Kubernetes 容器编排 #

云原生容器编排平台，自动化部署、扩展、容器化应用

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📋 目录 #

• 核心概念
• 核心对象
• 常用命令
• 应用部署
• 生产实践

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核心概念 #

集群架构 #

核心组件 #

组件	节点类型	作用
API Server	控制面板	统一入口，处理REST请求
etcd	控制面板	分布式键值存储，存储集群状态
Scheduler	控制面板	调度Pod到节点
Controller	控制面板	维护期望状态
kubelet	工作节点	与控制面板通信，管理Pod
kube-proxy	工作节点	网络代理，Service负载均衡
Containerd	工作节点	容器运行时

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核心对象 #

Pod #

最小调度单元 ⭐⭐⭐⭐⭐

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
  labels:
    app: my-app
spec:
  containers:
  - name: app
    image: nginx:1.21
    ports:
    - containerPort: 80
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
    readinessProbe:
      httpGet:
        path: /health
        port: 80
      initialDelaySeconds: 5
      periodSeconds: 10
    livenessProbe:
      httpGet:
        path: /health
        port: 80
      initialDelaySeconds: 15
      periodSeconds: 20

关键配置:

配置	说明
resources.requests	最小资源需求
resources.limits	最大资源限制
readinessProbe	就绪探针，未就绪不转发流量
livenessProbe	存活探针，失败后重启Pod
restartPolicy	重启策略: Always/OnFailure/Never

Deployment #

管理Pod，支持扩缩容和滚动更新

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: my-app:1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8080
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0

Service #

服务发现与负载均衡

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: my-app
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 8080
  type: ClusterIP  # ClusterIP/NodePort/LoadBalancer

Service类型:

类型	说明	外部访问
ClusterIP	集群内访问	❌
NodePort	节点端口访问	✅ 节点IP:端口
LoadBalancer	负载均衡器	✅ VIP
ExternalName	映射外部服务	✅

ConfigMap #

配置管理

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: my-config
data:
  application.properties: |
    server.port=8080
    spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: app
    image: my-app
    envFrom:
    - configMapRef:
        name: my-config
    volumeMounts:
    - name: config-volume
      mountPath: /etc/config
  volumes:
  - name: config-volume
    configMap:
      name: my-config

Ingress #

七层负载均衡

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: my-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  ingressClassName: nginx
  rules:
  - host: api.example.com
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: my-service
            port:
              number: 80

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常用命令 #

集群管理 #

# 查看集群信息
kubectl cluster-info

# 查看节点状态
kubectl get nodes -o wide

# 查看 Namespace
kubectl get namespaces

# 创建 Namespace
kubectl create namespace dev

Pod 操作 #

# 查看Pod
kubectl get pods -n dev

# 查看Pod详情
kubectl describe pod my-pod -n dev

# 查看Pod日志
kubectl logs my-pod -n dev

# 进入Pod
kubectl exec -it my-pod -n dev -- /bin/bash

# 删除Pod
kubectl delete pod my-pod -n dev

# 强制删除Pod
kubectl delete pod my-pod -n dev --force --grace-period=0

Deployment 操作 #

# 创建Deployment
kubectl apply -f deployment.yaml

# 查看Deployment
kubectl get deployments -n dev

# 扩容
kubectl scale deployment my-app --replicas=5 -n dev

# 更新镜像
kubectl set image deployment/my-app app=my-app:2.0.0 -n dev

# 回滚
kubectl rollout undo deployment/my-app -n dev
kubectl rollout history deployment/my-app -n dev

# 查看更新状态
kubectl rollout status deployment/my-app -n dev

Service 操作 #

# 查看Service
kubectl get services -n dev

# 查看Service详情
kubectl describe service my-service -n dev

# 端口转发(调试用)
kubectl port-forward service/my-service 8080:80 -n dev

调试命令 #

# 查看事件
kubectl get events -n dev --sort-by=.metadata.creationTimestamp

# 查看资源使用
kubectl top nodes
kubectl top pods -n dev

# 查看YAML
kubectl get pod my-pod -n dev -o yaml

# 查看关联资源
kubectl get all -l app=my-app -n dev

# 查看资源配额
kubectl describe nodes | grep -A 5 "Allocated resources"

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应用部署 #

完整部署示例 #

# namespace.yaml
---
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: my-app

---
# configmap.yaml
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: my-config
  namespace: my-app
data:
  application.yml: |
    server:
      port: 8080
    spring:
      datasource:
        url: jdbc:mysql://mysql:3306/mydb
        username: root
        password: root123

---
# deployment.yaml
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
  namespace: my-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: my-app:1.0.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
          value: "prod"
        envFrom:
        - configMapRef:
            name: my-config
        volumeMounts:
        - name: logs
          mountPath: /app/logs
        resources:
          requests:
            memory: "256Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "512Mi"
            cpu: "500m"
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health/readiness
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /actuator/health/liveness
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 60
          periodSeconds: 30
      volumes:
      - name: logs
        emptyDir: {}

