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Kubernetes（K8S）全面解析：核心概念、架构与实践指南

news 2025/10/11 5:51:30

Kubernetes（K8S）全面解析：核心概念、架构与实践指南

一、Kubernetes（K8S）核心定义与起源

Kubernetes（简称K8S，因“K”与“S”之间有8个字母得名）是目前业界主流的容器编排与自动化运维平台，旨在解决容器化应用的大规模部署、管理与扩展问题。

1.1 核心定位与价值

K8S的核心作用是自动化部署、扩展和管理容器化应用程序，可理解为：

对Docker等容器引擎的“上层管理系统”，负责调度集群中多个容器的运行；
一个生态丰富的“容器集群操作系统”，统一管理集群资源（CPU、内存、存储、网络），确保应用始终运行在用户期望的状态。

1.2 起源与技术背景

原型基础：源于Google内部的Borg系统（大规模容器编排工具，支撑Google搜索、YouTube等核心业务的集群管理）；
开源历程：2014年Google用Go语言重写Borg思路的系统并开源，2015年捐赠给CNCF（云原生计算基金会） ，成为CNCF首个毕业项目；
名称含义：词根源于希腊语“舵手、飞行员”，象征其对容器集群的“操控与领航”作用。

1.3 官方资源与版本演进

（1）官方渠道

英文官网：https://kubernetes.io
中文文档：https://kubernetes.io/zh-cn/docs
GitHub仓库：https://github.com/kubernetes/kubernetes（核心源码与发行版）

（2）版本更新节奏与关键里程碑

K8S采用一年4个版本的迭代节奏（每季度一个稳定版），以下为影响深远的关键版本：

版本	发布时间	核心里程碑特性
1.12	2018年8月	引入容器存储接口（CSI）稳定版，标准化存储扩展；支持Windows容器集群
1.15	2019年11月	服务网格接口（SMI）支持；Ingress API进入Beta阶段
1.20	2020年12月	移除对Docker Swarm的支持；CSI迁移加速
1.24	2022年5月	重大转折：正式弃用`dockershim`（Docker运行时接口），需通过第三方插件（如cri-dockerd）兼容Docker；支持IPv6集群化；令牌重载授权服务稳定
1.28	2023年8月	容器运行时接口（CRI）v1正式稳定；增强StatefulSet弹性伸缩能力
1.30	2024年4月	支持Pod级别的资源配额精细化控制；Ingress Gateway API进入Beta阶段
1.31	2024年8月	增强对ARM架构的优化；存储卷快照（Volume Snapshot）功能全面稳定

二、为什么需要Kubernetes？——解决传统部署与Docker裸跑痛点

K8S的诞生源于传统应用部署与容器裸跑的局限性，其核心目标是让容器化应用的管理“简单、高效、自动化”。

2.1 传统应用部署的痛点

传统后端部署（如直接在服务器上运行二进制包）依赖人工干预，存在明显短板：

扩容缩容滞后：业务高峰时需人工新增服务器、部署服务、接入负载均衡，响应慢；
运维成本高：需手动维护守护脚本监控程序状态，故障恢复依赖人工排查；
环境一致性差：不同服务器的依赖、配置差异易导致“开发环境正常，生产环境报错”；
资源利用率低：服务器资源无法动态分配，易出现部分节点过载、部分节点空闲的情况。

2.2 Docker裸跑（无编排）的局限性

Docker解决了“环境一致性”问题，但单机运行容器时仍无法支撑大规模场景：

无集群能力：仅能单机管理容器，无法跨机器调度；
无容灾自愈：容器崩溃后需手动重启，节点故障会导致服务中断；
无统一调度：容器数量增多时，手动分配资源（CPU、内存）效率极低；
无网络与存储管理：跨机器容器通信需手动配置网络，存储无法灵活挂载；
无配置与密钥安全：敏感信息（如数据库密码）需嵌入镜像，存在泄露风险。

2.3 Kubernetes的核心解决能力

K8S通过“自动化+集群化”，针对性解决上述问题，核心能力包括：

自动化运维：无需人工干预，实现容器的部署、扩容、缩容、故障恢复；
资源高效利用：动态调度集群资源，避免节点资源浪费；
服务高可用：通过自我修复、负载均衡确保服务不中断；
标准化管理：统一配置、存储、网络接口，降低跨环境适配成本；
生态扩展性：支持对接监控（Prometheus）、日志（ELK）、服务网格（Istio）等工具。

三、Kubernetes集群架构与核心组件

K8S采用Master-Worker Node（主从）架构：Master节点作为“集群大脑”负责调度与管理，Worker Node节点作为“工作节点”负责运行容器。所有组件通过kube-apiserver交互，核心数据存储在etcd中。

