别再瞎搞 K8s 了！先搞懂这些常见的坑和最佳实践，少走弯路！

“K8s 太复杂了！”，“我学不动了！”，“这玩意儿到底咋用啊？”

如果你是一位开发者、运维工程师，或者正准备拥抱容器化技术，相信你一定听过或者用过 Kubernetes（简称 K8s）。作为目前最火的容器编排引擎，K8s 的强大毋庸置疑，但其学习曲线之陡峭、上手难度之大，也让不少人望而却步，甚至“从入门到放弃”。

别慌！今天我就来跟你好好聊聊 K8s，重点不是那些高大上的概念，而是咱们在实际使用 K8s 过程中，最容易遇到的那些“坑”，以及如何避免这些坑，总结出一些最佳实践，帮你少走弯路，快速上手 K8s！

一、 认知误区：K8s 不是万能的！

在开始踩坑之前，咱们先来纠正一个常见的认知误区：K8s 并非万能的！

很多初学者，一听到 K8s 的各种牛逼特性，就觉得 K8s 能解决一切问题，恨不得把所有应用都扔到 K8s 上跑。这种想法是错误的！

K8s 本质上是一个容器编排引擎，它的核心价值在于：

• 自动化部署和扩展： 自动帮你部署应用，并根据负载情况自动扩缩容。
• 服务发现和负载均衡： 自动发现服务，并实现负载均衡。
• 存储编排： 自动挂载和管理存储卷。
• 自我修复： 当容器或节点出现故障时，自动重启或迁移。

但是，K8s 并不能帮你：

• 编写代码： K8s 不会帮你写代码，你得自己开发应用。
• 解决业务逻辑问题： K8s 不懂你的业务，它只负责运行你的应用。
• 优化应用性能： 应用性能问题，还得靠你自己优化代码和配置。
• 保证绝对安全： K8s 提供了很多安全机制，但安全问题最终还是需要你自己负责。

所以，在使用 K8s 之前，一定要先想清楚：我的应用是否真的需要 K8s？K8s 能给我带来什么价值？不要为了用 K8s 而用 K8s，那样只会给自己增加负担。

二、 常见“坑”点大盘点

好了，明确了 K8s 的定位，接下来咱们就来看看，在使用 K8s 的过程中，有哪些常见的“坑”需要注意。

1. 资源配置不合理：CPU、内存给多少？

在 K8s 中，我们需要为每个容器配置 CPU 和内存的请求（Requests）和限制（Limits）。

• Requests： 容器启动时，K8s 会保证分配给容器的最小资源量。
• Limits： 容器运行时，K8s 允许容器使用的最大资源量。

如果资源配置不合理，可能会导致各种问题：

• 资源请求过低： 容器可能因为资源不足而频繁重启，甚至无法启动。
• 资源限制过低： 容器可能因为 OOM（Out Of Memory）而被 K8s 杀死。
• 资源请求过高： 浪费资源，降低集群利用率。
• 资源限制过高： 可能导致节点资源耗尽，影响其他应用。

那么，CPU 和内存到底应该给多少呢？没有标准答案，需要根据你的应用实际情况来确定。一般来说，可以遵循以下步骤：

1. 基准测试： 先给一个较小的初始值，然后通过压测工具（如 Locust、JMeter）模拟真实负载，观察容器的资源使用情况。
2. 逐步调整： 根据测试结果，逐步调整 Requests 和 Limits，直到找到一个最佳平衡点。
3. 监控告警： 使用 Prometheus + Grafana 等监控工具，监控容器的资源使用情况，设置合理的告警阈值，及时发现并解决问题。
4. 水平 Pod 自动伸缩 (HPA): 使用HPA可以根据CPU或者内存使用率自动调整Pod副本数，在保证服务稳定的同时提升资源利用率。

2. 忽视健康检查：应用挂了，K8s 还以为它活着？

K8s 提供了两种健康检查机制：

• Liveness Probe（存活探针）： 用于检测容器是否还活着。如果探针检测失败，K8s 会重启容器。
• Readiness Probe（就绪探针）： 用于检测容器是否已经准备好接收流量。如果探针检测失败，K8s 会将容器从负载均衡中移除，不再将流量转发给它。

