同事一个比喻，让我搞懂了Docker和k8s的核心概念

Docker 和 K8s 的核心概念，用"快照"这个比喻就够了

前几天让同事帮忙部署服务，顺嘴问了句"Docker 和 K8s 到底是啥"。

其实这俩概念我以前看过，知道是"打包完整环境、到处运行"，但一直停留在似懂非懂的状态。镜像、容器、Pod、集群、节点……这些词都见过，就是串不起来。

同事给我讲了一个非常直观的比喻，一下就通了：

镜像：一个打包好的系统快照

Docker 镜像可以理解成一个系统快照，里面包含了：

• 
  
• 操作系统（比如 Debian、Alpine）
  
• 运行时环境（比如 Python 3.11、Node 20）
  
• 所有依赖包
  
• 你的代码
  
• 配置文件
  

这个快照是静态的、只读的，就像一张光盘——刻好了就不会变。

容器：运行起来的快照

容器就是把镜像跑起来。

镜像（静态快照） --docker run--> 容器（运行中的进程）

容器是动态的、可写的，可以往里面写文件、改配置。但一旦容器销毁，这些改动就没了（除非你挂载了外部存储）。

一个镜像可以同时跑多个容器，就像一张光盘可以装到多台电脑上。

Dockerfile 和 docker-compose

搞清楚镜像和容器的关系后，这两个东西就好理解了：

• 
  
• Dockerfile：定义如何构建镜像的配方
  
• docker-compose：定义如何运行一组容器
  

flowchart LR

    A["Dockerfile<br/>(配方)"] -->|docker build| B["Image<br/>(镜像/快照)"]

    B -->|docker run<br/>docker-compose up| C["Container<br/>(容器/运行态)"]

举个例子，你写了个 Python 服务：

# Dockerfile

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "main.py"]

这个 Dockerfile 就是一份配方，告诉 Docker：

执行 docker build 就会按这个配方生成一个镜像。

为什么说"到处运行"

Docker 的核心价值就是解决"我这能跑，你那跑不了"的问题。

以前部署服务，你得操心：服务器是什么系统？装的什么版本的 Python？依赖库版本对不对？环境变量配了没？

现在有了 Docker，这些都打包进镜像了。不管你的服务器是 Ubuntu、CentOS 还是 Debian，只要装了 Docker，同一个镜像都能跑出一样的结果。

Pod：K8s 调度的最小单元

到了 Kubernetes 这一层，又多了一个概念：Pod。

Pod 是 K8s 定义的概念，是集群调度的最小单元。一个 Pod 里面可以有一个或多个容器。

你可能会问：为什么不直接调度容器，还要多一层 Pod？

因为有些场景下，几个容器需要紧密配合。比如一个主服务容器 + 一个日志收集容器，它们需要：

• 
  
• 共享网络（用 localhost 通信）
  
• 共享存储（访问同一个目录）
  
• 一起启动、一起销毁
  

把它们放在一个 Pod 里，K8s 就会把它们调度到同一台机器上，共享资源。

不过大多数情况下，一个 Pod 就放一个容器。微服务架构下，每个服务就是一个 Pod：

flowchart TB

    subgraph Cluster["K8s 集群"]

        subgraph Node1["节点 1"]

            PodA["Pod A<br/>用户服务"]

            PodB["Pod B<br/>订单服务"]

        end

        subgraph Node2["节点 2"]

            PodC["Pod C<br/>支付服务"]

            PodD["Pod D<br/>网关服务"]

        end

    end

K8s 干的事情

K8s 负责管理这些 Pod：

• 
  
• 调度：决定 Pod 跑在哪个节点上
  
• 扩缩容：流量大了自动多启几个 Pod，流量小了缩回去
  
• 自愈：Pod 挂了自动重启
  
• 网络：打通各个 Pod 之间的通信
  
• 存储：管理持久化存储
  

说白了，Docker 解决的是"打包和运行"的问题，K8s 解决的是"大规模部署和管理"的问题。

一台机器跑几个容器，手动管理就行。但当你有几十台机器、几百个容器的时候，就需要 K8s 这样的编排工具来帮你自动化处理。

Dockerfile → Image → Container → Pod → Node → Cluster

   配方       快照     运行态     调度单元   机器    集群

概念不难，难的是实际操作中的各种坑。但只要这个基础模型搞清楚了，遇到问题知道往哪个层面去排查就行。

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