前言
如标题中的问题所提到的虚拟化，容器，Docker和K8s那样，我们不妨这样问：这些技术到底适用于哪些场景，有没有别的技术可以替代？这些技术的优劣在哪里？
下面我将针对性地从以上几个问题的出发点，去和大家分享自己的答案。
一、虚拟化—历史的选择
我们现在提到虚拟化技术，一般会知道有5种：软件虚拟化，硬件虚拟化，完全虚拟化，半虚拟化和容器虚拟化。
在这里，主要探讨的是硬件虚拟化和容器虚拟化的出现，对云计算的发展带来了哪些影响甚至是推动。
对于云原生来说，尤其是应用上云，我们会直接想到使用物理机节点去部署我们的应用。这样做首先是没有问题的，物理机在早期确实也承担了这样的任务，如图1所示。
但这样也会有直接的问题：对于物理机资源的利用暂且不说，众多的应用环境隔离怎么解决？前端是node.js+Vue，后端是Golang，对于版本的维护成本是比较大的，买三台服务器来实现硬件级别隔离显然并不合理。
此外，还有物理机内应用的资源分配问题、动态负载等等问题。
那么，得想个办法（或者工具）来解决环境隔离的问题。举个简单的例子，平时在PC上使用比较多的虚拟化是Vmwear（一个桌面软件），这类软件可以在windows上安装下linux虚拟机（可以学习linux系统），且安装完成的虚拟机就是一个文件夹，可以拷贝到任意其他PC电脑上使用，只要那台电脑上也装了Vmwear，等同于一个移动操作系统，如图2所示：
但是这仅仅是我们个人在PC端使用的虚拟化软件，在企业级别服务器上相应的工具最具代表性的是KVM。
我们可以把原始装的那个linux系统称为Host OS（主机），在这之上我们安装各种应用，JVM，Docker，Python等。其运行原理如图3所示：
到这里，我们已经大致知晓了虚拟化技术存在的原因和所适用的场景。接下来就是对于容器这一部分进行解答，同时将Docker和容器一起进行比较。
二、容器化—演进的结果
为何要容器化？
结论先行：虚拟机≠容器，容器≠Docker。
虚拟化技术解决的核心问题是资源调配，而容器解决的核心问题是应用开发、测试和部署。
基于上面的介绍，容器的特点可以更好地理解：
-
容器可以将代码与配置文件和相关依赖库进行打包，从而确保在任何环境下的运行都是一致的。 -
高资源利用率：容器提供进程级的隔离，因此可以更加精细地设置 CPU 和内存的使用率，进而更好地利用服务器的计算资源。 -
快速扩展：每个容器都可作为单独的进程予以运行，并且可以共享底层操作系统的系统资源，这样一来可以加快容器的启动和停止效率。
区别与联系：
-
虚拟机虽然可以隔离出很多「子电脑」，但占用空间更大，启动更慢。虚拟机软件可能还要花钱，例如 VMWare。 -
容器技术不需要虚拟出整个操作系统，只需要虚拟一个小规模的环境，类似「沙箱」。 -
运行空间，虚拟机一般要几 GB 到 几十 GB 的空间，而容器只需要 MB 级甚至 KB 级。
将容器这一理念发挥到淋漓尽致的，就是著名的Docker容器技术。即是创建容器的工具，也是应用容器引擎。Docker的中文意思，就是码头工人。而它的LOGO，就是一只鲸鱼背着很多货柜箱，如图4所示：
为什么一提到容器就会联想到Docker？
Docker是业内容器概念的最好践行者之一。
Docker容器使应用程序不仅彼此隔离，而且与底层系统隔离。这不仅可以实现更清晰的软件堆栈，还可以更轻松地指定给定的容器化应用程序如何使用系统资源- CPU，GPU，内存，I / O，网络等，它还可以更轻松地确保数据和代码保持独立。
镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件，它包含运行某个软件所需的所有内容，包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件。
我想，上述对于容器和Docker区别大家或多或少有所了解。下面，对于为什么要K8s的问题，分享我的看法。
三、K8s—业界的标准
众所周知，Docker是应用最为广泛的容器技术，通过打包镜像、启动容器来创建一个服务。但是随着应用越来越复杂，容器的数量也越来越多，由此衍生了管理运维容器的重大问题。
而K8s是一个编排容器的工具，其实也是管理应用的全生命周期的一个工具，从创建应用、应用的部署、应用提供服务、扩容缩容应用、应用更新等，都非常的方便，而且可以做到故障自愈。例如一个服务器挂了，可以自动将这个服务器上的服务调度到另外一个主机上进行运行，无需进行人工干涉。
K8s集群由Master节点和Node（Worker）节点组成，具体如表1所示：
各关键组件的简单介绍如下：
-
etcd：一个高可用的Key/Value键值对存储和服务发现系统 -
flannel：实现跨主机的容器网络的通信 -
kube-apiserver：提供kubernetes集群的API调用 -
kube-controller-manager：确保集群服务 -
kube-scheduler：调度容器，分配到Node -
kubelet：在Node节点上按照配置文件中定义的容器规格启动容器 -
kube-proxy：提供网络代理服务
多节点之间关系和所需的组件如图5所示：
四、文章小结
最后，可以来总结一下虚拟化，容器，Docker和K8s之间的关系了：虚拟化技术将应用从物理机搬进了虚拟机，虚拟机里的容器隔离了应用之间的环境，而Docker是容器技术的知名践行者，K8s则是目前业内公认的容器编排工具（标准）。
来源：cnblogs.com/Apluemxa/p/17055464.html
后端专属技术群 构建高质量的技术交流社群，欢迎从事编程开发、技术招聘HR进群，也欢迎大家分享自己公司的内推信息，相互帮助，一起进步！
文明发言，以
交流技术、职位内推、行业探讨为主广告人士勿入，切勿轻信私聊，防止被骗
加我好友，拉你进群
原文始发于微信公众号（Java面试题精选）：【云原生】为什么要虚拟化，为什么要容器，为什么要Docker，为什么要K8S？
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/201378.html
