k8s干什么的？ jenkins pipline + docker engine调度？ k8s为什么是一套巨型的运维体系？

1️⃣ 问题一：K8s 到底是干什么的？用在什么场景？
比喻：

Docker 就像一个 “单兵作战的士兵”。你命令他：“去，把这个战壕挖好。”他就去挖了。

K8s (Kubernetes) 就像一个 “指挥千军万马的将军”。

K8s 的核心作用： 如果你只有 5 个容器，你手动 docker run 没问题。 但如果你有 10,000 个容器，运行在 500 台服务器上，你会面临巨大的麻烦：

调度：这 10,000 个容器，哪个跑在服务器 A，哪个跑在服务器 B？谁还有内存？（K8s 自动帮你算）

自愈：半夜 3 点，服务器 C 炸了，上面的 200 个容器挂了。谁来把它们“复活”到服务器 D 上？（K8s 自动发现并迁移）

扩容：双十一来了，流量暴涨，需不需要自动把 1 万个容器变成 2 万个？（K8s 自动扩容）

总结场景：

用 Docker 的场景：单机部署、开发环境、小规模集群（几十个容器）、强硬件依赖（比如你的手机测试）。

用 K8s 的场景：微服务架构、大规模Web服务（抖音/淘宝后台）、无状态服务（随时可以死，随时可以在别处活）。

2️⃣ 问题二：Jenkins Pipeline + Docker Engine 具体指什么？
你的理解基本正确，我帮你把概念对齐到架构层级。

1. Jenkins Pipeline (大脑 / 控制器)

实体：不仅是 Jenkinsfile。它是运行在 Jenkins Server 里的一套逻辑执行引擎。

动作：它解析你的 Git 代码，决定分几个叉（Parallel），决定先做 Clean 还是先做 Run，决定什么时候超时。

本质：它发号施令，但它自己不干脏活累活。

2. Docker Engine (肌肉 / 执行器)

实体：是的，就是你宿主机（Mac/Linux）上安装的那个 Docker Desktop 或者 dockerd 守护进程。

动作：它接收 Jenkins 发来的指令（比如 docker run），然后向 Linux 内核申请资源，把隔离环境（容器）做出来。

本质：它负责真正地消耗 CPU 和内存去跑业务。

架构图解：

Jenkins (Brain) ---[发送 Shell 命令]---> Docker Engine (Muscle) ---[创建进程]---> Runner Container

面试话术： “我的架构是 Control Plane（Jenkins） 与 Data Plane（Docker） 分离的。Jenkins 负责编排逻辑，宿主机的 Docker Engine 负责提供运行时环境。”

3️⃣ 问题三：K8s 为什么是一套“巨型的运维体系”？
你说“用 K8s”，听起来就是三个字母。但在工业界，搭建和维护一套 K8s 集群，往往需要一个 3-5 人的全职 SRE 团队。

为什么这么重？因为它为了“抽象”，引入了太多中间层：

网络复杂 (Networking is Hell)：

Docker：端口映射 -p 80:80，简单直观。

K8s：为了让几千台机器上的容器互通，它引入了 Overlay Network (覆盖网络)，比如 Flannel/Calico。这相当于在物理网线上又虚拟了一层网线。出了问题（比如网络延迟），调试难度是 Docker 的 10 倍。

状态存储 (Etcd)：

K8s 的大脑需要一个数据库存状态，叫 etcd。这个数据库非常娇贵，一挂全挂。维护 etcd 的高可用本身就是一门学问。

存储驱动 (CSI)：

Docker：-v /logs:/logs，挂载物理路径，简单粗暴。

K8s：因为 Pod 会漂移（今天在机器 A，明天在机器 B），你不能挂载物理路径（机器 B 上没有机器 A 的硬盘）。你必须引入 NFS、Ceph、云硬盘等分布式存储。这又是一套复杂的系统。

硬件隔离 (Device Plugin)：

这对你最致命。

Docker：--privileged -v /dev/bus/usb，直接拿到 USB。

K8s：它默认不让容器碰物理硬件。你想透传 USB？你需要写 Device Plugin，给节点打标签，配置亲和性调度... 极其麻烦。

总结：

Docker 就像 “搭帐篷”：找块地，支起来就能住。适合快速行动。

K8s 就像 “建城市”：你要规划下水道（网络）、电网（存储）、行政中心（Etcd）。虽然建好后能住几百万人，但如果你只是想住 50 个人，建个城市就是“大炮打蚊子”——ROI 极低。

💡 面试“必杀技”
如果面试官问：“你为什么觉得 K8s 运维成本高？”

你要这样回答：

“因为 K8s 为了实现大规模的自动调度，引入了极高的网络复杂度（Overlay Network）和存储复杂度（分布式存储）。

尤其是对于我的移动端测试业务，核心痛点是物理 USB 设备的稳定性，而不是服务的动态漂移。 引入 K8s 不仅需要解决复杂的 USB 透传（Device Plugin）问题，还需要维护 etcd 和 CNI 网络插件。 这里的运维成本（OpEx）远超其带来的自动化收益，所以对于目前的 50 台设备规模，Jenkins + Docker Engine 是最精益（Lean）的选择。”

听懂了吗？这就是架构师的思维——权衡（Trade-off）。