在云服务器运维或开发岗位的面试中，Docker与Kubernetes（K8s）的核心概念几乎是必考点。这两项容器技术是云服务器实现高效部署、弹性扩展的关键，掌握它们的底层逻辑，能帮你在面试中快速脱颖而出。本文整理了高频面试问题，结合云服务器场景解析核心概念，新手也能轻松理解。

Docker核心概念问答

Docker的核心定义是什么？

简单来说，Docker（轻量级容器化平台）像一个“应用打包器”。它能把应用程序、运行环境（如Python解释器）、依赖库（如Flask框架）全部封装成一个独立的“容器”。在云服务器上，这个容器可以跨不同环境（比如开发机、测试机、生产机）直接运行，彻底解决“本地能跑，部署就崩”的问题。举个例子：你写了个Python网页应用，用Docker打包后，无论部署到哪台云服务器，都能保证环境一致，无需重新配置。

Docker镜像和容器有什么区别？

镜像和容器的关系，就像“蛋糕模具”和“做好的蛋糕”。镜像是只读的模板（包含应用运行所需的所有文件和配置），容器则是镜像的“运行实例”。比如你用同一个“Python3.9+Flask”镜像，可以在云服务器上创建10个容器，每个容器都是独立运行的应用副本，互不干扰。镜像静态存储，容器动态运行，这是两者最核心的区别。

如何手动创建一个Docker镜像？

最常用的方法是编写Dockerfile（镜像构建脚本）。Dockerfile里写的是“构建步骤”，比如指定基础镜像、安装软件、复制代码等。举个最简例子：

# 使用官方Python 3.9镜像作为基础
FROM python:3.9-slim
设置工作目录
WORKDIR /app
复制当前目录的代码到容器的/app目录
COPY . /app
安装依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
启动命令
CMD ["python", "app.py"]

写好后，在云服务器上执行`docker build -t myapp:v1 .`命令，就能生成名为myapp:v1的镜像。

Kubernetes（K8s）核心概念问答

K8s的核心作用如何理解？

K8s（容器编排工具）就像“容器的智能管家”。当云服务器上运行成百上千个Docker容器时，人工管理（比如扩容、故障重启）会非常麻烦。K8s能自动完成容器调度（把容器分配到合适的云服务器）、弹性扩缩容（用户多的时候自动加容器）、故障自愈（容器挂了自动重启）等操作，大幅降低运维成本。

Pod是什么？为什么是最小部署单元？

Pod是K8s中最小的可部署单元，可以理解为“容器的出租车”。一个Pod里能装1个或多个高度关联的容器（比如一个Web容器+一个日志收集容器），这些容器共享网络（用同一个IP）和存储（能互相访问文件）。为什么不用单个容器做最小单元？因为有些应用需要多个容器协作（比如主程序+监控插件），它们必须“绑定”在一起调度——这就是Pod存在的意义。在云服务器集群中，K8s实际管理的就是这些Pod。

Deployment和Service有什么实际作用？

- Deployment（部署控制器）：相当于“容器数量的指挥官”。你可以在Deployment里指定“我需要3个Pod副本”，K8s会自动保证当前运行的Pod数量始终是3个（如果有Pod挂了，马上新建一个补上）。此外，它还支持滚动更新（发布新版本时，逐个替换Pod，不影响用户访问），这在云服务器的生产环境中非常实用。
- Service（服务发现组件）：相当于“Pod的固定门牌号”。Pod的IP地址会动态变化（比如重启后IP变了），外部用户或其他服务很难直接访问。Service会为一组Pod分配一个固定的IP和端口，不管Pod怎么变，外部都通过这个固定地址访问，就像“不管出租车怎么换，乘客都能通过车牌号找到车”。

K8s常见故障怎么排查？

面试中常考故障排查思路，关键是“观察-诊断-解决”三步法：
1. 观察现象：比如用户反馈“网站打不开”，先查对应的Service是否能访问，再看关联的Pod状态（用`kubectl get pods`命令）。
2. 诊断问题：如果Pod状态是“CrashLoopBackOff”（反复崩溃重启），用`kubectl logs pod名称`看日志找错误；如果Pod一直“Pending”（无法调度），检查云服务器资源是否足够（CPU/内存是否占满）。
3. 解决问题：日志显示“端口被占用”，就修改Pod的端口配置；资源不足的话，要么扩容云服务器，要么调整Pod的资源请求（在Deployment里改`resources.requests`）。

掌握Docker与K8s的核心概念，不仅能帮你通过云服务器相关岗位的面试，更是实际工作中高效运维的基础。从镜像构建到容器编排，从故障排查到弹性扩缩，这些知识点会伴随你在云服务器领域的整个技术成长路径。