想让运维效率翻倍？看 K8s 如何在运维中巧妙应用

黄老师

在当下这个数字化转型越来越快的时代呀，运维工作那可是面临着一堆难题呢。不过呢，K8s（Kubernetes）出现了，它可是一款在运维领域挺厉害的容器编排平台，就像个得力的好帮手一样，帮着运维人员解决了不少事儿。那下面咱们就好好唠唠 K8s 以及它在运维里是咋应用的。

点击查看>>>K8s的安装部署视频教程
一、K8s 简介

（一）什么是 K8s

K8s 是谷歌开源出来，然后捐给云原生计算基金会（CNCF）的一款开源容器编排平台。它主要就是为了能让运维人员更省心地去管理那些容器化应用，不管是应用的部署呀，还是扩展、运行这些环节，它都能给自动化地管起来，哪怕是面对大规模的容器环境，那些复杂的应用管理工作，它也能帮着轻松应对呢。

打个比方啊，咱们可以把一个个容器想象成一个个小盒子，每个小盒子里都装着不同的应用程序还有它们运行需要的环境。这时候呢，K8s 就好比是个大管家，专门负责协调这些小盒子咋摆放、怎么分配资源，还有它们之间咋协作这些事儿，反正就是为了让整个应用系统能稳稳当当、高效地运行起来。

（二）K8s 架构

K8s 的架构里有几个挺重要的核心组件呢。

先说这 Master 节点吧，它呀，就是整个集群的控制中心，就跟人的大脑似的，管着整个集群资源的管理和调度，还得协调各个组件之间的工作呢。这里面包含了 API Server，这个 API Server 可重要了，它是用来接收和处理从外面来的那些请求的；还有 Scheduler，它负责决定容器该在哪个节点上运行；再有就是 Controller Manager 啦，它的活儿就是管理各种各样的控制器，好确保集群的状态能符合咱们期望的那个状态。

再讲讲 Node 节点，它就像是集群里干活的能手，是实实在在运行容器的地方。每个 Node 节点上都有几个关键的部分，像 Kubelet，它负责和 Master 节点通信，管着本节点上的容器；还有 Kube-Proxy，它是负责实现集群内的网络代理和负载均衡的；另外就是容器运行时了，比如说 Docker 之类的，就是靠它来真正运行容器的。

通过这样的架构设计呀，K8s 就能对容器化应用进行分层管理了，各个组件一起配合着干活，这就给高效的运维管理打下了挺结实的基础呢。

二、K8s 在运维中的巧妙应用方式

（一）自动化部署应用

以前在传统的运维模式下呀，部署个应用那可太麻烦了，又费时间又费精力。运维人员得一台一台服务器地登录上去，又是配置环境，又是上传代码，还得启动服务，这一套流程走下来，人都累坏了。

不过 K8s 出现后，情况就不一样啦。它用 Deployment（部署）这个资源对象来实现自动化部署呢。咱们只需要写好 Deployment 的配置文件就行，在这个文件里把应用的容器镜像从哪来呀，要创建几个副本呀，每个容器需要多少资源，像 CPU、内存这些情况，都明明白白地定义好。然后呢，只要执行几条简单的命令操作，K8s 就能按照这个配置文件，自动把应用部署到集群里的好几个 Node 节点上了，而且还能保证每个节点上的部署配置都是一样的，不会出现有的节点配置不一样的情况。

给你举个例子吧，有一家电商企业，它的业务应用有好多个模块呢，每次版本更新的时候，都得在几十台服务器上部署。以前干这个事儿啊，可能得花一整天的时间，还老是因为人为操作不小心，出现配置不一致之类的问题。可自打引入了 K8s 之后呢，运维人员就轻松多了，只用花几个小时去准备和调整一下 Deployment 文件，然后按一下部署的命令，就能又快又准地把所有服务器上的应用都部署好，这部署效率一下子就提高了不少，而且因为配置统一了，那种因为部署出问题引发的故障风险也跟着降低了呢。

（二）动态资源管理与伸缩

咱都知道，业务可不是一成不变的呀，它老是实时变化着，那应用面临的负载情况自然也就跟着不停地变来变去了。好在 K8s 有挺厉害的动态资源管理和自动伸缩的功能呢，它能实时盯着容器的资源使用情况，像 CPU 使用率、内存占用量这些指标，它都看得紧紧的。

