【AI 总结】Kubernetes 工作负载
Kubernetes 工作负载 | AI 总结
工作负载核心概念
- 基本定义：工作负载指在 Kubernetes 上运行的应用程序，最小计算对象是 Pod，Pod 代表集群上处于运行状态的一组容器集合，且遵循预定义的生命周期（如节点故障会导致 Pod 状态变为失败，需重新创建恢复应用）。
- 负载资源作用：无需用户直接管理单个 Pod，通过负载资源搭配控制器，确保运行状态的 Pod 类型、数量与用户指定状态一致，减轻运维负担。
为了让你更直观地理解 Kubernetes（K8s）中的 “工作负载（Workloads）”，我们可以把 Kubernetes 集群想象成一家大型自动化工厂。
这里的 “工作负载” 其实就是工厂里的各类 “工单” 或 “用工模式”。
1. Pod：最基层的 “打工人”
Pod 是 K8s 里最小的活。你可以把它看作是一个工位（或者一小组紧密协作的员工）。
- 特点：员工（容器）可能会生病、离职（崩溃、重启）。在 K8s 里，Pod 是 “不持久” 的，一旦工位撤了，里面的东西就没了。
2. 工作负载资源：各种 “部门经理”
如果让你亲手去管理成千上万个 “打工人（Pod）”，你肯定会累死。所以 K8s 提供了几种 “经理”（负载资源）来帮你管理：
① Deployment（无状态应用经理）—— “流水线工人管理部”
这是最常用的经理。
- 通俗解释：你需要 10 个搬运工，你只要告诉 Deployment：“给我维持 10 个搬运工”。如果其中一个晕倒了，Deployment 会立刻招个新的补上。
- 关键点：所有的搬运工都是一模一样的，谁替代谁都行（这就是 “无状态”）。
② StatefulSet（有状态应用经理）—— “专家组管理部”
- 通俗解释：这组员工每个人的任务都不同。比如 1 号是财务，2 号是技术，3 号是前台。
- 关键点：如果 1 号财务离职了，新招的人必须继承 1 号的账本和工位，不能乱套（这就是 “有状态”，适合数据库等应用）。
③ DaemonSet（守护进程经理）—— “保洁 / 安保部”
- 通俗解释：这类工作比较特殊，要求每一层楼（每一个节点）都必须配一个。
- 关键点：只要工厂扩建了一层楼，DaemonSet 就会自动在那层楼派驻一名保洁。
④ Job / CronJob（临时工经理）—— “项目承包商”
- Job：干完就走。比如 “把这堆废纸粉碎了”，干完这活，这个 Pod 就结束使命了。
- CronJob：定时来干。比如 “每周五下午大扫除”。
总结一下 line 13 的核心逻辑：
- 你是老板：你不需要直接找 “打工人”（Pod），你只需要下达 “用工需求”（定义工作负载资源）。
- K8s 是全能管家：它负责盯着这些 “经理”。
- 结果：无论工厂发生什么意外（比如某台服务器坏了），K8s 都会按照你的 “工单” 要求，自动重新安排打工人，保证你的业务（工厂）永远在正常运转。
用一句话说：工作负载就是你告诉 K8s “我想让什么样的程序、运行几个、怎么运行” 的说明书。
“工作负载”（Workload）本身确实是一个逻辑上的概念，而不是一个单一的、具体的 “东西”。
为了让你理解得更透彻，可以从以下两个维度来看：
1. 概念层面：它是 “应用的运行状态”
在 Kubernetes 的语境下，工作负载是指 “你正在集群上运行的应用程序”。
- 它描述的是一种意图：你想让什么程序运行、跑几个副本、遇到故障怎么处理。
- 就像文中的比喻，它更像是一份 “工单” 或 “说明书”。
2. 实体层面：它由 “资源对象” 来承载
虽然 “工作负载” 是概念，但它是通过具体的 API 实体（实体对象） 来实现的。在 K8s 中，这些实体被称为工作负载资源（Workload Resources）。
当你实际操作时，你会接触到这些看得见、摸得着的实体：
- Pod：这是最基础的实体（真正的 “打工人” 容器）。
