一、核心定位对比
| 维度 | Docker | Kubernetes (K8s) | 引用来源 |
|---|
| 核心功能 | 容器引擎（构建、运行、分发容器） | 容器集群管理系统（编排、调度、扩展） | [1][2][5] |
| 抽象层级 | 单机容器化技术 | 跨主机集群管理平台 | [5][6] |
| 技术目标 | 解决应用环境一致性 | 解决大规模容器运维复杂性 | [3][6] |
二、功能差异对比
| 能力 | Docker | Kubernetes (K8s) |
|---|
| 容器生命周期 | 单容器启停、日志监控 | 多容器自动化部署、滚动更新、回滚 |
| 资源调度 | 手动分配资源 | 动态调度（跨节点负载均衡） |
| 扩展性 | 手动扩缩容 | 基于 CPU/内存的自动扩缩容 |
| 高可用性 | 依赖外部工具实现 | 内置 Pod 自愈、故障迁移机制 |
| 网络管理 | 单机网络配置（如 Bridge 模式） | 跨节点网络策略、服务发现（如 DNS） |
| 存储管理 | 本地卷或简单挂载 | 动态卷供给、分布式存储集成 |
引用来源：[5][6][7]
三、技术架构对比
1. Docker 架构
开发者 → Dockerfile → 构建镜像 → Docker Hub → 运行容器（单机）
- 核心组件：Docker Engine（守护进程）、镜像仓库、容器运行时（containerd）。
- 局限：缺乏跨节点调度、服务发现等集群能力[8][11]。
2. Kubernetes 架构
开发者 → Docker 镜像 → K8s 集群 → 调度 Pod → 跨节点部署
- 核心组件：
- Master 节点：API Server、Scheduler、Controller Manager。
- Worker 节点：Kubelet（管理容器）、kube-proxy（网络代理）。
- 扩展能力：通过 CRD（自定义资源）支持复杂业务场景[6][8]。
四、协作流程图
开发阶段：
[开发者] → Dockerfile → [构建镜像] → [推送至镜像仓库（如 Docker Hub）]部署阶段：
[K8s Master] → 拉取镜像 → [调度 Pod 到 Node] → [Kubelet 调用 Docker 启动容器]运维阶段：
[K8s 监控资源] → 自动扩缩容/故障恢复 → [更新容器状态]
五、适用场景对比
| 场景 | Docker 适用性 | K8s 适用性 |
|---|
| 本地开发 | ✅ 快速构建测试环境 | ❌ 过度复杂 |
| 微服务架构 | ✅ 单服务容器化 | ✅ 多服务编排、链路治理 |
| 大规模集群 | ❌ 缺乏自动化管理 | ✅ 自动化运维、跨云部署 |
| CI/CD 流水线 | ✅ 镜像打包 | ✅ 集成蓝绿发布、金丝雀发布 |
引用来源：[2][5][7]
六、总结
- 互补关系：Docker 是容器化基石，K8s 是上层编排工具，两者协同实现从开发到生产的全链路管理（例如：Docker 负责镜像，K8s 负责调度）[6][11]。