要是业务流量突然变大了，应用的负载一下子升高了，超过了之前设定好的资源阈值，这时候 K8s 就会自动启动扩容机制，赶紧创建新的容器副本，然后把流量均匀地分到这些新增加的容器上，这么一来，应用的性能就不会受到影响，还能一直顺顺当当给用户提供服务呢。反过来呀，要是到了业务低谷期，负载降下来了，K8s 又会自动进行缩容操作，把多余的容器副本数量减少，把服务器资源给释放出来，省得浪费资源了。

就比如说有一家在线直播平台吧，在那些热门主播开播的时间段呀，看直播的人一下子就多起来了，对服务器资源的需求那是蹭蹭往上涨啊。靠着 K8s 的这个功能呢，平台就能自动增加和直播相关服务的容器数量，这样直播间就能播放得很流畅，观众看着也舒心，体验挺好的。等到了凌晨那种低谷时段呢，它又会自动把资源收缩回去，服务器运营成本也降下来了，运维人员也不用老是盯着资源情况手动去调整了，这运维效率可就大大提高了呀。

（三）故障自愈与高可用保障

在运维环境里呀，情况挺复杂的，服务器出故障、容器意外崩溃这些事儿，很难完全避免得了。不过呢，K8s 在这方面表现挺出色的，它会一直盯着容器和 Node 节点的健康状态呢。

一旦发现哪个容器出故障了，比如说进程突然退出了，或者资源都用光了这些情况，K8s 马上就能自动重新启动这个容器，让它赶紧恢复正常运行的状态。要是哪个 Node 节点出了硬件故障或者网络方面的问题呀，K8s 可聪明了，它会自动把这个节点上正在运行的容器迁移到其他健康的 Node 节点上接着运行，而且这个过程对用户来说，几乎都感觉不到，这样就能保证应用一直能正常用，也就是确保了应用的高可用性。

拿某金融机构的网上交易系统来说吧，这个系统对稳定性和高可用性要求可高了呀。没使用 K8s 之前呢，只要服务器一出故障，交易可能就得中断了，这时候就得运维人员赶紧去处理，就算处理得挺及时的，那也可能会造成几分钟甚至更长时间的交易卡顿，用户体验肯定不好呀，对业务开展也有影响呢。可自从引进了 K8s 之后呢，就算碰到服务器故障了，系统自己就能把容器迁移好，交易可以无缝切换到其他正常的节点接着进行，最大限度地减少了交易中断的时间，保障了金融交易能一直顺顺当当的，同时呢，运维人员也不用老是那么紧张地处理故障了，能腾出更多精力去优化和维护系统了呢。

三、如何更好地在运维中应用 K8s

（一）团队成员的技能培训

要想让 K8s 在运维里充分发挥它的优势呀，那首先就得给运维团队的成员好好培训一下相关的技能呢。得让团队成员对 K8s 的基本概念、架构原理还有各个组件的功能都熟悉起来，这可是基础呀。

另外呢，还得着重培训一下 K8s 的那些常用操作命令，比如说怎么去创建、查看、更新和删除各种各样的资源对象，像 Deployment、Service、Pod 这些，还有怎么用命令行工具去查看集群的健康状态、资源使用情况这些。可以在公司内部组织培训课程，专门请专业的讲师来讲课，也可以鼓励成员自己主动去学习，像看看官方文档呀，参加参加线上的学习社区之类的，反正就是要通过各种办法不断提高技能水平，这样在实际的运维工作里，才能熟练地用 K8s 去操作呢。

（二）合理规划集群架构

企业的情况都不一样呀，得根据自己的业务规模、应用的复杂程度，还有未来的发展规划这些因素，好好规划一下 K8s 集群的架构，这可太重要了。

得考虑好集群里 Master 节点和 Node 节点分别要配多少个，要保证 Master 节点有足够的资源和能力，能把整个集群管理好，同时呢，Node 节点的资源分配也得能满足应用容器运行的需求才行。还有就是网络配置也得规划好，得让容器之间、容器和外部网络之间都能顺顺当当通信，另外确定合适的存储方案也不能忘呀，得满足不同应用对数据存储的要求呢。只有把这些前期的架构规划都做好了，K8s 集群在后续的运维过程里才能稳稳当当、高效地运行，要不然要是架构规划得不合理，就容易出现性能瓶颈或者扩展性不足这些问题了呢。