很多开发者，为了省事，直接忽略了健康检查，或者简单地配置一个 httpGet 或 tcpSocket 探针，就以为万事大吉了。这种做法是非常危险的！

如果你的应用出现了死锁、内存泄漏等问题，导致应用无法正常处理请求，但进程本身并没有退出，那么 Liveness Probe 就无法检测到问题，K8s 还会继续将流量转发给这个“僵尸”应用，导致用户请求失败。

因此，一定要根据你的应用实际情况，配置合理的健康检查。例如：

• Web 应用： 可以通过 HTTP 请求检查应用的某个特定接口（如 /healthz），确保接口返回状态码 200。
• 数据库： 可以通过执行一条简单的 SQL 语句，检查数据库是否能够正常连接和查询。
• 自定义逻辑： 如果你的应用有特殊的健康检查逻辑，可以通过 exec 探针执行自定义的检查脚本。

3. 日志管理混乱：出了问题，日志在哪儿？

在 K8s 中，容器的日志默认输出到标准输出（stdout）和标准错误（stderr）。K8s 会将这些日志收集起来，存储到节点上的某个目录中。但是，如果你不进行任何配置，这些日志可能会很快被清理掉，或者散落在各个节点上，难以查找。

因此，我们需要对容器日志进行统一管理。常用的方案有：

• 使用日志收集工具： 如 Fluentd、Logstash、Filebeat 等，将容器日志收集到统一的日志存储系统中，如 Elasticsearch、Kafka、Graylog 等。
• 使用 K8s 的日志 API： 通过 K8s 的 API，可以方便地查看容器日志。
• 使用 sidecar 容器： 在每个 Pod 中部署一个 sidecar 容器，专门负责收集和转发日志。

在收集日志时，还需要注意以下几点：

• 日志格式： 尽量使用结构化日志（如 JSON 格式），方便后续的分析和处理。
• 日志级别： 合理设置日志级别，避免产生大量无用日志。
• 日志轮转： 配置日志轮转策略，避免日志文件过大。

4. 网络配置复杂：Service、Ingress、NetworkPolicy，傻傻分不清？

K8s 的网络模型比较复杂，涉及到 Service、Ingress、NetworkPolicy 等多个概念。很多初学者，对这些概念一知半解，导致网络配置混乱，出现各种问题。

• Service： 用于暴露 Pod 的服务。它提供了一个稳定的虚拟 IP 地址（Cluster IP），可以将流量转发给后端的多个 Pod。Service 有多种类型，如 ClusterIP、NodePort、LoadBalancer。
• Ingress： 用于将集群外部的流量引入集群内部。它类似于一个反向代理，可以根据不同的域名和路径，将流量转发给不同的 Service。
• NetworkPolicy： 用于控制 Pod 之间的网络访问。它可以定义哪些 Pod 可以访问哪些 Pod，以及允许的端口和协议。

在使用 K8s 网络时，需要注意以下几点：

• 选择合适的 Service 类型： 根据你的应用场景，选择合适的 Service 类型。例如，如果你的应用只需要在集群内部访问，可以使用 ClusterIP；如果需要从集群外部访问，可以使用 NodePort 或 LoadBalancer。
• 配置 Ingress 规则： 如果你需要通过域名访问应用，需要配置 Ingress 规则。
• 使用 NetworkPolicy 加强安全性： 使用 NetworkPolicy 可以限制 Pod 之间的网络访问，提高集群的安全性。
• 使用CNI插件: 选择合适的CNI插件也很关键,如Flannel, Calico等。

5. 存储管理不当：数据丢了，欲哭无泪？

在 K8s 中，容器的存储是临时的。当容器被删除或重启时，容器内的所有数据都会丢失。因此，如果你的应用需要持久化存储数据，就需要使用 K8s 的存储卷（Volume）。

