CS 教程 · 第 14 章

云计算与虚拟化

Docker / KVM / 云服务

学习目标： 理解云计算的服务分层模型，掌握Docker容器的基本使用，了解Kubernetes的入门概念。

14.1 云计算究竟是什么？

一句话： 云计算就是把计算资源（服务器、存储、网络）像水电一样按需使用、按量付费。

20年前想做一个网站：买物理服务器→放到机房→装系统→配网络→申请公网IP，整个过程可能要几周。

今天想做一个网站：打开云平台控制台→点几下鼠标→5分钟后一台云服务器就好了。

云计算的核心特征

特征	说明
按需自助	无需人工交互，网页/API即可获取资源
广泛的网络接入	手机、电脑、平板都能访问
资源池化	多租户共享物理资源，逻辑隔离
弹性伸缩	流量大了自动加机器，流量小了自动释放
计量计费	像水电一样按用量收费

14.2 云计算的服务分层：IaaS / PaaS / SaaS

把这三种模式想象成吃披萨：

🍕 自己做（IaaS）：你买面粉、番茄、奶酪，和面、烤制全自己来。拥有最大自由度，但也最累。
🍕 买半成品（PaaS）：你买现成的披萨饼底和酱料，只需要放上配料和烤制。
🍕 叫外卖（SaaS）：披萨直接送到嘴边，你只管吃。

IaaS（基础设施即服务）

你管理： 操作系统及以上（应用、数据、运行时）

云厂商管理： 机房、物理服务器、网络、虚拟化

代表产品：

阿里云 ECS / 腾讯云 CVM
AWS EC2
Azure Virtual Machines

适用场景： 你需要完全控制服务器环境，自行安装软件、配置系统。

# IaaS的典型使用方式：SSH登录云服务器
ssh root@your-server-ip

# 装什么、怎么配，全由你决定
apt update && apt install nginx mysql-server python3

PaaS（平台即服务）

你管理： 只有你的应用代码和数据

云厂商管理： 操作系统、运行时、中间件

代表产品：

阿里云函数计算（FC）/ SAE
Vercel / Netlify（前端托管）
Heroku（传统PaaS先驱）

适用场景： 你只想写代码，不想管服务器。代码push上去自动部署运行。

# PaaS的典型使用方式：Vercel部署前端项目
vercel deploy
# 一行命令，域名、HTTPS、CDN全搞定

SaaS（软件即服务）

你只管用软件，其他全是厂商的事。

代表产品：

飞书、钉钉（办公协作）
Google Workspace（文档、邮件、日历）
GitHub（代码托管）

一句话区分三者：

	IaaS	PaaS	SaaS
你的工作	从OS开始搭建	写代码部署	开箱即用
给你的	虚拟服务器	运行环境	完整软件
灵活性	最高	中	低
管理负担	最高	中	最低

14.3 主流云平台对比

维度	阿里云	AWS	Azure
国内访问	⭐⭐⭐⭐⭐ 极快	⭐⭐ 较慢	⭐⭐ 较慢
国际覆盖	⭐⭐ 以亚洲为主	⭐⭐⭐⭐⭐ 全球领先	⭐⭐⭐⭐ 全球覆盖
备案支持	✅ 完善	❌ 不涉及	❌ 不涉及
生态	国内SME首选	互联网企业首选	微软生态内首选
免费试用	部分产品有免费额度	12个月免费套餐	12个月免费+200美元额度
适合新手	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐

选型建议：

如果主要服务国内用户：阿里云/腾讯云，速度快且备案方便
如果想学国际主流技术：AWS，文档丰富，教程最多
如果公司用微软全家桶：Azure，天然集成Office 365/Active Directory

