Kubernetes集群的搭建与DevOps实践（上）- 架构设计篇

本文将探讨生产级Kubernetes集群的架构设计、技术选型，以及完整的DevOps体系设计
适合读者：架构师、技术负责人、希望深入理解K8s和DevOps设计原理的工程师

目录

• 一、为什么需要Kubernetes
  
• 二、整体架构设计
  
• 三、技术选型与对比
  
• 四、DevOps体系设计
  
• 五、中间件体系设计
  
• 六、K8s核心概念精要
  
• 七、设计决策分析
  
• 八、总结与最佳实践
  

一、为什么需要Kubernetes

1.1 传统部署的痛点

在引入容器编排之前，典型的应用部署方式存在以下问题：
问题类型具体表现业务影响部署效率低手工SSH登录、停止服务、上传文件、启动服务每次部署30分钟+，容易出错单点故障服务器宕机导致业务完全中断服务可用性低于95%扩容困难增加服务器需要手工配置环境、部署应用扩容耗时2小时+，错过业务高峰资源利用率低按峰值配置资源，平时大量闲置CPU平均使用率仅15-25%配置管理混乱配置文件散落在各服务器，无版本管理环境不一致导致故障无法回滚出问题只能再走一遍部署流程故障恢复时间15-20分钟1.2 Kubernetes能解决什么问题

痛点K8s解决方案实际效果部署效率低声明式Deployment + 滚动更新部署时间：30分钟 -> 5分钟单点故障Pod副本 + 健康检查 + 自动重启可用性：95% -> 99.5%扩容困难水平扩缩容(HPA)扩容时间：2小时 -> 2分钟资源利用率低智能调度 + 资源配额CPU利用率：25% -> 60%配置管理混乱ConfigMap + Secret集中管理，版本可追溯无法回滚滚动更新 + 版本历史一键回滚，30秒完成1.3 技术方案对比

方案优势劣势适用场景Docker Compose简单易用、学习成本低不支持集群、无法水平扩展开发环境、单机小应用Docker Swarm轻量级、易上手、与Docker无缝集成生态不如K8s、功能有限中小型项目、快速原型Kubernetes功能强大、生态丰富、行业标准学习曲线陡峭、运维复杂中大型生产环境云原生PaaS开箱即用、免运维成本高、厂商绑定预算充足的企业选择Kubernetes的核心理由：

• 声明式API：告诉系统"我要什么"而非"怎么做"，系统自动达成目标状态
  
• 自愈能力：Pod崩溃自动重启，节点故障自动迁移
  
• 生态成熟：几乎任何需求都有现成解决方案
  
• 行业标准：人才储备充足，问题容易解决
  

二、整体架构设计

2.1 架构拓扑图

graph TB    subgraph 外网访问层        Internet[互联网用户]        Internet --> Entry[Entry节点
Nginx + Squid]    end        subgraph 内网管理层        JumpServer[堡垒机
JumpServer]    end        subgraph DevOps工具层        GitLab[GitLab
代码仓库+CI/CD]        Harbor[Harbor
镜像仓库]                GitLab --> |构建镜像| Harbor    end        subgraph 应用层 - K8s集群        Entry --> |负载均衡| K8sMaster[3个Master节点]        Harbor --> |拉取镜像| K8sMaster                K8sMaster --> K8sNode1[Worker-01]        K8sMaster --> K8sNode2[Worker-02]                subgraph K8s服务            K8sNode1 --> Gateway[API网关]            K8sNode1 --> Services[微服务集群]            K8sNode2 --> Websites[前端应用]        end    end        subgraph 中间件层 - Docker部署        Middleware[Middleware节点]                subgraph 中间件服务            Middleware --> MySQL[(MySQL)]            Middleware --> Redis[(Redis)]            Middleware --> RabbitMQ[RabbitMQ]            Middleware --> ES[Elasticsearch]            Middleware --> Nacos[Nacos]        end    end        subgraph 可观测性层        Prometheus[Prometheus
指标采集]        Grafana[Grafana
可视化]        Filebeat[Filebeat
日志采集]        Kibana[Kibana
日志分析]                Services -.-> |metrics| Prometheus        Services -.-> |logs| Filebeat        Prometheus --> Grafana        Filebeat --> ES        ES --> Kibana    end        Gateway --> Services    Services --> MySQL    Services --> Redis    Services --> Nacos        JumpServer -.-> |SSH管理| K8sMaster    JumpServer -.-> |SSH管理| Middleware2.2 资源规划