---
# service.yaml
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
  namespace: my-app
spec:
  selector:
    app: my-app
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 8080
  type: ClusterIP

---
# hpa.yaml
---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-hpa
  namespace: my-app
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80

部署流程 #

# 1. 创建所有资源
kubectl apply -f namespace.yaml
kubectl apply -f configmap.yaml
kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f service.yaml
kubectl apply -f hpa.yaml

# 或者一次性应用
kubectl apply -f k8s/

# 2. 检查状态
kubectl get pods -n my-app
kubectl get services -n my-app
kubectl get hpa -n my-app

# 3. 查看日志
kubectl logs -f deployment/my-app -n my-app

# 4. 进入容器调试
kubectl exec -it deployment/my-app -n my-app -- /bin/bash

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生产实践 #

资源限制 #

resources:
  requests:
    memory: "256Mi"   # 最小内存需求
    cpu: "250m"       # 0.25个核心
  limits:
    memory: "512Mi"   # 最大内存限制
    cpu: "500m"       # 0.5个核心

Requests vs Limits:

• requests: 调度依据，Kubelet保证
• limits: 资源上限，超出可能被kill

健康检查 #

readinessProbe:  # 就绪检查
  httpGet:
    path: /health/ready
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 30
  periodSeconds: 10
  timeoutSeconds: 3
  failureThreshold: 3

livenessProbe:  # 存活检查
  httpGet:
    path: /health/live
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 60
  periodSeconds: 30
  timeoutSeconds: 5
  failureThreshold: 3

自动扩缩容 #

# CPU利用率扩缩容
kubectl autoscale deployment my-app \
  --cpu-percent=70 \
  --min=3 \
  --max=10 \
  -n my-app

# 内存利用率扩缩容
kubectl autoscale deployment my-app \
  --memory-percent=80 \
  --min=3 \
  --max=10 \
  -n my-app

故障排查 #

# 1. Pod状态异常
kubectl describe pod pod-name -n namespace

# 2. 查看事件
kubectl get events -n namespace --sort-by=.metadata.creationTimestamp

# 3. 查看日志
kubectl logs pod-name -n namespace
kubectl logs -f pod-name -n namespace  # 实时

# 4. 进入容器
kubectl exec -it pod-name -n namespace -- /bin/bash

# 5. 查看资源使用
kubectl describe nodes | grep -A 5 "Allocated resources"
kubectl top pods -n namespace

# 6. 查看配置
kubectl get configmap -n namespace
kubectl get secret -n namespace

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面试题汇总 #

基础篇 #

1. Kubernetes核心架构？
2. Pod vs Deployment vs Service？
3. Pod生命周期？
4. Kubelet作用？

实践篇 #

1. 如何实现滚动更新？
2. 如何实现自动扩缩容？
3. 如何实现服务发现？
4. 如何进行故障排查？

进阶篇 #

1. K8s网络模型？
2. Ingress vs NodePort vs LoadBalancer？
3. 资源requests vs limits？
4. 调度策略有哪些？

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面试题答案详解 #

基础篇 #

1. Kubernetes核心架构？

答案：

Kubernetes集群分为**控制面板（Control Plane）和工作节点（Worker Nodes）**两部分：

控制面板组件：

组件	作用
API Server	集群统一入口，处理REST请求，认证授权
etcd	分布式键值存储，保存集群所有状态数据
Scheduler	调度器，将Pod分配到合适的Worker节点
Controller Manager	控制器，维护集群期望状态（副本、端点等）

工作节点组件：

组件	作用
kubelet	节点代理，与控制面板通信，管理Pod生命周期
kube-proxy	网络代理，维护Service网络规则和负载均衡
Containerd	容器运行时，负责容器的创建和管理

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2. Pod vs Deployment vs Service？

答案：

对象	作用	关系
Pod	最小调度单元，包含1个或多个容器	Deployment管理Pod的创建和更新
Deployment	声明式管理Pod，支持扩缩容和滚动更新	控制Pod的副本数和更新策略
Service	服务发现和负载均衡，提供稳定访问入口	屏蔽Pod的动态变化，通过Label Selector关联Pod

典型架构：

Deployment → Pods → Service → Ingress → 外部访问

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3. Pod生命周期？

答案：

Pod生命周期分为以下阶段：

阶段	说明
Pending	API Server创建Pod对象，正在调度或拉取镜像
Running	Pod已调度到节点，所有容器已创建，至少有一个容器在运行
Succeeded	所有容器成功执行完毕且不再重启
Failed	所有容器已终止，至少有一个容器异常退出
Unknown	无法获取Pod状态（通常是节点通信问题）

关键事件：

• Init Containers先执行，完成后再启动App Containers
• Readiness Probe就绪检查通过后才接收流量
• Liveness Probe存活检查失败后重启容器