- Deployment：这是一个高级实体（经理），它负责管理 Pod。
- StatefulSet、Job、DaemonSet：这些也都是不同类型的实体，用来满足不同的运行需求。
总结
- 工作负载（Workload） = “我想让应用怎么运行” 的概念 / 分类。
- 工作负载资源（Resources） = 你在终端里通过
kubectl get deployment查看到的具体实体。
所以，当你提到 “我的工作负载出问题了” 时，本质上是指你通过 Deployment 或 StatefulSet 定义的那个应用运行状态不符合预期了。
我们抛开那些虚无缥缈的比喻，从 “它在计算机里到底对应什么” 这个极其具体的角度再看一次：
1. 在你的代码编辑器里：它是一个 YAML 文件
当你准备在 K8s 上运行一个程序时，你第一步是写一个文件（比如 app.yaml）。
- 这个文件就是工作负载的 “定义”。
- 里面写着：
kind: Deployment（类型），replicas: 3（跑几个），image: nginx（用什么镜像）。
2. 在 K8s 的数据库（etcd）里：它是一条数据记录
当你执行 kubectl apply -f app.yaml 后：
- K8s 的数据库里就多了一条 JSON 格式的数据。
- 这条 “数据记录” 就是工作负载在 K8s 内部的实体。
- 它就像你在数据库里插入的一行
INSERT INTO workloads ...。只要这行数据在，K8s 的后台程序就会永远盯着它。
3. 在服务器的进程里：它表现为一组容器
K8s 看到数据库里有了这条记录，就会去对应的服务器（Node）上指挥 Docker 或 Containerd：“喂，帮我启动 3 个进程！”
- 这些正在运行的进程（容器）就是工作负载的 “表现形式”。
用一个最土的例子对比：
传统方式： 你登录服务器，敲命令
nohup ./my-app &。- 它是啥？ 它就是一个孤立的进程。你关了终端，它可能还在跑；它要是崩了，就没人管了。
K8s 方式： 你提交一个
Deployment（工作负载资源）。- 它是啥？ 它是一个 “自动化的运行方案”。
- 如果你把跑出来的进程（Pod）杀了，K8s 看到数据库里的 “运行方案” 说要 3 个，它会立刻再启动一个新的。
最终结论
如果非要给它下一个定义：
工作负载 = “你提交给 K8s 的那份运行方案” + “K8s 根据方案帮你维持的一组进程”。
它不是一个单一的二进制文件，也不是一个硬件，它是 “一份持久化的心愿单” 加上 “为了实现这个心愿而跑起来的一堆容器”。
如果你能看到 K8s 的后台，你会发现它其实就是：
- 存了一行配置信息。
- 跑了一个死循环（不断检查：配置说要 3 个，现在有几个？少了就补，多了就删）。
你现在能感受到它在 “数据” 和 “进程” 之间的关系了吗？
内置工作负载资源类型
| 资源类型 | 适用场景 | 核心特点 |
|---|---|---|
| Deployment 与 ReplicaSet（替代 ReplicationController） | 管理无状态应用 | 所有 Pod 等价，可按需替换 |
| StatefulSet | 运行需跟踪状态的应用（如数据持久存储场景） | 每个 Pod 可与 PersistentVolume 对应，Pod 内代码可实现数据复制以提升可靠性 |
| DaemonSet | 定义节点本地支撑设施 Pod（如网络辅助工具、网络插件） | 新节点符合规约时，控制平面自动调度 Pod 到该节点运行 |
| Job | 执行一次性任务 | 任务运行结束后停止，完成即视为任务结束 |
| CronJob | 按排期表多次运行任务 | 基于时间规则重复执行同一 Job |
第三方工作负载扩展
借助定制资源定义（CRD），可添加第三方工作负载资源，实现 Kubernetes 核心功能未覆盖的需求，例如运行需所有 Pod 可用才执行操作的高吞吐量分布式任务。