服务器类型配置建议数量用途说明Entry节点2C/4G1Nginx负载均衡、外网代理唯一公网入口Middleware8C/32G1-2中间件集群SSD+HDD混合存储K8s Master4C/8G3控制平面高可用最低3节点K8s Worker8C/32G2+应用服务按业务需求扩展JumpServer4C/8G1堡垒机安全审计总计：8台云主机，满足中小规模微服务系统的生产需求。
2.3 网络规划

采用三层子网架构，实现网络隔离：

1. VPC网络: 10.0.0.0/16
2. ├── entry子网:      10.0.10.0/24  (Entry、JumpServer)
3. ├── middleware子网: 10.0.20.0/24  (中间件节点)
4. └── k8s子网:        10.0.30.0/24  (K8s集群)
6. K8s内部网络:
7. ├── Pod网段:        172.16.0.0/16 (Calico管理)
8. └── Service网段:    10.96.0.0/12  (kube-proxy管理)

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网络互访规则：
源目标说明EntryMiddleware、K8sNginx转发、代理访问K8sEntry、Middleware访问中间件、外网代理MiddlewareEntry外网代理访问JumpServerAll运维管理通道安全组配置原则：

1. # 公网入站(仅Entry节点)
2. - SSH端口(非22)、80(HTTP)、443(HTTPS)
4. # 内网互访
5. - entry子网: 允许与middleware、k8s双向通信
6. - middleware子网: 允许与entry、k8s通信
7. - k8s子网: 允许内部互访 + 访问middleware

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2.4 架构权衡分析

设计决策优点风险缓解措施3 Master节点满足高可用要求-etcd自动选举2 Worker节点成本可控资源紧张时扩容预留扩容空间中间件单节点简化运维、降低成本单点故障定时备份、主从可选三层子网隔离安全性高配置复杂脚本自动化三、技术选型与对比

技术选型不是"选最好的"，而是"选最合适的"，以下是三个核心组件的选型分析。
3.1 容器运行时：为什么选择containerd

背景：Kubernetes弃用Docker

从Kubernetes 1.24开始，正式移除了对Docker的内置支持（dockershim）。这并不意味着Docker镜像不能用了，而是需要选择原生支持CRI接口的容器运行时。
三大容器运行时对比

对比项DockercontainerdCRI-O定位完整的容器平台容器运行时专为K8s设计的运行时与K8s集成间接（需dockershim）原生CRI支持原生CRI支持性能中等高高资源占用高（200+ MB）中（50MB左右）低（30MB左右）调试工具docker clicrictl, ctr, nerdctlcrictl社区活跃度高高中适用场景开发环境生产K8s集群OpenShift环境架构对比

Docker架构（多了一层）：

1. kubelet -> dockershim -> Docker Engine -> containerd -> runc

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containerd架构（更直接）：

1. kubelet -> CRI Plugin -> containerd -> runc

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性能数据对比

测试项Dockercontainerd提升Pod启动时间2.3秒1.8秒22%内存占用(空载)210MB48MB77%CPU使用率(空载)1.2%0.3%75%结论：选择containerd，原因是原生CRI支持、性能更好、资源占用更少。
3.2 网络插件：为什么选择Calico

主流网络插件对比

插件网络模式性能NetworkPolicy复杂度推荐场景FlannelVXLAN/Host-GW中不支持简单学习、开发环境CalicoBGP/VXLAN高支持中等生产环境（首选）WeaveVXLAN低支持简单小型集群CiliumeBPF高支持复杂新一代方案Calico的两种网络模式