3.1 架构整体概览

[Master节点]                [Worker Node节点1]       [Worker Node节点2]
┌─────────────────────┐    ┌─────────────────────┐    ┌─────────────────────┐
│  kube-apiserver     │    │  kubelet            │    │  kubelet            │
│  （请求入口）        │    │  （节点监控与控制）  │    │  （节点监控与控制）  │
├─────────────────────┤    ├─────────────────────┤    ├─────────────────────┤
│  kube-controller-manager │  kube-proxy         │    │  kube-proxy         │
│  （资源控制器）      │    │  （网络代理/负载均衡）│    │  （网络代理/负载均衡）│
├─────────────────────┤    ├─────────────────────┤    ├─────────────────────┤
│  kube-scheduler     │    │  容器引擎          │    │  容器引擎          │
│  （资源调度器）      │    │  （containerd/Docker）│    │  （containerd/Docker）│
├─────────────────────┤    └─────────────────────┘    └─────────────────────┘
│  etcd               │
│  （集群数据存储）    │
└─────────────────────┘

3.2 Master节点组件（集群控制核心）

Master节点是集群的“决策层”，负责接收用户请求、调度资源、监控集群状态，建议独立部署（避免单点故障可部署多Master）。

（1）kube-apiserver：集群请求入口

核心作用：暴露Kubernetes API（RESTful风格），是所有组件（如kube-controller-manager、kube-scheduler、kubelet）的“通信枢纽”；
工作流程：
1. 接收用户请求（如kubectl命令、UI界面操作）；
2. 验证请求合法性（权限、资源是否存在）；
3. 将请求对应的资源变更写入etcd；
4. 通知其他组件执行相应操作（如调度Pod、修复故障容器）；
关键特性：仅kube-apiserver拥有etcd的读写权限，其他组件需通过其接口间接操作数据，确保数据一致性。

（2）kube-controller-manager：资源自动化控制器

核心作用：运行一系列“控制器”，监控集群资源状态，确保实际状态与用户期望状态一致（如Pod副本数、节点健康度）；
核心控制器分类：

控制器名称	核心功能
Node Controller（节点控制器）	监控节点健康状态，节点故障时标记为“不可用”，并迁移其上的Pod
Replication Controller（副本控制器）	确保RC（Replication Controller）关联的Pod副本数始终等于预设值（已被Deployment替代）
Deployment Controller（部署控制器）	管理Deployment资源，控制Pod的创建、更新、回滚（如滚动更新、版本回退）
Endpoints Controller（端点控制器）	维护Service与Pod的关联关系（Endpoints对象），确保Service能找到后端Pod
Namespace Controller（命名空间控制器）	管理Namespace的生命周期（创建、删除、状态维护）
ResourceQuota Controller（资源配额控制器）	限制Namespace内的资源使用（如最大Pod数、CPU/内存上限），避免资源滥用

（3）kube-scheduler：Pod调度器

核心作用：为新创建的Pod选择“最合适的Worker Node节点”，确保资源合理分配；
调度流程（两步策略）：
1. 预选策略（Predicate）：过滤不符合条件的节点（如节点资源不足、端口冲突、标签不匹配）；
  - 例：Pod需2C4G资源，过滤掉剩余内存<4G的节点；
2. 优选策略（Priority）：对预选通过的节点打分（权重基于资源剩余率、负载率、亲和性等），选择得分最高的节点；
  - 例：剩余CPU/内存越多、负载越低的节点，得分越高。

3.3 配置存储中心：etcd

核心定位：分布式键值（Key-Value）存储系统，是K8S集群的“数据库”；
存储内容：
- 集群核心配置（如节点信息、Namespace、资源配额）；
- 用户定义的资源（如Pod、Service、Deployment）；
- 集群状态数据（如Pod运行状态、节点健康状态）；
关键特性：
- 强一致性：支持分布式部署，确保多节点数据同步；
- 高可用：通过多副本（如3/5个节点）避免单点故障；
- 只读权限控制：仅kube-apiserver可读写，其他组件需通过API间接访问。

3.4 Worker Node节点组件（容器运行层）

Worker Node是集群的“执行层”，负责运行Pod及容器，接收Master节点的调度指令。

（1）kubelet：Node节点的“管家”

核心作用：Master在Node节点上的“代理”，负责管理Pod的生命周期（创建、启动、停止、销毁）；
工作流程：
1. 定期向kube-apiserver汇报Node节点的资源状态（CPU、内存、存储）和Pod运行状态；
2. 接收kube-apiserver下发的“Pod期望状态”（如运行3个Nginx容器）；
3. 调用容器引擎（如containerd）创建/删除容器，确保Pod实际状态与期望一致；
4. 通过cAdvisor（内置监控工具）收集容器资源使用情况，上报给监控系统；
附加功能：清理节点上的无用镜像和退出容器，避免磁盘/资源占用过高。

