以便 Kubernetes 可以使用这些存储系统。
    • 应用场景:适用于需要使用第三方存储系统的场景,支持广泛的存储解决方案。

Volume 在 Kubernetes 中的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:

  1. 持久化数据库存储:数据库(如 MySQL、PostgreSQL 等)通常需要持久化存储来保存数据。通过使用 Persistent Volume 和 Persistent Volume Claim,数据库可以在容器重启或迁移时保持数据不丢失。

  2. 日志收集和共享:在多容器 Pod 中,一个容器可能负责生成日志,另一个容器负责收集这些日志。通过 emptyDir 或 hostPath,日志容器可以共享一个文件系统目录,确保日志可以被正确收集。

  3. 文件上传和存储:在一些 Web 应用中,用户可能会上传文件。为了确保这些文件即使在容器重启后仍然可用,可以将文件存储在持久化 Volume 中,如 NFS、AWS EBS 或 Google Persistent Disk。

  4. 配置和机密管理:应用程序通常需要加载配置文件或使用敏感信息(如密码、证书)。通过将 ConfigMap 和 Secret 作为 Volume 挂载到 Pod 中,可以简化配置管理,并确保敏感信息的安全性。

  5. 跨节点共享数据:某些应用需要在多个节点之间共享数据。例如,在分布式文件存储系统中,多个 Pod 可能需要同时访问同一个存储卷。通过使用 NFS 或其他网络文件系统,多个 Pod 可以跨节点共享数据。

Kubernetes 的 Volume 机制是为了解决容器化应用中的存储问题而设计的,它通过提供持久化存储、跨容器共享文件、敏感信息管理等功能,使得容器可以胜任更多有状态应用的场景。架构师在设计应用时,应该根据应用的需求选择合适的 Volume 类型,以确保数据的持久性、安全性和高效性。

Volume 的引入不仅解决了容器无状态的局限性,还通过与 Kubernetes 的调度和编排系统结合,提供了更为灵活、可靠的存储解决方案。

通过理解 Kubernetes 的这些核心概念,我们可以更好地设计和管理基于容器的应用,并通过 Kubernetes 提供的自动化能力提高系统的弹性和可扩展性。

2.4 Kubernetes 的目标和优劣势

Kubernetes 的主要目标是通过自动化的手段解决容器化应用管理的复杂性,主要体现在以下几个方面:

  • 自动化部署和回滚:Kubernetes 可以根据定义好的配置来自动部署应用,并且在出问题时可以自动回滚到上一个版本。
  • 自动化扩展和缩容:通过 Horizontal Pod Autoscaler(HPA),Kubernetes 能够根据应用的负载自动增加或减少容器实例(Pod)的数量,从而优化资源利用。
  • 服务发现与负载均衡:Kubernetes 提供内置的服务发现和负载均衡机制,确保容器内部和外部流量能够正确地分发到相应的服务上。
  • 自我修复:当某个容器实例(Pod)出现故障时,Kubernetes 可以自动重启或替换出错的 Pod,确保应用的可用性。
  • 声明式配置:Kubernetes 采用声明式的配置管理方式,开发者只需描述所需的目标状态,系统会自动调整运行状态以达到目标。

Kubernetes 的优势

  • 平台无关性:Kubernetes 支持多种云平台(如 AWS、GCP、Azure)和本地数据中心环境,它提供了一套抽象层,使得应用能够在不同的环境中无缝迁移。
  • 高可用性和自愈能力:Kubernetes 可以自动检测到失败的 Pod,并启动新的实例来替代它们,确保服务的高可用性。
  • 灵活的扩展性:Kubernetes 提供了 Horizontal Pod Autoscaler 和 Vertical Pod Autoscaler,能够根据应用的资源需求动态调整 Pod 的数量和资源分配。
  • 丰富的生态系统:Kubernetes 拥有丰富的插件和扩展,涵盖网络、存储、监控、安全等多个方面,能够灵活集成到现有的 DevOps 工具链中。

Kubernetes 的局限性

  • 学习曲线陡峭:Kubernetes 功能强大,但也非常复杂,尤其对于初学者和小型团队来说,它的操作和维护可能会有较高的门槛。
  • 资源开销较大:Kubernetes 的控制平面和工作节点都需要消耗一定的资源,尤其是在小规模应用场景下,可能会显得有些过度设计。
  • 调优复杂:在大规模生产环境中,Kubernetes 的调优涉及到网络、存储、安全、资源分配等多个方面,可能需要高水平的专业知识。

常见的 Kubernetes 命令

  • kubectl get pods:查看当前集群中运行的 Pod 列表。
  • kubectl describe pod <pod-name>:查看 Pod 的详细信息。
  • kubectl apply -f <file>:通过定义文件部署资源。
  • kubectl delete pod <pod-name>:删除指定的 Pod。
  • kubectl scale deployment <deployment-name> --replicas=<num>:扩展或缩减 Deployment 的副本数。