模式工作原理性能适用场景BGP模式节点间通过BGP协议交换路由，数据包直接路由，无封装最高同一二层网络、自建机房VXLAN模式数据包通过VXLAN隧道封装传输中等跨子网、云环境混合模式同子网BGP，跨子网VXLAN高推荐的通用方案选择Calico的理由

• 性能卓越：BGP模式无封装开销，性能接近裸金属
  
• NetworkPolicy支持：支持细粒度的网络访问控制
  
• 灵活性：可根据环境选择BGP或VXLAN模式
  
• 生产验证：大量企业生产环境使用，文档完善
  

推荐配置：

1. # 混合模式：同子网BGP，跨子网VXLAN
2. calicoNetwork:
3.   bgp: Enabled
4.   ipPools:
5.   - cidr: 172.16.0.0/16
6.     encapsulation: VXLANCrossSubnet  # 关键配置
7.     natOutgoing: Enabled

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3.3 Ingress Controller：为什么选择Traefik

主流Ingress Controller对比

对比项Nginx IngressTraefikIstio Gateway性能高中高中配置方式AnnotationAnnotation/CRDCRD动态配置需重载热更新热更新Let's Encrypt需插件内置需cert-managerUI Dashboard无内置Kiali学习曲线低中高适用场景追求性能平衡易用性服务网格性能对比数据

1. 压测环境：1000并发，持续10分钟
3. Nginx Ingress:  45000 QPS, P95延迟 12ms
4. Traefik:        38000 QPS, P95延迟 15ms
5. Istio Gateway:  32000 QPS, P95延迟 22ms
7. 结论：Nginx性能最好，但差距不大

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选择Traefik的理由

• 动态配置热更新：配置变更无需重载，零中断
  
• Let's Encrypt自动化：内置ACME客户端，自动申请和续期证书
  
• 可视化Dashboard：实时查看流量和路由配置
  
• 中间件机制：可复用的配置组件（限流、认证等）
  

对于大多数应用，性能已经足够，Traefik的易用性优势值得这个性能差距。
四、DevOps体系设计

K8s只是基础设施，要实现真正的持续交付，还需要完整的DevOps工具链。本节介绍CI/CD、镜像管理、监控和日志的架构设计。
4.1 DevOps全景图

graph LR    subgraph 开发阶段        Dev[开发者] --> |push| GitLab[GitLab仓库]    end        subgraph CI阶段        GitLab --> |触发| Pipeline[CI Pipeline]        Pipeline --> |构建| Build[Maven/npm构建]        Build --> |打包| Docker[Docker镜像]        Docker --> |推送| Harbor[Harbor仓库]    end        subgraph CD阶段        Harbor --> |拉取| K8s[K8s集群]        K8s --> |部署| App[应用服务]    end        subgraph 运维阶段        App --> |指标| Prometheus[Prometheus]        App --> |日志| Filebeat[Filebeat]        Prometheus --> Grafana[Grafana]        Filebeat --> ES[Elasticsearch]        ES --> Kibana[Kibana]    endDevOps流程说明：
阶段工具职责触发条件代码管理GitLab版本控制、代码审查开发者提交持续集成GitLab CI编译、测试、构建镜像Push/MR事件镜像管理Harbor存储、扫描、分发镜像镜像推送持续部署kubectl/Helm应用发布、滚动更新手动/自动触发监控告警Prometheus + Grafana指标采集、可视化、告警持续运行日志管理Filebeat + ES + Kibana日志收集、存储、分析持续运行4.2 CI/CD架构设计

为什么需要CI/CD

手工部署的问题：
问题具体表现后果效率低每次部署需要30分钟+发布频率受限，无法快速迭代易出错漏步骤、配置错误、环境不一致线上故障频发不可追溯谁部署的？什么版本？问题定位困难无法回滚出问题只能重新部署故障恢复时间长CI/CD带来的改变：

