Volumes | Docker Docs | AI 总结卷的基础定义与核心特性 本质：卷是 Docker 管理的容器持久化数据存储机制，存储在主机的特定目录（如 /var/lib/docker/volumes/<volume-name>/_data），与主机核心功能隔离，区别于依赖主机目录结构的 “绑定挂载（bind mounts）”。 核心优势：跨 Linux/Windows 容器

Persisting container data | AI 总结容器数据持久化的必要性与解决方案容器数据的 “临时性” 问题 容器启动时基于镜像的文件和配置运行，可独立创建、修改、删除文件，且操作不影响其他容器。 当容器被删除时，其内部的文件变更也会随之消失，无法满足数据库等场景下 “重启后保留数据” 的需求。 解决方案：容器卷（Volumes） 定义：一种独立于单个容器生命周期的存储机制，类

Docker 是一个简化在轻量级、可移植容器中构建、打包和部署应用程序的平台。核心组件包括 Dockerfile（构建指令）、镜像（快照）和容器（运行实例）。基本命令涵盖了拉取镜像、从 Dockerfile 构建、运行带有端口映射的容器，以及管理容器和镜像。 什么是容器？容器是一个轻量级、独立且可执行的软件包，包含运行应用程序所需的所有依赖项（库、二进制文件和配置文件）。容器将应用程序与其环境隔离

How does Docker ACTUALLY work? The Hard Way: A Comprehensive Technical Deep Diving | AI 总结一、Docker 基础认知 定义：Docker 是一个开源平台，用于在容器内开发、交付和运行应用程序，借助容器化技术简化应用的创建、分发和运行流程，实现应用与基础设施的分离，以标准化方式打包和部署软件，缩短代码编写到生产

What is a Virtual Machine? | AI 总结一、虚拟机核心定义 本质：基于软件模拟的物理计算机，拥有独立操作系统（OS）和应用程序，依托物理服务器的虚拟化资源运行，与主机系统完全隔离。 核心特性：可模拟真实计算机的运行环境，支持在单一物理设备上运行不同操作系统，同时具备资源独立分配、应用隔离和安全防护能力。 二、虚拟机工作原理 虚拟化基础：通过 “虚拟化技术” 从物理主机

What is a Container? | AI 总结一、核心概念：容器（Container） 定义：容器是标准化的软件单元，封装代码及所有依赖项，确保应用在不同计算环境中快速、可靠运行；Docker 容器镜像是轻量、独立的可执行软件包，包含运行应用所需的代码、运行时、系统工具、系统库和设置，镜像在运行时（尤其在 Docker Engine 上）成为容器。 适用系统：支持 Linux 和 Win

服务、负载均衡和联网 | AI 总结Kubernetes 网络模型 Pod 网络特性 每个 Pod 拥有独一无二的集群范围 IP 地址，且 Pod 内所有容器共享私有网络命名空间，同一 Pod 内不同容器进程可通过 localhost 通信。 Pod 网络（集群网络） 保障 Pod 间通信，默认情况下所有 Pod 无论在同一节点还是不同节点，均可直接通信，无需代理或地址转换（NAT），但 Wind

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

Kubernetes 架构 | AI 总结Kubernetes 集群由控制平面和工作节点（Node）构成，每个集群至少需一个工作节点运行 Pod。工作节点托管应用负载的 Pod，控制平面管理集群中的工作节点和 Pod。生产环境中，控制平面通常跨多台计算机运行，集群多节点运行以实现容错和高可用。 控制平面组件 kube-apiserver 是控制平面组件，负责公开 Kubernetes API

Kubernetes 对象 | AI 总结本页说明了在 Kubernetes API 中是如何表示 Kubernetes 对象的，以及如何使用 .yaml 格式的文件表示 Kubernetes 对象。 理解 Kubernetes 对象在 Kubernetes 系统中，Kubernetes 对象是持久化的实体。Kubernetes 使用这些实体去表示整个集群的状态。具体而言，它们描述了如下信息：