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docker 与 k8s 的区别与联系
一句话结论（先记住）
Docker 解决的是「应用怎么打包并在一台机器上跑」的问题 Kubernetes 解决的是「大量 Docker 应用如何在一堆机器上稳定地跑」的问题
👉 Docker = 单机级别的容器运行能力 👉 K8s = 集群级别的容器编排与管理系统
一、Docker 是什么（它解决了什么问题）
Docker 的核心目标
让应用 + 依赖 → 变成一个可移植、可重复运行的“标准单元”
Docker 主要做的事
从工程角度看，Docker 解决的是：
-
应用打包
- Dockerfile
- 镜像（Image）
-
容器运行
docker run- 进程隔离（namespace）
- 资源限制（cgroups）
-
基础生命周期管理
- start / stop / restart
- logs
- exec
Docker 的能力边界
Docker 擅长：
- 单机运行
- 开发 / 测试 / CI
- 简单部署
Docker 不擅长：
- 多机调度
- 自动扩缩容
- 服务发现
- 高可用
- 自愈
👉 Docker 本身不“懂”集群
二、Kubernetes 是什么（它补了 Docker 哪些坑）
K8s 的核心目标
在“不可靠的机器”上，持续、稳定地运行“大量容器应用”
K8s 关注的是：
- 机器会挂
- 容器会挂
- 流量会变
- 版本会升级
Kubernetes 主要做的事
1️⃣ 容器调度（Scheduler）
- 决定 哪个 Pod 跑在哪台 Node 上
- 考虑 CPU / 内存 / 亲和性 / 污点
2️⃣ 应用编排（Orchestration）
- Deployment / StatefulSet / DaemonSet
- 副本数管理
- 滚动更新
- 回滚
3️⃣ 服务治理
- Service（ClusterIP / NodePort / LoadBalancer）
- DNS
- 负载均衡
4️⃣ 自愈能力
- 容器挂了 → 自动拉起
- Node 挂了 → 重新调度
- 健康检查（liveness / readiness）
5️⃣ 弹性能力
- HPA（自动扩缩容）
- 按 CPU / QPS / 自定义指标
三、K8s 和 Docker 的关系（这是关键）
核心关系一句话
K8s 不负责“怎么创建容器”，它只负责“怎么用容器”
分层关系（非常重要）
应用代码
↓
Docker Image（镜像）
↓
容器运行时（Docker / containerd / CRI-O）
↓
Kubernetes（调度、管理、编排）
一个关键事实（很多人不知道）
K8s 并不依赖 Docker
- 早期：K8s 使用 Docker 作为默认运行时
- 现在：K8s 直接使用 containerd
-
Docker 只是：
- 镜像构建工具
- 开发体验工具
👉 生产环境 ≠ 一定要装 Docker
四、对照表（工程师最实用）
| 维度 | Docker | Kubernetes |
|---|---|---|
| 定位 | 容器技术 | 容器编排平台 |
| 关注点 | 单机容器运行 | 集群应用运行 |
| 规模 | 单机 / 少量容器 | 大规模集群 |
| 调度 | ❌ | ✅ |
| 自动重启 | 基础 | 强（自愈） |
| 自动扩缩容 | ❌ | ✅ |
| 服务发现 | ❌ | ✅ |
| 滚动升级 | ❌ | ✅ |
| 学习曲线 | 低 | 高 |
| 是否必须 | 开发必备 | 生产必备 |
五、一个真实落地场景对比
只有 Docker
docker run -d -p 8080:8080 my-app
问题：
- 进程挂了？
- 机器挂了？
- 流量暴涨？
- 升级怎么不影响用户？
你需要 自己写脚本 + 监控 + 负载均衡
使用 Kubernetes
replicas: 3
strategy:
type: RollingUpdate
K8s 自动帮你：
- 跑 3 个副本
- 挂一个补一个
- 滚动升级
- 负载均衡
六、工程化理解（给你一个“正确心智模型”）
Docker 是“集装箱” Kubernetes 是“港口调度系统”
- Docker：标准化货物
-
K8s：决定
- 放哪
- 放几个
- 坏了怎么办
- 高峰期加多少
七、什么时候用谁？
只用 Docker 就够
- 本地开发
- Demo
- 单机服务
- 学习阶段
必须上 K8s
- 多实例
- 高可用
- 微服务
- 自动扩缩容
- 生产系统
参考资料
https://milvus.io/docs/zh/install_standalone-docker.md