1. 代码提交 -> 自动构建 -> 自动测试 -> 自动部署 -> 自动监控
2.    |           |           |           |           |
3.   1分钟       5分钟       3分钟       2分钟       持续
4.               
5. 总计：从提交到上线 ~11分钟，全程自动化，可追溯

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CI/CD工具选型对比

工具优势劣势适用场景Jenkins插件丰富、社区成熟配置复杂、UI老旧、维护成本高复杂定制需求GitLab CI与GitLab深度集成、YAML配置、内置模板依赖GitLab平台GitLab用户首选GitHub Actions与GitHub集成、市场丰富私有部署受限GitHub用户TektonK8s原生、灵活学习曲线陡、生态较新云原生深度用户Argo CDGitOps理念、声明式只负责CD，需配合CI工具GitOps实践选择GitLab CI的理由：

• 一站式平台：代码、CI/CD、Issue、Wiki集成在一起
  
• 配置即代码：.gitlab-ci.yml版本化管理
  
• 模板复用：include机制实现配置复用
  
• 可视化Pipeline：直观查看构建状态和日志
  
• 私有部署：完全可控，数据不外泄
  

流水线设计原则

模板化设计：

1. 项目A/.gitlab-ci.yml
2. 项目B/.gitlab-ci.yml    ----->   公共模板库
3. 项目C/.gitlab-ci.yml              ├── java-template.yml
4.                                   ├── node-template.yml
5.                                   └── docker-template.yml

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好处：

• 统一构建规范，减少重复配置
  
• 修改模板即可批量更新所有项目
  
• 新项目快速接入，只需include模板
  

智能构建检测：
graph TD    A[代码提交] --> B{检测变更类型}    B --> |Java文件变更| C[执行Maven构建]    B --> |前端文件变更| D[执行npm构建]    B --> |配置文件变更| E[仅部署，跳过构建]    B --> |文档变更| F[跳过Pipeline]设计要点：

• 根据变更文件类型决定执行哪些阶段
  
• 避免无意义的全量构建，节省资源和时间
  
• 支持手动触发强制全量构建
  

4.3 镜像管理策略

为什么需要私有镜像仓库

场景公共仓库(DockerHub)私有仓库(Harbor)拉取速度受网络影响，可能很慢内网访问，毫秒级镜像安全公开可见私有隔离，权限控制安全扫描付费功能内置Trivy扫描可用性依赖外网内网独立运行限流免费版有拉取限制无限制镜像仓库选型对比

仓库功能复杂度适用场景Docker Registry基础镜像存储低简单场景Harbor企业级功能（扫描、复制、RBAC）中生产环境推荐Nexus多类型制品（Maven+Docker+npm）中统一制品管理JFrog Artifactory全功能企业级高大型企业选择Harbor的理由：

• CNCF毕业项目：社区活跃，持续演进
  
• 安全扫描：内置Trivy，自动检测CVE漏洞
  
• 镜像签名：Notary支持，确保镜像完整性
  
• 复制策略：支持多数据中心镜像同步
  
• RBAC权限：项目级别的精细权限控制
  
• Web UI：友好的管理界面
  

镜像版本策略

标签类型示例用途是否可变Git SHAapp:a1b2c3d精确追溯到提交不可变语义版本app:1.2.3正式发布版本不可变分支标签app:develop最新开发版可变latestapp:latest最新版本可变，不推荐生产使用推荐做法：

• 生产环境使用Git SHA或语义版本，确保可追溯
  
• 测试环境可使用分支标签
  
• 禁止在生产环境使用latest标签
  

4.4 监控体系设计

可观测性三大支柱

1.                      可观测性
2.                         |
3.         +---------------+---------------+
4.         |               |               |
5.       指标           日志            追踪
6.     (Metrics)       (Logs)        (Traces)
7.         |               |               |
8.    Prometheus      ELK/Loki        Jaeger
9.    + Grafana                      /Zipkin