14.4 Docker容器基础

虚拟机 vs 容器

这是理解Docker的关键：

虚拟机架构：                Docker容器架构：
┌──────────────┐           ┌──────────────┐
│   应用 A     │           │  容器A │容器B │
├──────────────┤           ├──────────────┤
│   操作系统   │           │  Docker引擎  │
├──────────────┤           ├──────────────┤
│   虚拟硬件   │           │  宿主机OS    │
├──────────────┤           ├──────────────┤
│  Hypervisor  │           │   物理硬件   │
├──────────────┤           └──────────────┘
│   物理硬件   │
└──────────────┘

	虚拟机	Docker容器
启动速度	分钟级	秒级甚至毫秒级
占用资源	GB级内存	MB级
隔离程度	完全隔离	进程级隔离
迁移部署	镜像大（几GB）	镜像小（几十MB）
操作系统	每个VM一套完整OS	共享宿主机内核

比喻： 虚拟机是在一块地上盖多栋独立别墅（各有地基），Docker是在一栋楼里分出多个公寓房间（共享地基和水电）。

Docker核心概念：镜像、容器、仓库

Dockerfile ──build──▶ 镜像(Image) ──run──▶ 容器(Container)
    │                     │                       │
    │                push/pull                 start/stop/rm
    │                     │                       │
    └──────────────────────┴──▶ Registry(仓库) ◀──┘

镜像（Image）：一个只读模板，包含运行应用所需的一切（代码、运行时、库、环境变量）
容器（Container）：镜像的运行实例。可以启动、停止、删除
仓库（Registry）：存放镜像的地方。Docker Hub是最大的公共仓库（类似GitHub之于代码）

常用Docker命令

# === 镜像操作 ===
docker pull python:3.12          # 拉取镜像
docker images                    # 查看本地镜像
docker rmi python:3.12           # 删除镜像
docker build -t myapp:v1 .       # 用Dockerfile构建镜像

# === 容器操作 ===
docker run -d -p 8080:80 --name web nginx
# -d: 后台运行  -p: 端口映射(主机:容器)  --name: 起名

docker ps                        # 查看运行中的容器
docker ps -a                     # 查看所有容器（包括已停止的）
docker stop web                  # 停止容器
docker start web                 # 启动已停止的容器
docker rm web                    # 删除容器（要先停止）
docker exec -it web bash         # 进入容器内部

# === 日志与调试 ===
docker logs web                  # 查看容器日志
docker logs -f web               # 实时跟踪日志
docker inspect web               # 查看容器详细信息

Dockerfile详解

Dockerfile是一个包含构建镜像指令的文本文件。

# Dockerfile示例：一个Python Web应用
FROM python:3.12-slim            # 1. 基于哪个基础镜像
WORKDIR /app                     # 2. 设置工作目录
COPY requirements.txt .          # 3. 先复制依赖文件（利用缓存）
RUN pip install -r requirements.txt  # 4. 安装依赖
COPY . .                         # 5. 复制应用代码
EXPOSE 5000                      # 6. 声明端口（文档性质）
CMD ["python", "app.py"]         # 7. 容器启动时执行的命令

优化技巧：

.dockerignore文件排除不需要的内容（node_modules/、.git/等）
先COPY依赖文件再COPY代码，利用Docker层缓存加速构建
使用python:3.12-slim而非python:3.12，镜像体积缩小一半

docker-compose：编排多个容器

单容器用docker run，多容器协同用docker-compose。

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  web:
    build: ./web          # 从./web目录的Dockerfile构建
    ports:
      - "3000:3000"
    depends_on:
      - db                 # web依赖db，db先启动
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://user:pass@db:5432/mydb

  db:
    image: postgres:16    # 直接用现成镜像
    environment:
      - POSTGRES_PASSWORD=secret
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data  # 数据持久化

volumes:
  pgdata:                 # 声明数据卷，容器删除数据还在

# docker-compose常用命令
docker-compose up -d           # 启动所有服务（后台）
docker-compose down            # 停止并删除所有服务
docker-compose logs -f web     # 查看特定服务日志
docker-compose ps              # 查看服务状态
docker-compose restart web     # 重启单个服务

