在过去的十年中，“容器技术”无疑是一个备受瞩目的焦点。它的兴起可以追溯到2013年，当时DotCloud公司发布了Docker开源容器引擎，这一创新技术获得了运维人员和开 发人员的青睐，并在T领域迅速普及，掀起了容器化的浪潮。

Docker之所以被广泛认可和采用，主要原因在于它引入了“容器镜像”的功能，这一功能将操作系统、依赖环境和应用程序进行打包和分发，有效地解决了软件在交付过程中 可能出现的配置复杂性、环境不一致性、可移植性等问题。通过容器镜像，应用开发者可以轻松地构建、打包和部署应用程序，大大提高了开发效率和交付质量。

容器技术概述

物理机时代

早期，应用程序被部署在物理机上，为了提高物理机的资源利用率，每台物理机都会运行多个应用程序。当一个应用程序占用大量资源时，它会影响其他应用程序的性能和稳 定性。如果每台物理机仅运行一个应用程序，那么这可能会导致资源利用率低，从而增加经济成本和维护成本

虚拟机时代

为了解决资源利用率低和资源隔离性的问题，引入了虚拟化技术。虚拟化技术允许在 物理机上运行多个虚拟机（VM），每个虚拟机都具有独立的操作系统、硬件资源（CPU、 内存等）等配置。因此，它们之间是完全隔离的，大大提高了物理机的资源利用率、隔离 性和安全性

容器时代

随着业务的多样化、复杂性，一个应用程序可能由多个服务组成，并依赖多个第三方 服务（如数据库、缓存、消息队列），还可能需要随时被部署到不同的环境中（如开发环 境、测试环境、生产环境），在这些环境中，主机可能使用不同的操作系统、软件版本、 配置参数等。因此，软件交付可能产生大量的工作，即开发人员需要考虑不同的运行环境， 运维人员则需要配置这些环境。

运维人员为了提高工作效率，通常会编写脚本或使用工具进行自动化部署和配置。但 这种方式仍然存在环境不兼容引发的问题，主要原因在于无法做到“系统级别的打包和分 发”。在虚拟机环境中，可以制作镜像以将虚拟机的整个状态、配置和数据打包到一个文 件或一组文件中，以便在其他虚拟机环境中恢复这个虚拟机。但这些打包的文件体积比较 大，少则几个GB，多则上百GB，不易于迁移，并且受底层虚拟化平台的限制，尤其在公有云环境

• 轻量级：容器不需要运行整个操作系统，而是与宿主机共享内核，这使得容器更 加轻巧，开销更小，可以秒级启动。

• 镜像管理：通过Dockerfile 文件灵活定义容器镜像的组成（包括文件系统、依赖 环境、应用程序等），这样每个容器镜像都可以具有特定的环境，并且支持版本 管理。

• 环境一致性：容器镜像可以在任意 Docker 主机上创建容器，并确保容器的状态 与镜像保持一致，从而消除了不同环境的差异。

• 可移植性：容器由于与基础架构是分离的，因此可以跨“云”和操作系统进行无 缝迁移。

• 应用环境隔离：Docker利用Linux namespace技术来隔离容器进程，使每个容器 具备独立的视图，互不干扰，增强了安全性和可维护性

• 应用资源限制：Docker利用Linux cgroup技术来限制容器资源（如CPU、内存、硬盘I/O等）的使用，可以很方便地控制应用程序资源的使用

Kubernetes介绍

Docker 非常适合单机管理多个容器，但在生产环境中，为了保障应用程序的高可用性 和高并发性，我们通常在一个应用程序上部署多个实例（即创建多个容器），并将它们分布在不同的Docker主机上，同时对外提供服务