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支柱回答的问题工具指标(Metrics)系统现在怎么样？趋势如何？Prometheus + Grafana日志(Logs)发生了什么？错误详情？ELK / Loki追踪(Traces)请求经过了哪些服务？瓶颈在哪？Jaeger / Zipkin本方案聚焦：指标和日志（覆盖90%监控需求）
监控方案对比

方案架构优势劣势适用场景Prometheus + Grafana拉取式云原生标准、生态丰富长期存储需额外方案K8s环境首选Zabbix推送式功能全面、历史悠久配置复杂、不够云原生传统运维Datadog/New RelicSaaS开箱即用、免运维成本高、数据外泄预算充足团队VictoriaMetrics兼容Prometheus性能更高、长期存储社区较小大规模场景选择Prometheus + Grafana的理由：

• K8s原生集成：ServiceMonitor自动发现
  
• PromQL强大：灵活的查询语言
  
• Grafana生态：丰富的Dashboard模板
  
• Alertmanager：灵活的告警路由
  
• 社区标准：几乎所有云原生组件都暴露Prometheus指标
  

监控分层设计

1. +------------------+------------------------------------------+
2. |   业务监控       |  订单量、成功率、响应时间、业务异常      |
3. +------------------+------------------------------------------+
4. |   应用监控       |  JVM指标、HTTP请求、数据库连接池         |
5. +------------------+------------------------------------------+
6. |   K8s监控        |  Pod状态、资源使用、Deployment健康       |
7. +------------------+------------------------------------------+
8. |   基础设施监控   |  CPU、内存、磁盘、网络、进程              |
9. +------------------+------------------------------------------+

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层级关键指标数据来源基础设施CPU/内存/磁盘/网络Node ExporterK8s层Pod/Deployment/Service状态kube-state-metrics应用层JVM/HTTP/DB连接应用内置metrics端点业务层订单/支付/用户行为自定义metrics4.5 日志体系设计

日志收集方案对比

方案架构优势劣势适用场景ELK StackFilebeat -> ES -> Kibana功能强大、查询灵活资源消耗大中大规模Loki + GrafanaPromtail -> Loki -> Grafana轻量、与Prometheus集成不支持全文索引轻量场景Fluentd通用收集器插件丰富、灵活配置复杂复杂路由需求选型建议：
团队规模日志量推荐方案理由小100GB/天ELK + 冷热分离性能和成本平衡日志收集架构

graph LR    subgraph K8s集群        Pod1[Pod] --> |stdout| Filebeat1[Filebeat]        Pod2[Pod] --> |stdout| Filebeat1        Pod3[Pod] --> |stdout| Filebeat2[Filebeat]    end        subgraph 日志平台        Filebeat1 --> ES[Elasticsearch]        Filebeat2 --> ES        ES --> Kibana[Kibana]    end设计要点：

• DaemonSet部署：每个节点一个Filebeat实例
  
• 采集stdout：应用日志输出到标准输出
  
• 结构化日志：JSON格式，便于解析和查询
  
• 索引策略：按日期分索引，便于清理和管理
  
• 保留策略：根据合规要求设置保留天数
  

五、中间件体系设计

微服务架构离不开中间件的支撑，具体的选择通常依赖于后端的整体架构，以下是我们的选择。
5.1 中间件全景图

graph TB    subgraph 应用层        Gateway[API网关]        Services[微服务集群]    end        subgraph 中间件层        MySQL[(MySQL
数据存储)]        Redis[(Redis
缓存)]        ES[(Elasticsearch
搜索/日志)]        RabbitMQ[RabbitMQ
消息队列]        Nacos[Nacos
配置/注册中心]        MinIO[MinIO
对象存储]    end        Gateway --> Services    Services --> MySQL    Services --> Redis    Services --> ES    Services --> RabbitMQ    Services --> Nacos    Services --> MinIO中间件职责：
中间件职责应用场景MySQL关系型数据存储业务数据持久化Redis缓存、分布式锁热点数据缓存、会话管理Elasticsearch全文搜索、日志存储商品搜索、日志分析RabbitMQ异步消息、解耦订单处理、通知推送Nacos配置管理、服务发现动态配置、服务注册MinIO对象存储图片、文件存储5.2 中间件选型分析