14.5 Kubernetes入门概念

当你只有几个容器时，Docker + docker-compose就够了。当你有几十个、几百个容器时，就需要Kubernetes（简称K8s）。

为什么需要K8s？

Docker只管单台机器上的容器。但是：

容器挂了怎么自动重启？
流量大了怎么自动扩容？
怎么样平滑地发布新版本？
怎么样让不同机器上的容器互相发现？

K8s就是在Docker之上的"容器集群操作系统"，解决这些问题。

核心概念（一张图理解K8s）

┌─────────────────────────────────────────────┐
│                 Kubernetes 集群              │
│                                              │
│  ┌──────────────────────────────────────┐    │
│  │              Node (节点1)             │    │
│  │  ┌──────────┐ ┌──────────┐          │    │
│  │  │  Pod A   │ │  Pod B   │  ...     │    │
│  │  │┌────────┐│ │┌────────┐│          │    │
│  │  ││容器1   ││ ││容器1   ││          │    │
│  │  ││容器2   ││ │└────────┘│          │    │
│  │  │└────────┘│ │          │          │    │
│  │  └──────────┘ └──────────┘          │    │
│  └──────────────────────────────────────┘    │
│  ┌──────────────────────────────────────┐    │
│  │              Node (节点2)             │    │
│  │  ┌──────────┐ ...                    │    │
│  │  │  Pod C   │                        │    │
│  │  └──────────┘                        │    │
│  └──────────────────────────────────────┘    │
│                                              │
│  ┌──────────────────────────────┐            │
│  │   控制平面 (Master Node)      │            │
│  │   API Server / Scheduler /    │            │
│  │   Controller Manager / etcd   │            │
│  └──────────────────────────────┘            │
└─────────────────────────────────────────────┘

核心对象：

对象	说明	类比
Pod	K8s的最小调度单位，包含1个或多个容器	像一个"集装箱"，里面装几个关联的容器
Node	运行Pod的物理机或虚拟机	像港口里的"码头工人"
Service	给一组Pod提供固定的访问入口	像"前台接待"，后面Pod怎么变，入口不变
Deployment	管理Pod的多副本和滚动更新	像"调度经理"，确保指定数量的Pod在运行
ConfigMap / Secret	配置信息和敏感数据	.env文件的管理版

Deployment配置示例（简化版）

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-web-app
spec:
  replicas: 3                    # 始终保持3个Pod运行
  selector:
    matchLabels:
      app: my-web-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-web-app
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: my-web-app:v2     # 镜像版本
        ports:
        - containerPort: 3000
        resources:
          requests:
            memory: "128Mi"
            cpu: "100m"
          limits:
            memory: "256Mi"
            cpu: "200m"

K8s自动帮你做的事：

维持replicas: 3——一个Pod挂了自动启动新的
更新镜像my-web-app:v2→v3时逐个替换Pod，不停机
CPU/内存超限时限制，保护整个集群稳定

本地学习K8s的推荐方式

# 方法1：Minikube（单机K8s）
minikube start
kubectl get nodes

# 方法2：Kind（Kubernetes in Docker）
kind create cluster

# 方法3：K3s（轻量级K8s，适合树莓派/低配机器）
curl -sfL https://get.k3s.io | sh -

# 方法4：直接用云的托管K8s（阿里云ACK/腾讯云TKE）
# 控制台点几下就能建，省去自己搭建的麻烦

本章小结

IaaS/PaaS/SaaS是云计算的三个抽象层级，从"自己装修"到"拎包入住"
Docker解决了"在我机器上能跑"问题，镜像→容器→仓库是最核心的三个概念
Dockerfile + docker-compose是每个开发者都应该掌握的技能
K8s是生产环境的标准选择，但学习曲线陡峭——先精通Docker，再学K8s
学习路径：Docker命令行 → Dockerfile → docker-compose → K8s基本概念

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