【k8s】docker、k8s、虚拟机的区别以及使用场景

Docker 是一个开源的应用容器引擎，允许开发者将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可实现虚拟化。

Docker 的隔离性基于 Linux 的 namespace 和 cgroups 技术，隔离性相对较弱，容器之间共享宿主机的操作系统内核。例如，若宿主机内核版本较低，可能影响容器中应用的运行，因为容器无法使用更高版本的内核特性。

Docker 容器资源占用非常小，无需启动完整操作系统，只需共享宿主机内核，启动速度极快，通常只需几秒。

开发环境一致性

开发人员可在本地使用 Docker 打包应用和依赖，将容器镜像部署到测试环境、生产环境等。例如，Python Web 应用开发团队可在本地使用 Docker 构建包含 Python 运行时环境和应用代码的容器，保证不同开发人员机器及后续部署环境的应用运行环境一致，避免"在我的机器上可以运行"这类问题。
微服务架构

Docker 非常适合微服务架构的应用部署，每个微服务可被打包成独立容器，便于管理和扩展。例如，电商系统可将订单服务、支付服务、用户服务等分别封装在不同 Docker 容器中，通过容器编排工具（如 Docker Compose）管理容器间通信和依赖关系。
持续集成和持续部署（CI/CD）

在 CI/CD 流程中，Docker 可快速创建测试环境。代码提交后，可在 Docker 容器中运行自动化测试，测试完成后销毁容器，高效利用资源。例如，软件开发团队每次提交代码后，CI 工具拉取代码，构建 Docker 容器镜像，然后在容器中运行单元测试和集成测试。

Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，用于自动化容器的部署、扩展和管理。它主要针对容器的集群管理，而非像 Docker 那样侧重于单个容器的创建和管理。

Kubernetes 本身不提供隔离性，依赖容器运行时（如 Docker）来实现隔离。它主要关注容器的编排和管理，例如容器的调度、负载均衡、自动扩缩容等功能。

Kubernetes 本身会占用一定资源来管理集群，需运行一系列控制平面组件（如 API Server、Controller Manager、Scheduler 等），这些组件会占用一定 CPU、内存等资源。不过，它可通过高效资源管理策略优化资源使用，例如根据应用负载情况动态调整容器资源分配。

大规模容器管理

在企业级应用中，可能有成百上千个容器需要管理，Kubernetes 可方便管理这些容器的生命周期。例如，大型互联网公司后端服务由大量容器组成，Kubernetes 可根据流量情况自动扩展容器数量，流量下降时自动减少容器数量，节省资源。
多环境管理

Kubernetes 可方便管理开发、测试、生产等多种环境，通过配置不同命名空间隔离不同环境资源。例如，开发团队可在开发环境中频繁更新容器镜像进行测试，不影响生产环境稳定运行。
服务发现和负载均衡

Kubernetes 提供强大服务发现和负载均衡功能，容器间可通过服务名通信，Kubernetes 自动处理负载均衡。例如，Web 应用前端容器需访问后端数据库服务，Kubernetes 会根据配置将请求分发到多个后端数据库容器中的一个，保证系统高可用性。

虚拟机（VM）是在物理服务器上模拟出的虚拟计算机，有自己的操作系统、应用程序和资源。例如，可在一台物理服务器上创建多个虚拟机，每个虚拟机运行不同操作系统，如 Windows Server 和 Linux。

虚拟机隔离性很强，每个虚拟机有独立操作系统内核，虚拟机之间相互隔离。即使一个虚拟机出现故障或被攻击，一般也不会影响到其他虚拟机。例如，在数据中心，不同租户的虚拟机可运行在同一个物理服务器上，不用担心彼此干扰。

虚拟机资源占用相对较大，需启动完整操作系统，包括内核、用户空间等，启动时间也相对较长，通常需几分钟。而且虚拟机资源分配相对固定，不像容器那样可灵活动态调整。

多操作系统环境

当需在一台物理服务器上运行多种操作系统时，虚拟机是合适选择。例如，软件开发团队需测试软件在不同操作系统上的兼容性，可在一台服务器上创建多个虚拟机，分别安装 Windows、macOS 和 Linux 等操作系统。
隔离性要求高的场景

对于对安全性和隔离性要求高的应用，如金融行业的核心业务系统，虚拟机可提供更好隔离保障。即使虚拟机内部应用出现漏洞，也不会轻易影响到其他虚拟机和宿主机。