容器新手总混淆？Docker 和 K8s 的「功能边界」到底该怎么分？

原创于 2025-11-07 13:58:20 发布 · 653 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#docker #kubernetes #容器 #Docker 与 K8s 区别 #容器技术新手指南

刚接触容器技术的朋友，几乎都会被一个问题困住：Docker 和 K8s 到底有啥区别？明明都跟容器打交道，为啥一个项目里有时要同时用，有时又只用其中一个？甚至有人误以为 “学了 K8s 就不用学 Docker”，结果越学越乱。

其实，Docker 和 K8s 根本不是 “替代关系”，而是 “分工不同”—— 就像快递行业里，Docker 是 “打包快递 + 送货上门的小哥”，K8s 是 “管理几百个小哥、调度上万件快递的物流中心”。今天从核心功能、场景边界、协作方式三个维度，帮你划清两者的功能红线，新手也能一看就懂。

查看>>>容器崩了该找 Docker 还是 K8s？故障恢复时，两者分工差在哪？

一、核心功能：Docker 管 “跑起来”，K8s 管 “管得好”

要分清楚边界，先得知道它们各自 “最擅长做什么”。简单说，Docker 解决 “容器怎么跑起来”，K8s 解决 “一堆容器怎么管好”。

1. Docker：让应用 “装得进、跑得起” 的容器引擎

Docker 的核心角色是 “容器引擎”，核心功能就两个：打包应用和运行容器。

比如你开发了一个 Python 小程序，在自己电脑能跑，放服务器就报错 —— 可能是服务器缺 Python3.8，或依赖库版本不对。这时候 Docker 就派上用场了：

写一个 “Dockerfile”，把 Python 环境、代码、依赖库全 “打包” 成 “镜像”，相当于给应用做了个 “标准化快递盒”；
用 docker run 命令把镜像变成 “容器”（启动的快递盒），不管在笔记本、服务器还是云主机上，只要装了 Docker，容器都能一模一样跑起来，再也不会 “本地能跑线上崩”。

所以，Docker 本质是 “解决应用的打包和单机运行问题”，让应用摆脱环境依赖，做到 “一次打包，到处运行”。

2. K8s：让成百上千个容器 “听话、有序” 的编排平台

K8s（全称 Kubernetes）的核心角色是 “容器编排平台”，解决 “多容器、多机器的管理问题”。

假设你做了个电商网站，用 Docker 打包了三个容器：前端、后端、数据库。开发时，docker run 启动三个容器就能测试；但上线后用户量变大，你需要：

后端启动 10 个容器分担压力，某个崩了自动补一个；
数据库挂在硬盘上，防止重启丢数据；
用户请求自动分到 10 个后端容器，别让某个累死；

这些问题，Docker 解决不了 —— 它只能管好单机上的几个容器，管不了 “跨机器的容器集群”。这时候 K8s 出场了：

你告诉 K8s“要 10 个后端容器，挂 80 端口”，它会自动在集群机器上启动，某个崩了立刻补新的；
用 “Service” 自动分流量，用 “Volume” 管数据存储，甚至按时间扩缩容（晚上用户少，自动关 5 个省资源）。

所以，K8s 本质是 “解决容器集群的调度、监控、自愈问题”，让大量容器像一个整体一样有序工作。

二、功能边界：3 个维度划清红线

很多新手混淆 Docker 和 K8s，是没搞懂 “功能边界”—— 哪些事只能 Docker 做，哪些只能 K8s 做，哪些要配合做。三个维度一对比，边界立刻清晰。

1. 场景：单机 “小打小闹” vs 集群 “规模化作战”

Docker 适合 “单机场景”：

开发时，本地启动 1-5 个容器测试（前端 + 后端 + 数据库）；
小项目上线，一台服务器能扛住，用 docker-compose 管理几个容器的启动顺序；

这时候用 K8s 是 “杀鸡用牛刀”—— 部署 K8s 至少要 2 台服务器（master 节点 + node 节点），配置复杂还耗资源，完全没必要。

K8s 适合 “集群场景”：

中大型项目，需要 10 台以上服务器承载；
容器超 20 个，手动管理不过来（比如某天崩 5 个，总不能一个个重启）；
需要高可用（服务器宕机，容器自动转移到其他机器）。

简单说：个人开发、小项目用 Docker 足够；团队协作、大流量项目才需要 K8s。

2. 角色：“执行者” vs “管理者”

Docker 是 “执行者”：只 “按命令做事”，没有 “主动管理” 能力。用 docker run 启动容器，它就乖乖运行；容器崩了不会自动重启，得手动再敲命令；服务器满了，也不会把容器挪到别的机器 —— 像个 “听话但不会思考的快递员”。

K8s 是 “管理者”：会 “主动规划、监控、调整”。你告诉 K8s“要 3 个 Nginx 容器，每个占 1G 内存”，它会先查集群哪台机器有空余内存，再指挥 Docker 在那台机器上启动；之后实时监控，发现容器内存超标或崩溃，立刻用 Docker 启动新的替换 —— 像个 “会调度、会补救的物流经理”。

3. 操作对象：单个容器 vs 容器集群

Docker 的操作对象是 “单个容器 / 镜像”：

用 docker build 构建一个镜像，docker run 启动一个容器，docker stop 停止一个；
哪怕用 docker-compose 管理多个容器，本质也是 “批量执行单个命令”。

K8s 的操作对象是 “容器集群”：

定义 “Deployment”，告诉 K8s “要 5 个相同容器”，它会自动处理这 5 个的生命周期；
用 “Namespace” 划分环境（开发 / 测试 / 生产），用 “ConfigMap” 统一管配置，都是 “一对多” 的操作，瞄准 “集群整体”。

三、别对立！Docker 和 K8s 是「最佳拍档」

很多人以为 Docker 和 K8s 是 “二选一”，但实际上，K8s 离不开 Docker—— 是 “管理者” 和 “执行者” 的关系。

K8s 本身不能直接运行容器，需要 “容器运行时”（Container Runtime）启动容器，而 Docker 是最常用的运行时之一。简单说：

你在 K8s 里定义 “启动 3 个 Nginx 容器”，K8s 会找集群里的 node 节点；
向 node 节点上的 Docker 发命令：“按这个镜像启动容器”；
Docker 执行命令，启动后把状态反馈给 K8s；
后续容器的停止、重启，也是 K8s 发命令，Docker 来执行。

就像物流经理（K8s）指挥快递员（Docker）送货，经理规划路线、调度人手，快递员负责送包裹 —— 少了谁都不行。

四、新手最容易踩的 3 个「边界误区」

搞懂了边界，还要避开几个常见误区，否则学起来更混乱。

1. 误区：“学 K8s 之前不用学 Docker”

真相：Docker 是 K8s 的 “基础工具”。K8s 管理的是 “容器”，而容器是用 Docker 打包的 —— 不懂 docker build 构建镜像，不懂 docker logs 看日志，学 K8s 时连 “容器为什么启动失败” 都查不出来。建议：先花 1-2 周掌握 Docker 核心命令（build/run/exec/logs），再学 K8s 更顺。

2. 误区：“K8s 能替代 Docker”

真相：K8s 替代的是 “Docker Swarm”（Docker 自带的简单编排工具），不是 Docker 本身。Docker 有两个核心部分：构建镜像的引擎、运行容器的 runtime。K8s 能替代 “多容器管理”，但离不开 Docker 的 runtime 启动容器。哪怕现在有 containerd 等其他 runtime，很多企业还是用 Docker，因为它的镜像生态最成熟。