【Kubernetes】架构与原理:核心概念、组件协同及容器化部署解析
本文介绍了kubernetes的架构与原理,首先是为什么需要k8s:从传统部署方法到虚拟化部署再到容器化部署,并着重介绍了容器化部署的基本概念、必要性、优势;之后介绍k8s的基本概念,包括其核心架构、核心概念与相关问题。
一、前言
Kubernetes(简称K8s)作为现代云计算架构的核心组件之一,已经成为了容器编排的行业标准。随着容器技术的兴起,传统的应用部署和管理方式面临着极大的挑战,促使了Kubernetes的诞生。
二、为什么需要 Kubernetes
1. 传统部署方法
早期,各组织将应用程序运行在物理服务器上,但由于无法限制同一服务器中各应用程序的资源使用,常常导致资源分配不均。例如,多个应用程序在同一物理服务器上运行时,某个应用可能占用大部分资源,从而影响其他应用的性能。
一种解决方案是:将每个应用程序部署到不同的物理服务器上,即使用多个应用服务器。这种方式虽能避免资源争夺,但显然会增加服务器维护成本,特别是当某些应用程序的资源利用率较低时。
2. 虚拟化部署
因此,引入了虚拟化技术,它允许单台物理服务器的 CPU 同时运行多个虚拟机(VM)。虚拟化技术使得应用程序能够在不同的虚拟机之间彼此隔离,提供了一定程度的安全性,因为一个应用程序的数据无法被其他程序随意访问。
虚拟化技术能够更有效地利用服务器资源,使得对程序的操作(如添加、更新等)更加便捷,同时提升了可扩展性并降低了硬件成本。通过虚拟化,物理资源可以被整合并呈现为灵活可调整的虚拟机集群。
每个VM都作为独立的计算单元运行(看作一台完整的计算机),包含完整的操作系统栈和应用程序环境。
3. 容器化部署
Ⅰ. 基本概念
容器类似于虚拟机(VM),但其隔离特性更为宽松,容器之间可以共享操作系统(OS)。因此,容器相比虚拟机更为轻量级。尽管如此,每个容器依然拥有独立的文件系统、CPU、内存和进程空间等资源。
由于容器与基础架构分离,它具有良好的移植性,可以跨云平台和操作系统版本进行迁移。

Ⅱ. 容器编排的必要性
随着容器技术的普及,单个容器的管理变得相对简单,但当应用规模扩大,涉及数百、数千个容器时,管理工作变得异常复杂。如何协调、调度、扩展、监控容器的运行是个大问题。因此,容器编排工具应运而生。容器编排帮助开发者自动化地部署、管理和扩展容器化应用。
Kubernetes 就是为了解决这些问题而设计的容器编排平台。它能够自动化地进行容器调度、部署、扩展以及管理,使得开发者可以专注于业务逻辑的实现,而无需过多关心底层的基础设施。
Kubernetes 提供了一些能力:
- 自动化容器部署和复制
- 动态扩缩容能力
- 服务发现和负载均衡
- 自动恢复和自愈机制
- 声明式配置管理
Ⅲ. 容器化部署的优势
1. 环境一致性
- 问题:传统部署中,开发、测试、生产环境差异可能导致“在我机器上能跑”的问题。
- 容器化解决:
- 容器将应用及其依赖(库、配置、运行时)打包为一个标准化单元,确保环境完全一致。
- 开发、测试、生产环境使用相同的镜像,避免因环境差异导致的故障。
2. 快速部署与扩展
- 传统方式的问题:部署新服务需手动安装依赖、配置环境,耗时且易出错。
- 容器化优势:
- 启动快:容器轻量级(共享主机内核),启动速度远快于虚拟机。
- 弹性伸缩:结合编排工具(如 Kubernetes),可快速横向扩展实例应对流量高峰。
- 回滚方便:通过镜像版本控制,快速回退到旧版本。
3. 资源高效利用
- 与传统虚拟机对比:
- 虚拟机(VM)需独占完整的操作系统和内核,资源占用高。
- 容器共享主机内核,无需重复加载 OS,CPU/内存利用率更高,相同硬件可运行更多服务。
4. 隔离性与安全性
- 进程隔离:每个容器拥有独立的文件系统、网络和进程空间,避免应用间冲突(如端口占用)。
- 安全控制:通过命名空间(Namespace)和控制组(CGroup)限制资源访问,减少攻击面。
(注:需配合安全最佳实践,如最小权限镜像、定期漏洞扫描。)
5. 跨平台与多云支持
- 一次构建,跨平台运行:容器镜像可在任何支持容器运行时(如 Docker、containerd)的环境中运行,无论是物理机、公有云(AWS/Azure/GCP)还是混合云。
- 避免厂商锁定:标准化容器格式(OCI)使迁移成本极低。
6. 微服务架构友好
- 模块化拆分:每个微服务可独立容器化,单独开发、部署和扩展。
- 简化通信:通过容器网络(如 Docker Network 或 Service Mesh)实现服务间高效通信。
7. DevOps 与 CI/CD 集成
- 自动化流水线:容器与 CI/CD 工具(Jenkins、GitLab CI)天然契合,实现:
- 代码提交 → 自动构建镜像 → 测试 → 部署到生产。
- 不可变基础设施:容器镜像一旦构建即不可变,确保部署过程可重复、可审计。
8. 简化依赖管理
- 依赖冲突解决:例如,应用 A 需 Python 3.8,应用 B 需 Python 3.10,传统部署需复杂环境隔离,而容器可各自独立运行。
- 多版本共存:通过容器轻松管理同一服务的不同版本(如 API v1 和 v2 并行)。
4. k8s 的历史与发展
Kubernetes 源于Borg系统,Borg是Google内部用于大规模容器管理的系统。Google基于Borg,于2014年将Kubernetes开源,旨在为企业级应用提供一个可扩展、灵活且强大的容器管理平台。Kubernetes不仅继承了Borg的许多优点,还在可扩展性、灵活性以及社区支持方面做了大量改进。自从开源以来,Kubernetes便迅速成为了容器编排领域的领导者,并且在业界获得了广泛的应用。

即经历了下面的三个阶段:
-
诞生阶段(2014-2015):
- Google开源Borg的简化版本
- 2015年7月发布1.0版本
- 云原生计算基金会(CNCF)成立
-
标准化阶段(2016-2018):
- 成为容器编排事实标准
- 主要云厂商推出托管K8s服务(EKS、GKE、AKS)
- CRD(自定义资源)引入扩展能力
-
成熟阶段(2019至今):
- 发布稳定性承诺(1.16+)
- 服务网格、Serverless等扩展生态繁荣
- 2022年达到92%的容器编排市场占有率(CNCF调查)
三、Kubernetes 基本概念
Kubernetes(简称 k8s)本质上是一个服务器集群,它可以在集群中的每个节点上运行指定的程序,从而对节点中的容器进行高效管理。其主要目的是实现资源的自动化管理,提供以下功能:
- 自我修复:当容器崩溃时,Kubernetes能在1秒内快速启动新的容器。
- 弹性伸缩:根据需求自动调整集群中容器的数量。
- 服务发现:通过自动发现机制,便捷地找到依赖的服务。
- 负载均衡:当一个服务运行多个容器时,能够自动均衡请求负载。
- 版本回退:如果新发布的版本存在问题,可以迅速回退到之前的版本。
- 存储编排:根据容器需求自动创建和管理存储卷。
1. k8s 核心架构解析
Ⅰ. 控制平面与工作节点
Kubernetes的架构分为两个主要部分:控制平面(Control Plane)和工作节点(Node)。
-
控制平面:负责管理Kubernetes集群的整体状态,决策集群的调度和资源分配。控制平面包括多个组件,如API Server、Scheduler、Controller Manager、etcd等。
- API Server:Kubernetes的“控制中心”,所有的请求都通过API Server进行处理。它是与用户交互的入口,负责接收请求并将其传递到集群的各个组件。
- Scheduler:负责将待运行的Pod调度到合适的工作节点上。Scheduler会根据节点的资源使用情况、Pod的需求等进行智能调度。
- Controller Manager:负责确保集群中所有资源的状态与期望状态保持一致,如副本控制器(ReplicaSet)等。
- etcd:Kubernetes的分布式存储系统,用于保存集群的所有配置信息和状态数据,确保集群状态的一致性和持久性。
-
工作节点:每个工作节点(Node)是运行Pod的地方,负责承载应用容器。每个工作节点都包含以下几个核心组件:
- Kubelet:负责确保容器按期望方式运行,并且根据控制平面的指示进行工作。Kubelet会周期性地向API Server报告节点和Pod的状态。
- Kube Proxy:提供服务发现和负载均衡的功能。它确保不同Pod间的网络通信,并根据Service的定义进行流量分发。
Ⅱ. 各组件协同工作原理
Kubernetes通过控制平面与工作节点的协作,完成集群管理的任务。当开发者提交一个请求(例如创建Pod)时,该请求通过API Server传递到控制平面,Scheduler根据节点资源的可用性将Pod调度到合适的工作节点上。Kubelet负责在工作节点上实际启动和运行容器,Kube Proxy则确保容器之间的网络通信。
整个过程中,Kubernetes利用控制平面的状态管理功能,确保集群的整体健康状态。例如,若某个节点故障,Scheduler会重新调度Pod到健康的节点上,从而实现高可用性。
以部署一个应用为例:
- 用户通过kubectl提交Deployment配置到API Server
- API Server将配置写入etcd
- Scheduler发现未调度的Pod,根据策略选择合适节点
- 目标节点的kubelet通过容器运行时拉取镜像并启动容器