3. Docker 与 Kubernetes 的关系和结合

Kubernetes 是一个容器编排平台,而 Docker 是一种容器运行时。Kubernetes 需要依赖容器运行时来实际运行容器。在早期,Docker 是 Kubernetes 的默认容器运行时,但现在 Kubernetes 通过 CRI(Container Runtime Interface) 支持多种运行时,比如 containerd 和 CRI-O。实际上,Kubernetes 从 1.20 开始已经逐渐移除了对 Docker 的直接支持,推荐使用 containerd 等原生的容器运行时。

3.1 Docker 是 Kubernetes 的基础容器运行时

Docker 的主要功能是将应用程序及其依赖项打包到一个独立的容器中,这样可以确保应用在任何环境下都能一致地运行。Docker 提供了一个标准的接口和工具集,使得开发者能够以一种统一的方式构建、分发和运行容器。

Kubernetes 则是一个容器编排平台,它的作用是管理成千上万个容器的生命周期。Kubernetes 并不直接处理容器的创建和启动,而是通过容器运行时(Container Runtime)来执行这些操作。Docker 曾是 Kubernetes 默认的容器运行时,虽然 Kubernetes 自身支持多种容器运行时(如 containerdCRI-O),但 Docker 仍然是其中广泛使用的选择。

Docker 和 Kubernetes 的关系可以概括为以下几点:

  • 基础运行时:Docker 作为一个容器运行时,被 Kubernetes 用来创建、启动和管理容器。
  • 标准化容器镜像:Docker 提供了标准的容器镜像格式,Kubernetes 使用这些镜像来运行容器。
  • 容器化开发与编排解耦:开发者使用 Docker 构建容器镜像,而 Kubernetes 负责调度这些容器,确保它们在集群中高效、可靠地运行。

3.2 Docker 与 Kubernetes 的不同职责

虽然 Docker 和 Kubernetes 都涉及容器技术,但它们的职责不同:

  • Docker:容器化工具
    Docker 的职责是将应用程序及其依赖打包成容器。它专注于应用的开发、打包和本地运行。Docker 提供了构建镜像、运行容器、网络连接、存储挂载等功能,但它并不负责容器的编排和集群管理。

  • Kubernetes:容器编排平台
    Kubernetes 的任务是管理容器集群中的应用,确保它们可以自动化部署、扩展、负载均衡、服务发现、故障恢复等。Kubernetes 提供了一整套高层次的管理机制,帮助运维人员管理大规模容器集群。

简单来说,Docker 负责“如何打包和运行容器”,而 Kubernetes 负责“如何管理和编排大量容器”。

3.3 Docker 与 Kubernetes 结合的优势

Docker 和 Kubernetes 的结合带来了许多优势,这些优势在现代软件开发和运维中尤为重要:

开发与运维的解耦:Docker 允许开发人员在本地构建、测试应用,并将应用打包成标准化的镜像。这个镜像可以在任何支持 Docker 或 Kubernetes 的环境中运行,确保了从开发到运维的顺畅过渡。运维团队不再需要关心应用的内部实现,只需要负责部署和管理容器。

高可用性和自动化运维:Kubernetes 通过强大的编排功能,自动管理容器的生命周期,并提供了自动扩展、负载均衡、故障恢复等功能。结合 Docker 的容器化技术,Kubernetes 可以在大规模集群中确保应用的高可用性和可靠性。

持续集成与持续部署(CI/CD):Docker 和 Kubernetes 的结合使得 CI/CD 管道更加高效和自动化。开发人员可以使用 Docker 构建镜像,并通过 Kubernetes 实现自动化部署和更新。结合工具如 Jenkins、GitLab CI、ArgoCD 等,整个 CI/CD 流程可以实现无缝集成。

跨环境一致性:Docker 镜像确保了应用在不同环境(开发、测试、生产)中的一致性,而 Kubernetes 负责跨多个节点和数据中心调度这些镜像,确保应用在不同环境中都能一致运行。这种跨环境一致性极大地简化了调试和运维的复杂性。

4 小结一下

Docker 和 Kubernetes 的不仅仅是技术上的革新,它们背后的设计理念深刻影响了现代软件架构的演进。对于架构师而言,理解这些技术的核心逻辑有助于更好地设计系统,提升开发效率和系统的可扩展性。

同时,Docker 和 K8s 也带来了新的挑战,尤其是在复杂的企业级系统中,如何合理利用它们的功能,如何权衡性能与成本,如何保障安全性,都是架构师需要深入思考的问题。

在未来,随着云原生技术的进一步发展,Docker 和 Kubernetes 的应用场景会越来越广泛。作为架构师,唯有不断学习和实践,才能在技术浪潮中立于不败之地。

以上。