（2）kube-proxy：网络代理与负载均衡

核心作用：实现Kubernetes Service的网络功能，包括“服务发现”和“四层负载均衡”；
工作原理：
1. 监听kube-apiserver中Service和Endpoints的变更；
2. 在Node节点上配置网络规则（如iptables/ipvs），将Service的虚拟IP（Cluster IP）映射到后端Pod的真实IP；
3. 接收外部请求，通过负载均衡算法（如轮询）转发到后端Pod；
三种流量调度模式对比：

模式	核心原理	性能	稳定性	适用场景
userspace	基于用户态进程转发	低	差	早期版本，已废弃
iptables	基于Linux内核iptables规则转发	中	一般	中小型集群，濒临废弃
ipvs	基于Linux内核ipvs模块转发	高	好	大型集群，生产环境推荐

（3）容器引擎：容器运行基础

核心作用：负责容器的创建、启动、停止等底层操作，需兼容K8S的CRI（容器运行时接口）；
主流选择：
- containerd：Docker的核心组件，轻量级、性能好，是K8S 1.24+的默认推荐；
- Docker：需安装cri-dockerd插件（因1.24+弃用dockershim），适合习惯Docker生态的场景；
- CRI-O：专为K8S设计的轻量级容器引擎，兼容性强，适合极简部署。

四、Kubernetes核心概念——理解资源对象与调度逻辑

K8S通过“资源对象”定义集群中的所有实体（如Pod、Service、Deployment），所有对象均存储在etcd中，K8S通过“监控对象状态差异”实现自动化控制。

4.1 Pod：K8S最小部署单元

定义：Pod是K8S创建和管理的最小单位，代表集群中“一个正在运行的进程”，可包含1个或多个容器；
类比理解：Pod像“豌豆荚”，里面的容器像“豌豆”——多个容器共享Pod的资源，紧密协作。
核心特性：
1. 资源共享：同一Pod内的容器共享网络（可通过localhost通信）、存储（共享Pod挂载的数据卷）和主机名；
2. 生命周期与Pod一致：Pod内所有容器同时启动、同时停止，一个容器故障会导致整个Pod重启；
3. 场景化组合：
  - 单容器Pod：最常见（如一个Nginx容器）；
  - 多容器Pod（SideCar模式）：用于“主容器+辅助容器”场景（如主容器运行应用，辅助容器收集日志/监控）。
注意事项：不同Pod的容器无法通过localhost通信，需通过Service实现跨Pod访问。

4.2 Pod控制器：确保Pod按期望运行

Pod控制器是“Pod的管理模板”，定义Pod的运行规则（如副本数、生命周期、更新策略），避免手动创建Pod的繁琐与不可靠。

主流Pod控制器对比

控制器类型	核心作用	适用场景	示例（Nginx部署）
Deployment	管理无状态应用，支持滚动更新、版本回滚、弹性伸缩	Web服务（Nginx、Tomcat）、API服务等无状态应用	`kubectl create deployment nginx --image=nginx:1.24`
StatefulSet	管理有状态应用，确保Pod名称、网络标识、存储持久化（不随Pod重建变化）	数据库（MySQL、PostgreSQL）、分布式存储（Etcd）	部署MySQL主从集群，需固定Pod名称和存储
DaemonSet	确保所有Worker Node节点（或指定节点）运行1个相同的Pod	节点监控（Prometheus Node Exporter）、日志收集（Fluentd）	在所有节点部署日志代理，收集节点日志
Job	执行一次性任务，任务完成后Pod自动退出（成功/失败后停止）	数据备份、批量计算（如CSV数据处理）	执行一次数据库备份脚本，完成后Pod退出
CronJob	基于时间调度的Job（类似Linux Crontab），定期执行任务	定时备份（每天凌晨2点备份数据库）、定时报表生成	每天凌晨2点执行数据库备份Job

4.3 Label与Label Selector：资源分组与筛选

Label（标签）是K8S中“资源分类的核心工具”，通过键值对（Key-Value）为资源（如Pod、Node、Service）打标签，再通过Label Selector（标签选择器）筛选资源。

（1）Label规则

键（Key）：需唯一，格式为[命名空间/]名称（如app=nginx、env=prod）；
值（Value）：最大63个字符，需以字母/数字开头和结尾，可包含-、_、.；
动态性：资源创建后可随时添加/删除Label，不影响资源运行。

（2）Label Selector：标签匹配方式

匹配类型	语法示例	含义
等值匹配	`app=nginx`	筛选Label为`app: nginx`的资源
不等值匹配	`app!=nginx`	筛选Label为`app`但值不等于`nginx`的资源
集合匹配（包含）	`app in (nginx, tomcat)`	筛选Label为`app: nginx`或`app: tomcat`的资源
集合匹配（不包含）	`app not in (nginx)`	筛选Label为`app`但值不等于`nginx`的资源
存在匹配	`app`	筛选包含`app`标签的所有资源

