在容器化应用中，Kubernetes (简称K8S) 是一个广泛使用的开源容器编排系统。它可以帮助开发者自动化部署、扩展和管理容器化的应用程序。那么在实际工作中，我们应该如何实现容器的使用和不使用 K8S 这两种情况呢？
首先让我们来看一下实现“容器用和不用K8S”这个过程的流程：
| 步骤 | 容器不使用K8S | 容器使用K8S |
| ---- | -------------- | ------------ |
| 1 | 编写Dockerfile | 编写Deployment |
| 2 | 构建镜像 | 创建Pod |
| 3 | 运行容器 | 部署服务 |
| 4 | 手动管理容器 | 使用K8S自动管理容器 |
接下来，让我们详细了解每一步需要做什么，以及需要使用的代码示例：
1. 编写Dockerfile：
在这一步中，我们需要编写用于构建 Docker 镜像的 Dockerfile 文件。它包含了构建镜像所需的指令，比如基础镜像、依赖安装、环境配置等。
```Dockerfile
# 使用官方的 Python 镜像作为基础镜像
FROM python:3.8
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 复制当前目录下的所有文件到工作目录
COPY . /app
# 安装依赖
RUN pip install -r requirements.txt
# 暴露端口
EXPOSE 8080
# 运行应用
CMD ["python", "app.py"]
```
2. 构建镜像：
使用 Dockerfile 构建 Docker 镜像，可以通过以下命令进行构建：
```bash
docker build -t my-app .
```
3. 运行容器：
使用构建好的 Docker 镜像来运行容器，可以通过以下命令进行运行：
```bash
docker run -d -p 8080:8080 my-app
```
4. 手动管理容器：
在不使用 K8S 的情况下，我们需要手动管理容器的启动、停止、扩展等操作。这样会增加开发者的工作量，且容器的管理不够灵活方便。
接下来，让我们看看使用 K8S 来管理容器的示例代码：
1. 编写 Deployment：
在 K8S 中，Deployment 是用来定义应用的配置、副本数量等信息的资源对象。可以通过以下 YAML 配置文件来定义一个 Deployment：
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: my-app
template:
metadata:
labels:
app: my-app
spec:
containers:
- name: my-app
image: my-app:latest
ports:
- containerPort: 8080
```
2. 创建 Pod：
根据上述 Deployment 配置文件创建 Pod，K8S 自动调度并在集群中的节点上启动容器。
3. 部署服务：
使用 Service、Ingress 等资源对象来暴露应用服务，并可以实现负载均衡、域名访问等功能。
4. 使用 K8S 自动管理容器：
K8S 在部署后会自动监控容器运行状态并实现水平扩展、健康检查、滚动更新等功能，大大简化了容器的管理工作。
综上所述，容器化技术在如今的软件开发中扮演着越来越重要的角色。而使用 K8S 可以进一步提高容器化应用的部署、管理效率，减少开发者的工作负担。希望通过本文的介绍，让刚入行的小白对“容器用和不用K8S”的实现有一个更清晰的理解。祝愿大家在容器化应用开发中取得成功！
首先让我们来看一下实现“容器用和不用K8S”这个过程的流程：
| 步骤 | 容器不使用K8S | 容器使用K8S |
| ---- | -------------- | ------------ |
| 1 | 编写Dockerfile | 编写Deployment |
| 2 | 构建镜像 | 创建Pod |
| 3 | 运行容器 | 部署服务 |
| 4 | 手动管理容器 | 使用K8S自动管理容器 |
接下来，让我们详细了解每一步需要做什么，以及需要使用的代码示例：
1. 编写Dockerfile：
在这一步中，我们需要编写用于构建 Docker 镜像的 Dockerfile 文件。它包含了构建镜像所需的指令，比如基础镜像、依赖安装、环境配置等。
```Dockerfile
# 使用官方的 Python 镜像作为基础镜像
FROM python:3.8
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 复制当前目录下的所有文件到工作目录
COPY . /app
# 安装依赖
RUN pip install -r requirements.txt
# 暴露端口
EXPOSE 8080
# 运行应用
CMD ["python", "app.py"]
```
2. 构建镜像：
使用 Dockerfile 构建 Docker 镜像，可以通过以下命令进行构建：
```bash
docker build -t my-app .
```
3. 运行容器：
使用构建好的 Docker 镜像来运行容器，可以通过以下命令进行运行：
```bash
docker run -d -p 8080:8080 my-app
```
4. 手动管理容器：
在不使用 K8S 的情况下，我们需要手动管理容器的启动、停止、扩展等操作。这样会增加开发者的工作量，且容器的管理不够灵活方便。
接下来，让我们看看使用 K8S 来管理容器的示例代码：
1. 编写 Deployment：
在 K8S 中，Deployment 是用来定义应用的配置、副本数量等信息的资源对象。可以通过以下 YAML 配置文件来定义一个 Deployment：
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: my-app
template:
metadata:
labels:
app: my-app
spec:
containers:
- name: my-app
image: my-app:latest
ports:
- containerPort: 8080
```
2. 创建 Pod：
根据上述 Deployment 配置文件创建 Pod，K8S 自动调度并在集群中的节点上启动容器。
3. 部署服务：
使用 Service、Ingress 等资源对象来暴露应用服务，并可以实现负载均衡、域名访问等功能。
4. 使用 K8S 自动管理容器：
K8S 在部署后会自动监控容器运行状态并实现水平扩展、健康检查、滚动更新等功能，大大简化了容器的管理工作。
综上所述，容器化技术在如今的软件开发中扮演着越来越重要的角色。而使用 K8S 可以进一步提高容器化应用的部署、管理效率，减少开发者的工作负担。希望通过本文的介绍，让刚入行的小白对“容器用和不用K8S”的实现有一个更清晰的理解。祝愿大家在容器化应用开发中取得成功！