K8s 支持多种类型的存储卷，如：

• emptyDir： 一个空目录，用于临时存储数据。当 Pod 被删除时，emptyDir 中的数据也会被删除。
• hostPath： 将节点上的某个目录挂载到容器中。这种方式不推荐使用，因为 Pod 可能会被调度到不同的节点上，导致数据不一致。
• PersistentVolume（PV）和 PersistentVolumeClaim（PVC）： 用于持久化存储数据。PV 是集群中的一块存储资源，PVC 是对 PV 的请求。K8s 会自动将 PVC 绑定到合适的 PV 上。

在使用 K8s 存储时，需要注意以下几点：

• 选择合适的存储卷类型： 根据你的应用需求，选择合适的存储卷类型。
• 使用 PV 和 PVC 进行持久化存储： 如果你的应用需要持久化存储数据，建议使用 PV 和 PVC。
• 备份数据： 定期备份数据，防止数据丢失。
• 存储性能: 关注存储的IOPS, 吞吐量等性能指标。

6. 安全意识薄弱：集群被黑，后悔莫及？

K8s 的安全性非常重要。如果你的 K8s 集群被黑客攻击，可能会导致数据泄露、服务中断等严重后果。

因此，在使用 K8s 时，一定要加强安全意识，采取必要的安全措施。例如：

• 升级到最新版本： 及时升级 K8s 到最新版本，修复已知的安全漏洞。
• 启用 RBAC 授权： 使用 RBAC（Role-Based Access Control）机制，限制用户和应用的权限。
• 使用 NetworkPolicy 限制网络访问： 使用 NetworkPolicy 可以限制 Pod 之间的网络访问，提高集群的安全性。
• 扫描镜像漏洞： 定期扫描容器镜像，及时发现并修复安全漏洞。
• 监控集群安全事件： 使用安全监控工具，监控集群的安全事件，及时发现并处理安全威胁。
• 加固节点: 对节点进行安全加固，比如禁用不必要的服务，限制SSH访问等。

7. 缺乏监控和告警：出了问题，后知后觉？

在 K8s 中，监控和告警非常重要。通过监控，我们可以了解集群的运行状态，及时发现并解决问题。通过告警，我们可以在问题发生时，第一时间收到通知，避免造成更大的损失。

常用的 K8s 监控和告警方案有：

• Prometheus + Grafana： Prometheus 用于收集 K8s 集群的指标数据，Grafana 用于展示这些数据，并提供告警功能。
• Heapster + InfluxDB + Grafana： Heapster 用于收集 K8s 集群的指标数据，InfluxDB 用于存储这些数据，Grafana 用于展示这些数据，并提供告警功能。
• cAdvisor： cAdvisor 是 Google 开发的一个容器监控工具，可以收集容器的资源使用情况。

在配置监控和告警时，需要注意以下几点：

• 选择合适的监控指标： 选择合适的监控指标，可以更全面地了解集群的运行状态。
• 设置合理的告警阈值： 设置合理的告警阈值，可以避免误报和漏报。
• 配置告警通知方式： 配置告警通知方式，如邮件、短信、钉钉等，确保能够及时收到告警通知。

三、 最佳实践总结

除了上面提到的这些“坑”之外，还有一些最佳实践可以帮助你更好地使用 K8s：

• 使用 YAML 文件管理 K8s 资源： 使用 YAML 文件可以更方便地管理 K8s 资源，并实现版本控制。
• 使用 Helm 管理 K8s 应用： Helm 是 K8s 的一个包管理工具，可以帮助你更方便地部署和管理应用。
• 使用 CI/CD 实现自动化部署： 使用 CI/CD（持续集成/持续交付）工具，可以实现 K8s 应用的自动化部署，提高部署效率。
• 学习 K8s 的 API： 学习 K8s 的 API，可以更深入地了解 K8s 的工作原理，并实现更高级的功能。
• 参与社区： 参与 K8s 社区，可以学习到更多的 K8s 知识，并与其他 K8s 用户交流经验。

写在最后

K8s 的学习是一个循序渐进的过程，没有捷径可走。希望这篇文章能够帮助你少走一些弯路，更快地掌握 K8s。记住，实践出真知，多动手，多思考，才能真正理解 K8s 的精髓。

如果你在使用 K8s 的过程中，还遇到了其他问题，欢迎在评论区留言，我会尽力帮你解答。

最后，祝你在 K8s 的世界里，玩得开心，学得愉快！