从入门到实践：Kubernetes（K8s）完全指南
一、Kubernetes 是什么？
Kubernetes（简称 K8s） 是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。它诞生于谷歌，借鉴了其内部十多年的大规模容器管理经验，旨在解决容器化应用在部署、弹性伸缩、服务发现、故障恢复等方面的复杂性问题。
核心优势：
- 自动化部署与扩缩容：一键部署应用，根据负载自动调整副本数量。
- 高可用性：自动修复故障容器，确保应用始终运行。
- 资源高效利用：通过调度算法优化资源分配，降低硬件成本。
- 多云/混合云支持：统一管理不同基础设施上的容器集群。
二、核心概念快速入门
在学习使用 K8s 前，需理解以下核心术语：
1. 容器与 Pod
- 容器（Container）：封装应用及其依赖的轻量级运行单元（如 Docker 容器）。
- Pod：K8s 中最小的部署单元，一个 Pod 可包含一个或多个紧密关联的容器（通常是一个主容器 + 辅助容器），共享网络和存储资源。
2. 控制器（Controller）
- Deployment：最常用的控制器，用于管理 Pod 的副本数量、更新策略（如滚动更新）。
- StatefulSet：用于有状态应用（如数据库），保证 Pod 的顺序启动和唯一标识。
- DaemonSet：确保每个节点运行一个指定 Pod（如日志收集、监控代理）。
3. 服务与网络
- Service：为一组 Pod 提供稳定的网络接口，支持负载均衡（如 ClusterIP、NodePort、LoadBalancer）。
- Ingress：管理集群外部到内部服务的 HTTP/HTTPS 路由，类似反向代理。
4. 存储
- Volume：为 Pod 提供持久化存储（支持本地存储、NFS、云存储等）。
- PersistentVolume（PV）：集群级别的存储资源，独立于 Pod 存在。
- PersistentVolumeClaim（PVC）：Pod 对 PV 的申请和绑定。
5. 集群组件
- Master 节点：控制平面，包含 API Server（集群统一入口）、Scheduler（调度 Pod 到 Node）、Controller Manager（管理控制器）、etcd（分布式键值存储，保存集群状态）。
- Worker 节点：运行 Pod 的计算节点，包含 kubelet（节点代理，与 Master 通信）、Container Runtime（如 Docker、CRI-O）、kube-proxy（实现 Service 网络代理）。
三、快速搭建 K8s 环境
1. 本地开发环境（适合入门）
使用 Minikube 在单节点上运行 K8s 集群：
# 安装 Minikube（以 macOS 为例）
brew install minikube
# 启动集群（默认使用 Docker 作为容器运行时）
minikube start
# 安装 kubectl 命令行工具（K8s 客户端）
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl"
chmod +x kubectl
sudo mv kubectl /usr/local/bin/
2. 生产环境部署
使用 kubeadm 工具快速搭建高可用集群（简化版步骤）：
# 初始化 Master 节点
kubeadm init --apiserver-advertise-address=<Master节点IP>
# 配置 kubectl（非 root 用户）
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
# 添加 Worker 节点（在 Worker 节点执行）
kubeadm join <Master节点IP>:6443 --token <令牌> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<哈希值>
四、实战：部署第一个应用
以部署一个 Nginx 服务为例，演示 K8s 核心操作流程。
1. 创建 Deployment（管理 Pod 副本）
# nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
spec:
replicas: 3 # 运行 3 个 Nginx Pod
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.23 # 使用 Nginx 镜像
ports:
- containerPort: 80 # 容器监听 80 端口
应用部署：
kubectl apply -f nginx-deployment.yaml
2. 查看部署状态
# 查看 Deployment
kubectl get deployments
# 查看 Pod（等待状态变为 Running）
kubectl get pods -o wide # -o wide 显示节点信息
3. 创建 Service 暴露服务
# nginx-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx-service
spec:
type: NodePort # 通过节点端口暴露服务（本地环境可用）
selector:
app: nginx
ports:
- protocol: TCP
port: 80 # 服务端口
targetPort: 80 # Pod 端口
nodePort: 30080 # 可选，未指定时自动分配（30000-32767）
应用服务：
kubectl apply -f nginx-service.yaml