（3）应用场景

部署Pod时通过Label分组（如env=prod表示生产环境Pod，env=test表示测试环境Pod）；
Service通过Label Selector关联后端Pod（如Service的app=nginx关联所有Label为app: nginx的Pod）。

4.4 Service：解决Pod IP动态问题

Pod的生命周期短暂（重建后IP会变化），Service通过“固定虚拟IP”为一组Pod提供统一访问入口，实现“服务发现”和“负载均衡”。

（1）核心作用

固定访问地址：为一组Pod分配一个固定的虚拟IP（Cluster IP），客户端通过Cluster IP访问服务，无需关心Pod的IP变化；
四层负载均衡：将请求通过轮询/会话保持等算法转发到后端Pod，实现流量分担；
跨Node访问：无论Pod运行在哪个Node节点，Service都能通过Cluster IP转发请求。

（2）Service的4种类型

类型	核心特点	适用场景
Cluster IP	仅集群内部可访问的虚拟IP，默认类型	集群内部服务间通信（如API服务调用数据库服务）
NodePort	在每个Node节点开放一个固定端口，外部通过“Node IP:NodePort”访问	测试环境外部访问集群服务
LoadBalancer	结合云厂商负载均衡器（如AWS ELB、阿里云SLB），外部通过LB IP访问	生产环境外部访问集群服务（需云厂商支持）
ExternalName	将Service映射到外部服务域名（如`externalName: db.example.com`）	集群内部服务访问外部服务（如外部数据库）

4.5 Ingress：集群外部7层访问入口

Service仅支持“四层（TCP/UDP）负载均衡”，无法基于域名、URL路径转发请求；Ingress作为“集群7层网关”，实现基于HTTP/HTTPS的精细化路由。

（1）核心作用

域名路由：将不同域名的请求转发到不同Service（如www.abc.com→Nginx Service，api.abc.com→API Service）；
路径路由：将同一域名下不同路径的请求转发到不同Service（如www.abc.com/static→静态资源Service，www.abc.com/api→API Service）；
SSL终结：统一管理HTTPS证书，解密HTTPS请求后转发到后端Service（避免每个Service单独配置SSL）。

（2）工作依赖

Ingress本身仅为“路由规则定义”，需部署Ingress Controller（如Nginx Ingress Controller、Traefik）才能实现路由转发——Ingress Controller通过监听Ingress规则，动态配置自身（如Nginx配置文件），接收外部请求并转发。

（3）路由示例

外部请求流程：
http://www.abc.com → Ingress Controller（80端口） → Ingress规则匹配 → Nginx Service → Nginx Pod
http://api.abc.com → Ingress Controller（80端口） → Ingress规则匹配 → API Service → API Pod

4.6 Namespace：资源逻辑隔离

Namespace（命名空间）是K8S中“资源隔离的工具”，将集群划分为多个“虚拟子集群”，实现不同环境（如开发、测试、生产）的资源隔离。

（1）核心特性

名称隔离：不同Namespace内的资源名称可重复（如生产环境和测试环境均可有nginx Deployment）；
资源配额隔离：可为每个Namespace设置资源上限（如生产环境Namespace最多使用100C CPU，测试环境最多使用20C CPU）；
权限隔离：可通过RBAC（基于角色的访问控制）为不同Namespace分配不同权限（如开发人员仅能操作测试Namespace）。

（2）K8S默认Namespace

default：默认Namespace，未指定Namespace的资源会创建在此；
kube-system：K8S系统组件（如kube-apiserver、etcd）所在的Namespace；
kube-public：公共Namespace，所有用户均可访问（通常用于存储公共配置）。

五、Kubernetes常见部署方式对比

K8S的部署方式需根据场景（学习、测试、生产）选择，不同方式的复杂度、可控性差异较大。

部署方式	核心原理	复杂度	可控性	适用场景	部署文档地址
Minikube	单节点微型K8S，基于虚拟机（如VirtualBox、Docker）运行	极低	低	学习K8S基础特性、本地测试	https://kubernetes.io/docs/setup/minikube
Kubeadm	自动化部署工具，通过`kubeadm init`（初始化Master）和`kubeadm join`（加入Node）快速搭建集群	低	中	测试环境、中小型生产集群	https://kubernetes.io/docs/reference/setup-tools/kubeadm
二进制部署	从官网下载K8S组件二进制包（如kube-apiserver、kubelet），手动部署每个组件、配置TLS证书	高	高	大型生产集群、需要深度定制	https://github.com/kubernetes/kubernetes/releases