在这种环境下，如何高效地管理容器成为一项新的挑战。这项挑战包括但不限于如何 更有效地管理和调度容器、如何确保容器升级的平滑进行以及如何管理容器网络问题等

为了解决这些问题，容器编排系统应运而生。容器编排系统可以对多个 Docker 主机 进行统一管理和调度，协调容器化应用程序的部署、伸缩、发现和管理

• Docker Swarm：Docker 官方提供的容器编排系统，用于将一组Docker主机组建 成一个集群，提供容器化集群管理服务

• *Mesos：**Apache开源的分布式资源管理框架，支持Docker容器管理，可用于构建 大规模的容器集群

• Kubernetes：Google 开源的容器编排系统由内部运行数十年的Borg集群管理系统 演变而来，凝聚了生产环境中大规模容器运维的经验

Kubernetes 旨在简化容器化应用程序的部署和管理，它提供了许多功能，例如自动上 线与回滚、容器自我修复、水平扩展、存储编排、配置管理等，以满足应用程序容器化管 理多方面的需求。Kubernetes拥有庞大的社区和生态系统，支持各种插件和工具的扩展，包 括监控、日志、CI/CD等，这些功能和工具使得Kubernetes成为一种强大的容器编排平台

随着容器化技术的不断发展，Kubernetes 在容器编排和容器管理领域成为领头羊，并 被全球一线互联网公司（如阿里、腾讯、百度、华为、京东、奇虎360等）广泛应用，越 来越多的企业正在向Kubernetes迁移

Kubernetes架构与组件

管理节点

管理节点（master node，以下简称Master）是Kubernetes集群的控制中心，负责监控 整个集群的状态、资源调度和响应集群事件等。其主要组件如下所示

• kube-apiserver：提供 Kubernetes API 服务，负责处理外部和内部组件的请求，并 将这些操作存储到etcd中

• etcd：一个分布式键值存储系统，用于存储 Kubernetes 集群的数据。etcd 是由 CoreOS 开源的，它并不属于Kubernetes集群本身，因此etcd可以独立于集群进行部署

• kube-controller-manager：负责管理多个控制器的程序。这些控制器包括但不限于以下控制器
• Node Controller（节点控制器）：负责监控节点状态，并在节点故障时响应
• *Replication Controller（副本控制器）：**负责确保在集群中运行数量的Pod副本
• Job Controller（任务控制器）：负责监控Job对象，并生成相应的Pod来执行任务
• Endpoint Controller（端点控制器）：负责管理与Service相应的Endpoint对象，确保Endpoint 关联正确的Pod IP地址
这些控制器负责维护集群的不同方面，确保整个集群的状态符合预期

• kube-scheduler：根据预定的算法，将未指定节点的Pod分配到合适的节点上

工作节点

工作节点（worker node，以下简称 Node）是 Kubernetes 集群的工作节点，它提供运 行容器所需的资源和环境。它的主要组件如下所示

• *kubelet：**运行在每个节点上，负责管理Pod和容器的生命周期，如启动容器、挂 载数据卷、获取容器状态以及向管理节点汇报等

• *kube-proxy：**也是运行在每个节点上，负责实现集群内部的网络代理和负载均衡器功能

• container-runtime（容器运行时）：实际运行和管理容器的服务,Kubernetes 支持 多种容器运行时，如docker、containerd、cri-o等，以及其他支持Kubernetes CRI （Container Runtime Interface，容器运行时接口）的实现

Kubernetes核心资源

Kubernetes 提供了多种抽象的资源，通过定义这些资源，你可以部署和管理应用程序 的不同方面，如容器配置、网络代理、存储等。以下是一些常见的资源

• Pod（容器组）：Pod是Kubernetes中最小的可部署单元，它可以包含一个或多个 容器，这些容器可以相互共享网络和存储资源

• Deployment（部署）：部署和管理应用程序，监控相关 Pod 的状态，以确保其与 用户定义的期望状态保持一致

• Service（服务）：定义一组Pod的访问方式，通过负载均衡将请求转发到这些Pod上

• *Namespace（命名空间）：**用于将集群多个独立的工作环境，不同命名空间 中的资源相互隔离，从而方便组织和管理资源

例如：在 Kubernetes 集群中，可以根据项目创建相应的命名空间，如 project-a、 project-b 和 project-c

在每个命名空间中，创建资源（如Deployment、Service等）以部署 相应的应用程序，如应用A、应用B、应用C，如图所示

• 如果一个集群由多个团队使用，则可以根据团队创建命名空间，如 team-a、 team-b

• 如果一个集群具有多个部署环境，则可以根据环境创建命名空间，如test、dev、prod