K8s部署实战：Docker的定位与硬件选型指南

一、部署K8s还用Docker么？——容器运行时选择的演变

1. Docker在K8s生态中的历史地位

自2014年K8s诞生以来，Docker凭借其易用的CLI和镜像标准，成为K8s默认的容器运行时。开发者通过kubectl run命令可直接拉取Docker镜像并运行，这种无缝集成极大降低了K8s的入门门槛。例如，早期K8s文档中大量使用docker build和docker push作为镜像构建的示例。

2. CRI标准与容器运行时的解耦

随着K8s对多运行时支持的需求增长，2016年K8s引入了容器运行时接口（CRI），将容器操作抽象为标准接口。这一变革使得containerd、CRI-O等轻量级运行时得以接入K8s。以containerd为例，其作为Docker的核心组件，剥离了Docker Daemon的冗余功能，直接通过CRI与Kubelet交互，性能提升达30%（据CNCF 2020年报告）。

3. Docker的当前角色与替代方案

• 镜像构建层：Docker仍被广泛用于镜像构建，因其Dockerfile语法和缓存机制成熟。但构建后的镜像可通过skopeo等工具直接推送到仓库，无需依赖Docker Daemon。
• 开发环境：在本地开发中，Docker Compose的简洁性仍优于K8s的minikube或kind，尤其适合单节点调试。
• 生产环境替代：生产集群中，推荐使用containerd（默认集成于K8s 1.20+）或CRI-O（专注于K8s的轻量级运行时）。例如，Red Hat OpenShift默认采用CRI-O，而AWS EKS和Azure AKS均支持containerd作为可选运行时。

4. 迁移建议

对于已有Docker依赖的集群，可通过以下步骤平滑迁移：

1. 安装cri-dockerd适配器（将Docker转换为CRI兼容）。
2. 修改Kubelet配置--container-runtime=remote --container-runtime-endpoint=unix:///run/cri-dockerd.sock。
3. 逐步将镜像构建流程迁移至buildah或kaniko（K8s原生构建工具）。

二、K8s部署硬件要求——从最小化到生产级的配置指南

1. 最小化部署的硬件基准

• 控制平面节点：
  • CPU：2核（vCPU），支持Kube-apiserver、etcd等核心组件。
  • 内存：4GB（etcd在1000节点集群下需约2GB内存）。
  • 磁盘：50GB SSD（etcd数据存储需低延迟）。
• 工作节点：
  • CPU：4核（支持Pod调度和基础负载）。
  • 内存：8GB（预留2GB给系统，6GB给容器）。
  • 磁盘：100GB HDD（可根据存储类动态扩展）。

2. 生产环境的扩展要求

• 高可用控制平面：
  • 节点数：3个（奇数节点避免脑裂）。
  • CPU：8核/节点（应对API请求峰值）。
  • 内存：16GB/节点（etcd在5000节点集群下需约8GB）。
  • 网络：10Gbps带宽（降低API延迟）。
• 计算密集型工作负载：
  • CPU：16核+/节点（如AI训练任务）。
  • 内存：32GB+/节点（大数据处理场景）。
  • 加速卡：GPU/FPGA（需配置Device Plugin）。
• 存储密集型工作负载：
  • 磁盘：NVMe SSD（IOPS>100K）。
  • 存储类：配置local或hostPath卷（低延迟需求）。

3. 硬件选型的关键考量

• CPU架构：优先选择x86_64（兼容性最佳），ARM架构需验证镜像支持（如AWS Graviton2）。
• 内存带宽：高并发场景需关注内存通道数（如双通道vs四通道）。
• 网络拓扑：
  • 跨节点通信：RDMA网卡（如InfiniBand）可降低网络延迟。
  • 东西向流量：Calico等CNI插件需配置BGP路由优化。
• 电源与散热：数据中心级硬件需支持冗余电源（N+1配置）。

4. 实际案例参考

• 小型团队（10人以下）：
  • 控制平面：1台8核/16GB云服务器（如AWS t3.large）。
  • 工作节点：2台4核/8GB实例（按需扩展）。
• 中型企业（100人+）：
  • 控制平面：3台16核/32GB物理机（裸金属部署）。
  • 工作节点：10台16核/64GB节点（混合使用SSD和HDD）。
• 大型互联网公司：
  • 控制平面：K8s集群联邦管理，每个区域3节点。
  • 工作节点：数万节点，采用动态资源调度（如Vertical Pod Autoscaler）。

三、优化建议与常见误区

1. 硬件超配的陷阱

• 误区：为“未来扩展”预留过多资源，导致初期成本浪费。
• 建议：采用K8s的ResourceQuota和LimitRange限制资源使用，结合HPA（水平自动扩缩）动态调整。

2. 存储性能瓶颈

• 误区：将所有Pod的存储挂载到同一磁盘，引发IOPS竞争。
• 建议：为数据库类Pod配置独立SSD，使用StorageClass区分性能层级。

3. 网络规划不足

• 误区：未考虑Pod网络与Service网络的IP冲突。
• 建议：使用--service-cluster-ip-range和--pod-cidr明确划分IP段（如Service: 10.96.0.0/12, Pod: 10.244.0.0/16）。

结语

K8s的部署已从“Docker唯一”时代迈向多运行时共存的阶段，而硬件配置需根据业务规模精准匹配。无论是初创团队还是大型企业，理解CRI标准与硬件资源的关系，都是构建高效K8s集群的关键。未来，随着Wasm容器和eBPF技术的普及，K8s的硬件要求将进一步演进，但当前遵循本文的指南，已能覆盖90%的部署场景。