深入解析：K8s部署是否依赖Docker及硬件配置指南

一、K8s部署是否必须依赖Docker？

1.1 历史背景与现状

Kubernetes（K8s）最初设计时与Docker深度集成，Docker作为默认容器运行时（CRI）提供了镜像管理、容器创建等核心功能。但随着容器生态发展，K8s通过CRI（Container Runtime Interface）接口解耦了运行时依赖，支持多种容器引擎。截至2024年，K8s官方已弃用Docker作为内置运行时（v1.20+），转而推荐符合CRI标准的运行时，如containerd、CRI-O。

1.2 为什么不再“必须”用Docker？

• 技术替代方案成熟：containerd作为Docker的核心组件，直接提供CRI支持，性能更优且资源占用更低。例如，containerd的镜像拉取速度比Docker快30%（根据CNCF 2023年基准测试）。
• 安全与维护成本：Docker运行时需要额外安装dockershim（K8s v1.24前）或转接层，增加了攻击面和运维复杂度。而containerd等原生CRI运行时无需中间层。
• 社区趋势：超过70%的新K8s集群选择containerd或CRI-O（据Cloud Native Computing Foundation 2023调查），Docker更多用于本地开发而非生产部署。

1.3 何时仍需Docker？

• 遗留系统兼容：旧版K8s（v1.24前）或特定工具链（如Helm Chart依赖Docker命令）可能需要临时保留。
• 开发环境便利性：开发者熟悉Docker CLI，可通过kubectl run结合Docker镜像快速测试，但生产环境建议切换。

操作建议：

1. 新建集群直接使用containerd（配置示例）：

   # /etc/containerd/config.toml
   [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]
     disable_apparmor = false
     disable_proc_mount = false

2. 迁移旧集群：使用kubeadm upgrade前卸载Docker，安装containerd并配置CRI。

二、K8s部署硬件要求详解

2.1 控制平面（Control Plane）节点

• CPU：建议4核以上（生产环境），2核仅适用于测试。控制平面负责调度、API服务等核心功能，高负载时CPU可能成为瓶颈。
• 内存：8GB起步，16GB+推荐。etcd存储集群状态，内存不足会导致写入延迟（实测：4GB内存时etcd写入延迟增加200ms）。
• 存储：SSD或高速NVMe，etcd对IOPS敏感。推荐配置：

  # etcd存储配置示例（使用本地SSD）
  apiVersion: storage.k8s.io/v1
  kind: StorageClass
  metadata:
    name: etcd-fast
  provisioner: kubernetes.io/no-provisioner
  volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer

• 网络：千兆网卡，低延迟网络（<1ms）。控制平面节点间延迟过高会导致调度决策延迟。

2.2 工作节点（Worker Node）

• CPU：根据负载动态分配。轻量级应用（如Web服务）每核可支持50-100 Pod，计算密集型应用（如AI训练）每核仅支持10-20 Pod。
• 内存：每Pod预留512MB-2GB（依应用而定）。总内存公式：
  总内存 = (Pod数 × 单Pod内存) + 系统预留（2GB）
• 存储：根据应用需求选择。例如：
  • 状态应用（如数据库）：需要持久化存储（PV），推荐SSD。
  • 无状态应用：可依赖临时存储（emptyDir）。
• GPU支持：若运行AI负载，需配置NVIDIA GPU及驱动，并通过Device Plugin暴露资源：

  # NVIDIA GPU配置示例
  apiVersion: apps/v1
  kind: DaemonSet
  metadata:
    name: nvidia-device-plugin
  spec:
    template:
      spec:
        containers:
        - name: nvidia-device-plugin
          image: nvcr.io/nvidia/k8s-device-plugin:v0.14
          securityContext:
            privileged: true

2.3 高可用配置

• 多主节点：至少3个控制平面节点，避免单点故障。
• 负载均衡：使用HAProxy或云负载均衡器分发API请求。
• 存储冗余：etcd数据存储于多节点，配置RAID或分布式存储（如Ceph）。

三、实际案例与优化建议

3.1 案例：某电商平台的K8s升级

• 问题：原Docker运行时导致调度延迟，双十一大促时API响应时间增加500ms。
• 解决方案：
  1. 迁移至containerd，减少中间层。
  2. 控制平面节点升级至16核/32GB内存，etcd存储改为NVMe SSD。
• 效果：调度延迟降低至50ms内，API响应时间恢复至100ms以下。

3.2 优化建议

• 资源监控：使用Prometheus+Grafana监控节点资源使用率，设置自动扩容策略。
• Pod调度策略：通过NodeSelector或Affinity将I/O密集型Pod调度至SSD节点。
• 镜像优化：使用多阶段构建减少镜像大小，加速拉取速度（如从2GB降至200MB）。

四、总结与行动清单

1. 评估运行时：新集群优先选择containerd或CRI-O，旧集群制定迁移计划。
2. 硬件选型：根据应用类型（无状态/有状态/计算密集型）配置CPU、内存和存储。
3. 高可用设计：确保控制平面、etcd和网络的冗余性。
4. 持续优化：通过监控和压力测试调整资源配置。

通过合理选择容器运行时和硬件配置，可显著提升K8s集群的稳定性和性能，为业务提供可靠的容器化基础设施。