Kubernetes（K8s）入门

K8s 是容器编排平台：自动部署、扩缩容、故障恢复。前端面试重点是概念 + 选型，不要求会写复杂 manifest。本篇聚焦前端 SSR / Node 服务的 K8s 实战。

一、避坑指南

K8s 不是银弹，小项目用 K8s 是过度设计：
- 1 台机器 → 用 PM2 够了
- 3~5 台机器 → Docker + Swarm 或 compose
- 10+ 台 → 才有 K8s 价值
概念先于 YAML：不要上来就抄 manifest，先理解 Pod / Deployment / Service。

资源限制必加：不设 limits 会一台 Pod 吃光整个节点。

# ❌ 不设限制
containers:
  - name: web
    image: myapp:1.0

# ✅ 必设
containers:
  - name: web
    image: myapp:1.0
    resources:
      requests:    # 调度依据
        memory: "256Mi"
        cpu: "250m"   # 0.25 核
      limits:      # 上限
        memory: "512Mi"
        cpu: "500m"

健康检查必加：缺 health check K8s 不知道 Pod 是不是真挂了。

不要把所有配置塞进镜像：

# ❌ 改个环境变量要重新 build
env:
  - name: DATABASE_URL
    value: "postgresql://..."

# ✅ 用 ConfigMap / Secret
envFrom:
  - configMapRef:
      name: myapp-config
  - secretRef:
      name: myapp-secrets

镜像 tag 不要用 latest：用 latest K8s 不会自动更新，且每次拉的可能不一样。

二、什么时候用 K8s？

规模 / 场景	用 K8s？	替代方案
单机内部工具	❌	PM2 / 直接跑
1~3 台机器	❌	PM2 / Docker Compose
5~10 台，需要扩缩容	✅ 推荐	Docker Swarm / 阿里云 SAE
10+ 台，多团队多服务	✅ 必用	—
大流量弹性扩缩	✅ 必用	—
国内云厂商托管	✅	阿里云 ACK / 腾讯云 TKE / 华为 CCE
不想运维 K8s	✅ 但用托管	EKS / AKS / GKE / 阿里云 ACK

决策原则：机器数 ≤ 5 用 PM2/Docker；> 10 用 K8s；中间用云厂商托管 K8s。

三、K8s vs Docker vs PM2

维度	PM2	Docker	K8s
资源隔离	❌	✅	✅
自动扩缩容	❌	❌	✅ HPA
故障自愈	部分	restart policy	✅ 自动重启 / 重新调度
负载均衡	cluster 内置	需外部	✅ Service
滚动更新	reload	手动	✅ Deployment
服务发现	❌	docker network	✅ DNS / Service
配置管理	文件	env / file	✅ ConfigMap / Secret
学习成本	低	中	高
运维成本	低	中	高（除非托管）

前端角度：K8s 通常是后端 / SRE 在管，前端要懂概念和会写简单 manifest，不要求精通。

四、核心概念（面试必背）

K8s 架构
├─ 控制平面（Control Plane）  ← 大脑
│  ├─ kube-apiserver         ← API 入口
│  ├─ etcd                   ← 集群状态存储
│  ├─ kube-scheduler         ← 调度 Pod 到 Node
│  └─ kube-controller-manager
│
└─ 工作节点（Node）          ← 干活的机器
   ├─ kubelet                ← 与 apiserver 通信
   ├─ kube-proxy             ← 网络代理
   └─ Container Runtime（containerd / CRI-O）

4.1 资源对象

对象	作用	类比
Pod	最小调度单位，1~N 个容器	一个进程
Deployment	管理 Pod 副本（replicas）+ 滚动更新	应用
Service	Pod 的稳定访问入口（IP + DNS）	反向代理
Ingress	集群外部 HTTP/HTTPS 入口	Nginx
ConfigMap	非敏感配置	env file
Secret	敏感配置（base64 编码，非加密）	.env
StatefulSet	有状态服务（DB）	—
DaemonSet	每节点一个 Pod（日志收集）	—
Job / CronJob	一次性 / 定时任务	—
HPA	Horizontal Pod Autoscaler（自动扩缩）	—

4.2 一句话理解

Pod = 进程，Deployment = 进程组，Service = 进程的固定地址，Ingress = 集群门口的网关。

五、前端 SSR 的 K8s 部署清单

完整 k8s/deployment.yaml：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-web
  labels:
    app: my-web
spec:
  replicas: 3                    # 3 个副本
  selector:
    matchLabels:
      app: my-web
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-web
    spec:
      containers:
        - name: web
          image: ghcr.io/myorg/myapp:v1.0.0   # 必带版本号
          ports:
            - containerPort: 3000
          
          # 资源限制
          resources:
            requests:
              memory: "256Mi"
              cpu: "250m"
            limits:
              memory: "512Mi"
              cpu: "500m"
          
          # 环境变量
          env:
            - name: NODE_ENV
              value: "production"
            - name: PORT
              value: "3000"
          envFrom:
            - configMapRef:
                name: my-web-config
            - secretRef:
                name: my-web-secrets
          