- Controller Manager持续监控实际状态,确保与期望状态一致

2. k8s 核心概念
Ⅰ. Pod:K8s的最小调度单元
在Kubernetes中,Pod是最小的部署和管理单元。Pod可以包含一个或多个容器,这些容器共享相同的网络和存储资源。在同一个Pod中的容器通常会共同运行,并且共享IP地址和端口,因此它们之间的通信非常高效。
-
一个或多个容器的组合(通常1:1)
-
共享网络命名空间和存储卷
-
生命周期短暂(设计为可随时被替换)
-
示例YAML:
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: nginx-pod spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.19 ports: - containerPort: 80 -
上面的pod定义了一个 Pod 对象:描述了一个名为 nginx-pod 的 Pod,Pod 中包含一个容器,容器使用nginx:1.19 镜像,并暴露了 80 端口。
Ⅱ. 控制器:Deployment、StatefulSet等
控制器是Kubernetes用于管理Pod和其他资源的机制。常见的控制器有:
- Deployment:用于管理无状态的应用,它可以自动进行Pod的副本管理、滚动更新等。
- StatefulSet:与Deployment类似,但用于管理有状态应用(例如数据库)。它能够保证Pod的顺序部署和稳定的网络标识。
- ReplicaSet:确保Pod的副本数符合期望。ReplicaSet通常由Deployment创建并管理。
- DaemonSet:确保集群中每个节点上都运行一个Pod副本,通常用于日志收集、监控等场景。
Ⅲ. 服务发现:Service与Ingress
- Service:Kubernetes中的Service是用于暴露一组Pod的访问入口。Service通过为Pod分配稳定的DNS名称和IP地址,解决了Pod生命周期不稳定的问题,使得应用间的通信更加简便。
- 四种类型:
- ClusterIP(默认,集群内访问)
- NodePort(通过节点端口暴露)
- LoadBalancer(云提供商负载均衡器)
- ExternalName(外部服务别名)
- 四种类型:
- Ingress:Ingress是一种API资源,允许外部HTTP和HTTPS流量访问集群内部的服务。它通常与Ingress Controller配合使用,用于提供反向代理、负载均衡、SSL终止等功能。
Ⅳ. 配置与存储:ConfigMap、Secret、Volume
- ConfigMap:Kubernetes中的ConfigMap用于存储配置数据,可以将配置信息传递给Pod,避免将配置硬编码到应用程序中。
- 与Pod解耦,支持热更新
- Secret:Secret用于存储敏感信息,如数据库密码、API密钥等。与ConfigMap不同,Secret会对数据进行编码,以增加安全性。
- 默认base64编码(非加密)
- Volume:Kubernetes中的Volume是用于持久化存储数据的机制。Pod中的容器可以挂载Volume,从而保证数据在容器重启后得以持久化。
- 类型包括:
- emptyDir(临时目录)
- hostPath(节点目录)
- PersistentVolumeClaim(持久卷声明)
- 类型包括:
四、问题
1. k8s 能做什么
Kubernetes 是一个开源的容器编排平台,它可以帮助你自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。以下是 Kubernetes 能做的一些主要事情:
-
容器编排与管理
Kubernetes 能够自动管理容器应用的生命周期,包括:- 自动化部署:可以自动部署容器化应用,确保应用运行在所需的容器中。
- 容器调度:根据集群的资源情况,Kubernetes 会智能地选择在哪个节点上运行容器,确保负载均衡和资源的高效利用。
- 健康检查:Kubernetes 可以定期检查容器的健康状态,自动重启或替换失败的容器。
-
扩展与弹性伸缩
- 自动扩展:Kubernetes 可以根据负载情况自动扩展或缩减容器的数量,确保应用性能始终处于最佳状态。
- 水平自动伸缩:根据 CPU、内存等资源的使用情况,Kubernetes 能自动增加或减少容器实例。
-
负载均衡
Kubernetes 内建了服务发现和负载均衡功能:- 服务发现:Kubernetes 会自动为容器应用分配 IP 地址并配置 DNS 以进行内部通信。