（三）持续监控与优化

在 K8s 应用到运维工作的整个过程里呀，建立一个持续的监控机制那是必不可少的。得实时盯着集群的各项指标，比如说节点的 CPU、内存使用率呀，容器的运行状态呀，网络的流量情况这些。

通过收集和分析这些监控数据呢，就能及时发现一些潜在的问题了。比如说要是发现某个应用的资源老是很紧张，那可能就得调整一下它的资源配额了；要是发现某个节点的负载老是特别高，那就得考虑考虑是不是要增加节点，或者对容器进行重新调度这些优化操作了。而且呀，还得关注 K8s 集群本身的版本更新情况呢，及时升级到更稳定、功能更强大的版本，这样才能让 K8s 在运维里一直发挥出最好的效能呢。​

四、K8s 常用命令示例

（一）创建资源对象命令

在 K8s 里呀，要是想创建一个名叫 myapp-deployment 的 Deployment，用 nginx 容器镜像，那可以像下面这样写代码示例：

bash

kubectl create deployment myapp-deployment --image=nginx

这里面呢，kubectl 就是用来操作 K8s 集群的命令行工具，create deployment 表示的就是创建 Deployment 这个操作，myapp-deployment 就是咱们给这个 Deployment 自己起的名字，--image=nginx 就是指定了要用的容器镜像是 nginx。执行这条命令之后呀，K8s 集群就会按照 nginx 这个镜像去创建对应的容器，然后按照默认的配置进行部署呢。

（二）查看资源对象命令

要是想看看集群里已经创建好的所有 Deployment 都有啥情况，那就可以用下面这个命令：

bash

kubectl get deployments

执行完这个命令之后呀，在终端上就会显示出类似下面这样的信息：

bash

NAME                READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
myapp-deployment 1/1 1 1 10m

这里面呢，NAME 这一列显示的就是 Deployment 的名字，READY 表示的是已经就绪的副本数量和期望副本数量对比的情况（像这里 1/1 就是说 1 个副本已经就绪了，期望的副本数量也是 1 个），UP-TO-DATE 体现的是已经更新到最新版本的副本数量，AVAILABLE 表示的是当前可用的副本数量，AGE 就是这个 Deployment 从创建到现在经过的时间了。

（三）更新资源对象命令

假设咱们想把刚才创建的 myapp-deployment 里的容器镜像更新一下，比如说把 nginx 镜像更新成 nginx:1.21 这个版本，那就可以用下面这个命令：

bash

kubectl set image deployment/myapp-deployment nginx=nginx:1.21

在这个命令里呀，set image 就是用来设置资源对象（这里就是 Deployment）的镜像的，deployment/myapp-deployment 明确指出了要操作的 Deployment 的名字，nginx=nginx:1.21 呢，就是表示要把名字叫 nginx 的容器（在 Deployment 的配置里定义的容器名字）的镜像更新成 nginx:1.21 这个版本。执行完这个命令之后呀，K8s 就会自动滚动更新容器，让应用能平平稳稳地过渡到新的镜像版本呢。

（四）删除资源对象命令

要是想把之前创建的 myapp-deployment 给删掉，那就可以执行下面这个命令：

bash

kubectl delete deployment myapp-deployment

运行这个命令之后呀，K8s 就会把对应的 Deployment 以及和它相关联的所有容器这些资源从集群里都移除掉，把相应的资源释放出来，方便后面进行资源重新分配或者其他操作呢。

K8s 在运维领域的应用方式确实多样又巧妙，运维人员要是掌握好了相关知识，合理地去应用它，再把常用命令摸透了，应对各类运维难题时就能更得心应手，运维效率也会随之提升，为企业在数字化发展道路上稳步前行筑牢根基。真心希望上述内容可以助力运维人员更深入地了解和运用 K8s，让运维工作开展得越发顺畅、高效呀。