          # 健康检查
          livenessProbe:           # 活探：失败 → 重启
            httpGet:
              path: /api/health
              port: 3000
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
          readinessProbe:          # 就绪探：失败 → 不接流量
            httpGet:
              path: /api/ready
              port: 3000
            initialDelaySeconds: 5
            periodSeconds: 5
---
# Service：把 3 个 Pod 暴露成单一入口
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-web
spec:
  selector:
    app: my-web
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 3000
  type: ClusterIP                # 集群内部访问
---
# Ingress：暴露到公网
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: my-web
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  ingressClassName: nginx
  rules:
    - host: example.com
      http:
        paths:
          - path: /
            pathType: Prefix
            backend:
              service:
                name: my-web
                port:
                  number: 80
---
# ConfigMap：非敏感配置
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: my-web-config
data:
  APP_NAME: "MyApp"
  LOG_LEVEL: "info"
---
# Secret：敏感配置（base64 编码）
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: my-web-secrets
type: Opaque
stringData:                       # 用 stringData 自动 base64
  DATABASE_URL: "postgresql://user:pass@db:5432/mydb"
  JWT_SECRET: "xxx"

kubectl apply -f k8s/
kubectl get pods
kubectl get svc
kubectl get ingress

六、HPA（自动扩缩容）

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-web-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-web
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70    # CPU > 70% 自动扩

HPA 原理：每 15s 检查指标 → 超阈值扩 / 降阈值缩 → 配合 readiness 探针保证流量不打到还没就绪的 Pod。

七、Helm Chart 入门

Helm = K8s 的包管理器。一个 Chart 管理一组相关 manifest，支持版本化、参数化。

my-chart/
├─ Chart.yaml                    # Chart 元信息
├─ values.yaml                   # 默认值
└─ templates/
   ├─ deployment.yaml
   ├─ service.yaml
   └─ ingress.yaml

values.yaml：

replicaCount: 3
image:
  repository: ghcr.io/myorg/myapp
  tag: "v1.0.0"
service:
  port: 80
ingress:
  enabled: true
  host: example.com

templates/deployment.yaml：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: {{ .Chart.Name }}
spec:
  replicas: {{ .Values.replicaCount }}
  template:
    spec:
      containers:
        - name: web
          image: "{{ .Values.image.repository }}:{{ .Values.image.tag }}"

helm install myapp ./my-chart --set replicaCount=5
helm upgrade myapp ./my-chart
helm rollback myapp 1

八、CI/CD 集成（GitOps）

现代 K8s 推荐 GitOps 模式：Git 是真理来源，K8s 自动同步。

Git push → CI 构建镜像 → 更新 Git 仓库的 manifest →
ArgoCD 检测变化 → 自动 apply 到 K8s

ArgoCD：

# argocd-app.yaml
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: my-web
spec:
  project: default
  source:
    repoURL: https://github.com/myorg/k8s-manifests
    targetRevision: main
    path: overlays/production
  destination:
    server: https://kubernetes.default.svc
    namespace: production
  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true

九、面试高频（重点）

Q1：K8s 核心组件有哪些？各自干什么？

A：控制面（kube-apiserver / etcd / scheduler / controller-manager）+ 节点（kubelet / kube-proxy / 容器运行时）。最常问的是 Pod → Node 的调度流程：apiserver 收到请求 → scheduler 看资源决定放到哪个 Node → kubelet 在 Node 上启动容器。

Q2：Pod 是什么？为什么不直接用容器？

A：Pod 是共享网络和存储的容器组。K8s 调度的最小单位是 Pod 不是容器。典型场景：一个 Pod 里有主应用容器 + sidecar 容器（如日志收集），共享网络。

Q3：Deployment 和 Pod 关系？

A：Pod 是一次性的（挂了就没了），Deployment 是Pod 的控制器，保证「期望副本数」一直满足。Pod 挂了 Deployment 自动重启新的。生产环境不直接创建 Pod，用 Deployment。

Q4：Service 怎么负载均衡到多个 Pod？

A：Service 通过 label selector 选中一组 Pod，用 iptables / IPVS 做负载均衡（kube-proxy 维护转发规则）。默认轮询。

Q5：K8s 怎么做到零停机发布？

A：Deployment 滚动更新：

创建新版本 Pod
旧 Pod 流量不立刻切（等 readiness 通过）
逐个替换（旧的下线 → 新的上线）
任何时刻都有 Pod 在线

如果新版本有问题：kubectl rollout undo 秒级回滚。

Q6：ConfigMap 和 Secret 区别？

A：

ConfigMap：非敏感配置（明文）
Secret：敏感配置（base64 编码，不是加密**）
真正加密要用外部 KMS（AWS KMS / 阿里云 KMS）

Q7：什么时候考虑 K8s？

A：机器数 ≥ 10、需自动扩缩、多团队多服务。1~3 台机器用 PM2 够了。K8s 学习成本高、运维贵，小项目过度设计反而拖慢迭代。

Q8：什么是 HPA？

A：Horizontal Pod Autoscaler，根据 CPU / 内存 / 自定义指标自动调整 Pod 副本数。比如 CPU > 70% 持续 5 分钟，自动加一个 Pod。

Kubernetes（K8s）入门

一、避坑指南​

二、什么时候用 K8s？​

三、K8s vs Docker vs PM2​

四、核心概念（面试必背）​

4.1 资源对象​

4.2 一句话理解​

五、前端 SSR 的 K8s 部署清单​

六、HPA（自动扩缩容）​

七、Helm Chart 入门​

八、CI/CD 集成（GitOps）​

九、面试高频（重点）​

Q1：K8s 核心组件有哪些？各自干什么？​

Q2：Pod 是什么？为什么不直接用容器？​

Q3：Deployment 和 Pod 关系？​

Q4：Service 怎么负载均衡到多个 Pod？​

Q5：K8s 怎么做到零停机发布？​

Q6：ConfigMap 和 Secret 区别？​

Q7：什么时候考虑 K8s？​

Q8：什么是 HPA？​

十、相关文档​