- 负载均衡:当多个容器实例提供服务时,Kubernetes 会均匀地将请求分发到这些实例,确保负载均衡。
-
存储管理
- Kubernetes 支持多种存储解决方案(如本地存储、网络存储、云存储等),你可以动态地为容器应用提供持久化存储。
- 它支持存储卷(Volume)和存储类(Storage Class),以便为容器提供高效的持久数据存储。
-
服务发现与DNS
- Kubernetes 能够自动为应用组件创建服务,提供可靠的服务发现机制,使应用组件之间的通信变得非常简单。
- 所有容器和服务都可以通过 Kubernetes 的内置 DNS 服务进行访问。
-
持续集成与持续部署(CI/CD)
- Kubernetes 可以与持续集成(CI)和持续部署(CD)工具集成,帮助自动化代码的构建、测试、部署和发布。
- 它支持蓝绿部署、滚动更新等高级部署策略,以确保无缝发布新版本应用。
-
高可用性与故障恢复
- 高可用性:Kubernetes 可以跨多个节点部署应用,避免单点故障。如果某个节点或容器发生故障,Kubernetes 会自动将工作负载迁移到健康的节点上。
- 自动修复:如果容器发生故障,Kubernetes 会自动重启或者重新调度它们,确保应用始终运行。
-
安全性
Kubernetes 提供了多种安全机制,确保容器化应用的安全:- RBAC(基于角色的访问控制):管理和控制谁可以访问和操作 Kubernetes 资源。
- 网络策略:控制不同容器之间的通信,可以限制某些容器之间的访问。
- 密钥和凭证管理:Kubernetes 提供了管理敏感信息(如密码、API 密钥、TLS 证书等)的功能。
-
多云和混合云支持
Kubernetes 是跨云平台的,它支持本地数据中心、私有云、公有云以及混合云环境的部署,使得应用能够跨不同环境运行。它可以帮助企业实现云平台之间的迁移和容器化应用的统一管理。 -
资源管理与限额
Kubernetes 可以对资源进行精细的管理:
- 资源请求与限制:Kubernetes 允许你为容器设置 CPU 和内存的请求与限制,确保资源的合理分配。
- 资源配额:可以对项目或命名空间设置资源配额,防止某些应用过度消耗资源。
2. k8s 与 docker 的差别
Docker 是一个用于构建、分发和运行容器的平台,而 Kubernetes 是一个用于编排和管理容器化应用程序的容器编排工具。
- Docker 侧重于单个容器的构建、管理和运行,而 Kubernetes 主要关注多个容器的组织、调度和管理。
- Docker 提供了容器构建、镜像推送与拉取、容器启动与停止等基础功能,而 Kubernetes 提供了更高级的功能,如自动扩缩容、负载均衡和滚动更新等。
- Kubernetes 提供了多种概念和抽象(如 Pod、Service 和控制器等),用于构建复杂的应用架构,而 Docker 主要专注于单一应用容器化。
- Kubernetes 在集群管理和高可用性方面具有更强的能力,适用于大规模集群的应用部署,而 Docker 更适用于单机或小规模集群的管理。
- Kubernetes 支持跨平台和云平台的可移植性,可在多种云环境中运行,而 Docker 则作为容器运行时,依赖于特定的操作系统和硬件环境。
Docker 和 Kubernetes 是紧密相关的技术,Docker 主要负责容器的构建与运行,而 Kubernetes 负责容器的编排与管理,用于构建和管理复杂的容器化应用程序。
在实际应用中,二者通常配合使用,Docker 用于创建和管理容器镜像,Kubernetes 则负责在集群中进行容器的编排和管理。
3. 对比:容器 vs. 虚拟机 vs. 物理机
| 特性 | 容器 | 虚拟机(VM) | 物理机 |
|---|---|---|---|
| 启动速度 | 秒级 | 分钟级 | 小时级(需硬件准备) |
| 资源占用 | 低(共享内核) | 高(独占 OS) | 最高(独占硬件) |
| 隔离性 | 进程级 | 系统级 | 完全隔离 |
| 部署密度 | 高(单机数百容器) | 中(单机数十 VM) | 低(单服务单机) |
| 跨平台性 | 强(依赖容器运行时) | 中(需兼容 Hypervisor) | 弱(依赖特定硬件) |
魔乐社区(Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区,提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务,为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作,由全产业链共同建设、共同运营、共同享有,推动国产AI生态繁荣发展。
更多推荐


所有评论(0)