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4. Kubelet作用？

答案：

Kubelet是运行在每个Worker节点上的代理，主要作用：

1. Pod管理：根据API Server的要求创建、更新、删除Pod
2. 容器监控：监控容器运行状态，执行健康检查
3. 节点注册：向API Server注册节点，汇报节点状态
4. 资源上报：上报节点资源使用情况（CPU、内存等）
5. Volume管理：挂载Pod所需的存储卷

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实践篇 #

1. 如何实现滚动更新？

答案：

通过Deployment的RollingUpdate策略实现：

spec:
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1        # 最多超出期望副本数的数量
      maxUnavailable: 0  # 最多不可用的副本数

流程：

1. 创建新版本Pod
2. 等待新版本Pod就绪
3. 终止旧版本Pod
4. 重复直到所有Pod更新完成

回滚：

kubectl rollout undo deployment/my-app  # 回滚到上一个版本
kubectl rollout history deployment/my-app  # 查看历史版本

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2. 如何实现自动扩缩容？

答案：

使用HorizontalPodAutoscaler（HPA）根据资源使用率自动扩缩容：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80

命令创建：

kubectl autoscale deployment my-app --cpu-percent=70 --min=3 --max=10

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3. 如何实现服务发现？

答案：

Kubernetes通过Service和DNS实现服务发现：

Service类型：

类型	访问方式	适用场景
ClusterIP	集群内通过Service名称访问	内部服务间调用
NodePort	节点IP:端口访问	开发测试，少量外部访问
LoadBalancer	云厂商负载均衡器VIP访问	生产环境外部访问

DNS解析：

• 同一Namespace：service-name
• 不同Namespace：service-name.namespace.svc.cluster.local

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4. 如何进行故障排查？

答案：

常用排查步骤：

1. 查看Pod状态

kubectl get pods -n namespace
kubectl describe pod pod-name -n namespace

2. 查看Pod日志

kubectl logs pod-name -n namespace
kubectl logs -f pod-name -n namespace  # 实时日志

3. 查看事件

kubectl get events -n namespace --sort-by=.metadata.creationTimestamp

4. 进入容器调试

kubectl exec -it pod-name -n namespace -- /bin/bash

5. 查看资源使用

kubectl top nodes
kubectl top pods -n namespace

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进阶篇 #

1. K8s网络模型？

答案：

Kubernetes网络模型的核心要求：

1. Pod间互通：任意Pod可以直接通信，无需NAT
2. Pod与Node互通：Pod可以与所有Node通信
3. IP-per-Pod：每个Pod有独立IP

网络插件（CNI）实现：

• Flannel：简单的覆盖网络
• Calico：网络策略 + BGP路由
• Cilium：eBPF实现，高性能

Pod网络通信：

• 同一Node内Pod：通过虚拟网桥通信
• 不同Node间Pod：通过Overlay网络或路由通信

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2. Ingress vs NodePort vs LoadBalancer？

答案：

类型	层级	特点	适用场景
NodePort	L4	在每个Node上开放端口，简单但端口有限	开发测试
LoadBalancer	L4	云厂商LB，性能好但成本高	生产环境单服务
Ingress	L7	HTTP/HTTPS路由，支持域名、路径分发	生产环境多服务

Ingress示例：

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
spec:
  rules:
  - host: api.example.com
    http:
      paths:
      - path: /app1
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: service1
            port:
              number: 80
      - path: /app2
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: service2
            port:
              number: 80

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3. 资源requests vs limits？

答案：

配置	作用	影响
requests	资源需求最小值，调度依据	Kubelet保证至少有这么多资源
limits	资源上限，不可超过	超出CPU被节流，超出内存被OOM Kill

示例：

resources:
  requests:
    memory: "256Mi"
    cpu: "250m"
  limits:
    memory: "512Mi"
    cpu: "500m"

最佳实践：

• 始终设置requests和limits
• requests与limits比例适中（1:2或1:1.5）
• 生产环境limits不能过大

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4. 调度策略有哪些？

答案：

Kubernetes调度分为预选和优选两个阶段：

预选策略（Predicate）： 过滤不满足条件的节点

• PodFitsResources：节点资源足够
• MatchNodeSelector：Node标签匹配
• CheckNodeCondition：节点状态正常
• NoVolumeZoneConflict：Volume可用区匹配

优选策略（Priority）： 对满足条件的节点打分

• LeastRequestedPriority：资源使用率低的节点优先
• BalancedResourceAllocation：资源均衡分配的节点优先
• ImageLocalityPriority：已有镜像的节点优先

高级调度：

• Node Affinity：节点亲和性
• Pod Affinity/AntiAffinity：Pod亲和/反亲和
• Taints/Tolerations：污点/容忍
• Topology Spread Constraints：拓扑分布约束

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🔗 相关笔记 #

• Docker
• 云原生
• 架构设计

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最后更新: 2026-04-29