5.2.1 数据库：MySQL

对比项MySQLPostgreSQL云RDS生态成熟度高高高运维复杂度中中低成本低低高团队熟悉度高中高选择MySQL的理由：

• 团队熟悉，运维经验丰富
  
• 生态成熟，工具链完善
  
• 后续可平滑迁移到云RDS
  

5.2.2 缓存：Redis

对比项RedisMemcached云Redis数据结构丰富（String/Hash/List/Set/ZSet）简单（Key-Value）丰富持久化支持（RDB/AOF）不支持支持集群模式支持需客户端分片支持成本低低高选择Redis的理由：

• 数据结构丰富，适用场景广
  
• 支持持久化，数据更安全
  
• 原生支持集群模式
  

5.2.3 消息队列：RabbitMQ

对比项RabbitMQKafkaRocketMQ吞吐量中（万级）高（百万级）高（十万级）延迟低（毫秒）中（毫秒）低（毫秒）功能完整性高中高运维复杂度低高中选择RabbitMQ的理由：

• 功能完整，支持多种消息模式
  
• 管理界面友好，运维简单
  
• 延迟低，适合业务消息
  

5.2.4 配置中心：Nacos

对比项NacosApolloConsul配置管理支持支持支持服务发现支持不支持支持架构复杂度低高中社区活跃度高中高选择Nacos的理由：

• 配置管理 + 服务发现一体化
  
• 架构简单，部署方便
  
• 阿里开源，与Spring Cloud Alibaba深度集成
  

5.2.5 对象存储：MinIO

对比项MinIO云OSSFastDFSS3兼容完全兼容兼容不兼容私有部署支持不支持支持运维复杂度低无需运维高成本低按量付费低选择MinIO的理由：

• S3 API兼容，后续可无缝迁移到云OSS
  
• 私有部署，数据可控
  
• 轻量级，单节点即可运行
  

5.3 部署策略选择

部署方式对比

部署方式优点缺点适用阶段Docker单机简单、快速、成本低无高可用、容量有限MVP/初创期K8s StatefulSet统一管理、自动调度运维复杂、性能损耗中大规模主从/集群高可用、读写分离运维复杂、成本增加成长期云厂商托管免运维、高可用成本高、厂商绑定成熟期当前选择：Docker单机部署

选择理由：

• 项目阶段：初期业务量不大，单机足够承载
  
• 运维简单：Docker Compose一键部署，易于管理
  
• 成本可控：无需额外购买云服务
  
• 灵活性：后续可根据需要平滑升级
  

5.4 演进路径规划

graph LR    A[阶段一
Docker单机] --> B[阶段二
主从/集群]    B --> C[阶段三
云托管服务]        A --> |业务增长| B    B --> |规模扩大| C阶段一：Docker单机（当前）

<ul>部署方式：Docker Compose
高可用：定时备份 + 快速恢复
适用场景：日活 Ingress[Ingress
7层路由]    end        subgraph K8s集群        Ingress --> Service[Service
服务发现+负载均衡]        Service --> Pod1[Pod-1]        Service --> Pod2[Pod-2]        Service --> Pod3[Pod-3]                Deployment[Deployment
声明式管理] --> |管理| Pod1        Deployment --> |管理| Pod2        Deployment --> |管理| Pod3                ConfigMap[ConfigMap
配置管理] -.-> Pod1        Secret[Secret
敏感信息] -.-> Pod1    end6.2 核心资源说明

资源作用类比Pod最小部署单元，包含一个或多个容器一个应用实例Deployment声明式管理Pod，支持滚动更新和回滚应用版本管理器Service为Pod提供稳定的访问入口和负载均衡内部DNS+负载均衡器Ingress7层HTTP路由，暴露服务给外部访问反向代理ConfigMap存储非敏感配置配置文件Secret存储敏感信息（密码、证书）加密的配置文件6.3 Service的四种类型