访问服务：
# 本地环境（Minikube）使用以下命令打开浏览器
minikube service nginx-service
4. 弹性扩缩容
# 扩展到 5 个副本
kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=5
# 查看实时扩缩容状态（需安装 kubectl-dashboard 或使用 watch）
kubectl get pods --watch
5. 滚动更新与回滚
# 更新 Nginx 镜像版本
kubectl set image deployment nginx-deployment nginx=nginx:1.24
# 查看更新状态
kubectl rollout status deployment nginx-deployment
# 回滚到上一版本
kubectl rollout undo deployment nginx-deployment
五、进阶功能：存储与网络
1. 持久化存储（以本地路径为例）
# pv-pvc.yaml
# 定义 PersistentVolume
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: local-pv
spec:
capacity:
storage: 1Gi
accessModes:
- ReadWriteOnce # 单节点读写
hostPath:
path: "/data/k8s" # 节点本地路径
# 定义 PersistentVolumeClaim
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: local-pvc
spec:
accessModes:
- ReadWriteOnce
resources:
requests:
storage: 1Gi
将 PVC 挂载到 Pod：
# 在 Deployment 的 Pod 模板中添加 volumes 和 volumeMounts
volumes:
- name: data-volume
persistentVolumeClaim:
claimName: local-pvc
containers:
- name: nginx
...
volumeMounts:
- name: data-volume
mountPath: "/usr/share/nginx/html" # 容器内挂载路径
2. 网络策略（限制 Pod 通信）
使用 NetworkPolicy 控制 Pod 间的网络流量：
# network-policy.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
name: allow-frontend-to-backend
spec:
podSelector:
matchLabels:
app: backend
policyTypes:
- Ingress
ingress:
- from:
- podSelector:
matchLabels:
app: frontend
ports:
- protocol: TCP
port: 3306 # 允许前端 Pod 访问后端数据库端口
六、K8s 最佳实践
1. 资源配置优化
- 资源限制：为容器设置
requests（最小资源）和limits（最大资源），避免资源竞争：resources: requests: cpu: "0.5" # 0.5 核 CPU memory: "512Mi" limits: cpu: "1" memory: "1Gi" - 亲和性与反亲和性：通过
nodeAffinity控制 Pod 调度到特定节点，或通过podAntiAffinity避免同类型 Pod 部署在同一节点。
2. 监控与日志
- 核心工具：
- Prometheus + Grafana：监控集群指标（节点资源、Pod 状态、API 调用）。
- EFK 栈（Elasticsearch + Fluentd + Kibana）：集中管理容器日志。
- 命令行查看日志：
kubectl logs <pod-name> # 查看单个 Pod 日志 kubectl logs -f <pod-name> # 实时跟踪日志
3. 安全性
- 服务账户（ServiceAccount）：为 Pod 分配最小权限，避免使用默认
default账户。 - HTTPS 加密：通过 Ingress + Let’s Encrypt 实现服务端加密，保护数据传输。
- 网络策略：限制非必要端口暴露，隔离敏感组件（如数据库服务）。
七、总结：K8s 的适用场景
- 微服务架构：统一管理数十到数千个微服务容器。
- CI/CD 集成：与 Jenkins、ArgoCD 等工具结合，实现自动化部署流水线。
- 弹性负载场景：电商促销、实时数据处理等需要动态扩缩容的业务。
- 多云部署：通过 K8s 实现跨云厂商的统一管理，避免厂商锁定。
八、学习资源推荐
- 官方文档：Kubernetes Documentation（权威但需一定基础）。
- 交互式教程：Kubernetes Playground（浏览器内实战环境）。
- 书籍：《Kubernetes 权威指南》《Kubernetes in Action》。
- 社区：K8s 官方 Slack、Stack Overflow（标签
kubernetes）。
通过以上步骤，你已掌握 K8s 的核心概念和基础操作。记住，K8s 的强大在于其生态的丰富性（如 Helm 包管理、Knative Serverless 框架），建议从实际项目需求出发，逐步深入学习调度策略、自定义资源（CRD）、服务网格（如 Istio）等进阶主题。开始你的 K8s 之旅吧！