云服务器Docker与K8s功能对比实测报告

在云服务器的实际应用中，Docker（容器化技术）和K8s（容器编排工具）是绕不开的两个核心工具。前者解决应用打包运行问题，后者负责大规模容器管理。本文通过实测对比，帮你理清两者适用场景。

测试环境准备

本次测试选用了一台配置适中的云服务器，预先安装好Docker和K8s环境。测试对象是常见的Web应用，确保结果能覆盖多数实际场景。同时搭配性能监测工具，实时记录CPU、内存、网络带宽等资源使用数据。

部署功能对比：简单vs复杂场景

Docker的部署流程更贴近“一键式”操作。通过编写Dockerfile定义应用环境和依赖，执行docker build命令生成镜像，再用docker run启动容器即可完成。以简单的Python Flask应用为例，十几行Dockerfile就能搞定镜像构建和容器启动，对新手非常友好。

K8s的部署则需要编写YAML文件定义Deployment（应用部署描述）、Service（服务暴露规则）等资源对象。虽然操作门槛稍高，但专为大规模分布式应用设计——支持自动负载均衡和故障转移，当某个节点宕机时，系统会自动将应用迁移到健康节点，保障服务不中断。

资源管理：静态分配vs动态调度

Docker主要通过参数限制容器资源，比如设置--cpus=0.5限制CPU使用，--memory=512m限制内存。但这种静态分配方式在多容器运行时容易出现资源竞争，比如两个高内存需求的容器可能互相抢占资源。

K8s的资源管理更智能。它支持根据应用负载动态扩缩容：流量高峰时自动增加Pod副本数提升处理能力，低谷时减少副本节省资源。通过设置resources.requests（最低资源需求）和resources.limits（最高资源限制），能确保每个容器获得合理资源分配，避免“饥饿”或“浪费”。

网络功能：基础连通vs统一管理

Docker默认使用桥接模式，为每个容器分配独立IP，但容器间通信需要手动配置端口映射。如果容器分布在多台云服务器上，跨主机通信配置会更复杂。

K8s通过Service对象统一管理容器网络。假设你部署了3个Nginx Pod，Service会为它们生成一个统一的虚拟IP和端口，外部访问这个IP就能自动负载均衡到不同Pod。同时支持网络策略（NetworkPolicy），可以精确控制哪些容器能互相通信，提升安全性。

实测结论：按需选择，搭配更优

小规模简单应用选Docker，部署快操作易，能快速验证想法；大规模分布式应用选K8s，高可用、智能扩缩容、细粒度网络控制，保障服务稳定。实际使用中，两者常配合——用Docker打包应用，用K8s管理容器集群，发挥1+1>2的效果。无论是个人开发者快速上线项目，还是企业级应用的高并发场景，云服务器搭配合适的容器工具，都能提供更灵活的技术支撑。