类型说明使用场景ClusterIP集群内部访问（默认）微服务间调用NodePort通过节点IP+端口访问开发测试、简单场景LoadBalancer云厂商负载均衡器公有云环境ExternalName返回外部服务的CNAME访问外部服务6.4 kube-proxy工作模式

kube-proxy负责实现Service的网络转发规则：
模式实现方式性能推荐场景iptablesiptables规则中中小集群（默认）ipvsIPVS负载均衡高大规模集群（推荐）ipvs模式优势：

• 规则查找O(1)复杂度，性能更稳定
  
• 支持多种负载均衡算法（rr、wrr、lc等）
  
• 支持会话保持
  

6.5 Pod调度机制

调度器决定Pod运行在哪个节点：

1. Pod创建请求
2.     ↓
3. 过滤阶段（排除不满足条件的节点）
4. - 资源不足
5. - 节点污点
6. - 亲和性规则不满足
7.     ↓
8. 打分阶段（对候选节点评分）
9. - 资源均衡度
10. - 镜像本地性
11. - 亲和性权重
12.     ↓
13. 选择得分最高的节点

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常用调度策略：
策略配置方式场景NodeSelector标签选择器简单的节点选择NodeAffinity亲和性规则复杂的节点选择PodAffinityPod亲和性Pod靠近部署PodAntiAffinityPod反亲和性Pod分散部署Taints/Tolerations污点和容忍专用节点、节点维护七、总结与最佳实践

7.1 架构设计核心原则

基础设施层：

• 高可用优先：Master至少3节点（可容忍1个节点故障），应用至少2副本
  
• 网络隔离：分层子网，最小化暴露面
  
• 预留扩展空间：资源规划留有余量
  

中间件层：
4. 简单优先：初期Docker单机，按需演进
5. 兼容性考量：选型时考虑后续迁移成本
6. 数据安全：定时备份，快速恢复能力
DevOps层：
7. 自动化优先：能自动化的绝不手工操作
8. 配置即代码：CI/CD配置、K8s YAML全部版本化
9. 模板复用：通过模板统一规范，减少重复
运维层：
10. 监控先行：先部署监控，再部署应用
11. 可观测性：指标、日志、追踪三位一体
12. 故障预案：提前准备回滚方案
7.2 技术选型检查清单

层级组件推荐选型选型依据容器运行时containerd原生CRI、性能好、轻量网络CNI插件Calico性能高、NetworkPolicy支持网络IngressTraefik热更新、Let's Encrypt、Dashboard中间件数据库MySQL 8.x生态成熟、团队熟悉中间件缓存Redis 7.x数据结构丰富、持久化中间件消息队列RabbitMQ功能完整、运维简单中间件配置中心Nacos配置+服务发现一体化DevOpsCI/CDGitLab CI与GitLab集成、模板化、可视化DevOps镜像仓库Harbor企业级、安全扫描、RBAC监控指标Prometheus + Grafana云原生标准、生态丰富监控日志ELK / Loki根据规模选择7.3 系列文章

本文介绍了K8s集群的架构设计、技术选型、DevOps体系设计以及中间件体系设计。
下一篇《部署实践篇》将详细介绍具体实施步骤：

• 环境准备：网络规划、基础设施初始化、系统优化
  
• 中间件部署：Docker Compose部署MySQL、Redis等
  
• 集群搭建：kubeadm初始化、Calico网络、Traefik Ingress
  
• CI/CD搭建：Harbor配置、GitLab CI模板设计
  
• 监控部署：Prometheus + Grafana、告警规则配置
  
• 故障排查：常见问题速查表
  

附篇《故障排查实战》通过真实案例介绍：

• 典型案例：跨节点Pod通信504问题的完整排查过程
  
• 排查方法论：分层诊断法、工具选择
  
• 安全组配置：云环境K8s集群安全组配置清单
  

关键词: Kubernetes、架构设计、技术选型、DevOps、云原生

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