学习路线与使用指南

这套教程面向会用 Linux 命令行、但还没接触过 Kubernetes 的工程师，目标是带你从"第一次听说容器"一路走到"能规划、部署并长期运维一个生产集群，并在上面建设 GPU/AI 平台"。全程分 6 个阶段、36 篇课文，每一篇都尽量配上能在自己电脑上跑起来的例子。

读完这一课，你会知道每个阶段学什么、学到什么程度、适合按什么节奏推进，也会准备好接下来要用的实验环境。

#为什么要按路线学

Kubernetes（常简称 K8s，K 和 s 之间有 8 个字母）的知识点多且互相交织：想看懂 Service 需要先懂 Pod 和标签，想排查网络故障需要先懂 CNI 和 kube-proxy，想部署生产集群又需要把前面这些全都串起来。零散地看博客很容易"每个词都认识，连起来不会用"。

所以本站把内容按依赖关系排成一条线：前面的课为后面的课铺路，后面的课会反复引用前面的概念。第一次学建议按顺序走；已经有基础的读者可以根据下面的路线图直接跳到对应阶段。

#六个阶段的路线图

#阶段 0：启程——搞懂容器，搭好实验环境

K8s 管理的是容器，所以先把容器本身弄明白：

• 学习路线与使用指南：就是你正在读的这一篇。
• 容器基础：从进程到镜像：容器本质上是被 Namespace 隔离、被 cgroup 限制的普通进程；镜像是分层的文件系统。你会写出第一个 Dockerfile。
• 为什么需要 Kubernetes：从单机手工运维容器的痛点出发，理解声明式 API、控制循环和 K8s 的整体架构。
• 搭建本地实验集群：安装 kubectl，用 kind 创建 1 个控制平面 + 2 个工作节点的集群，部署第一个应用。

学到什么程度：能说清楚"容器是什么、K8s 管什么"，本地集群能随时创建和销毁。

#阶段 1：入门——掌握核心对象

• kubectl 与声明式 API
• Pod：最小调度单元
• 标签、注解与命名空间
• ReplicaSet 与 Deployment
• Service 与服务发现
• ConfigMap 与 Secret

学到什么程度：不看教程也能写出一个 Deployment + Service + ConfigMap 的组合，完成滚动更新和回滚，会用 kubectl logs、kubectl exec、kubectl describe 看问题。这大致对应 CKAD 考试的一半内容。

#阶段 2：进阶——让应用可靠地跑起来

• 健康检查与资源管理
• 存储：Volume、PV、PVC 与 StorageClass
• StatefulSet 与有状态应用
• Job、CronJob 与 DaemonSet
• Ingress 与 Gateway API
• 调度：亲和性、污点与拓扑分布
• 用 Helm 与 Kustomize 管理应用

学到什么程度：能把一个带数据库、定时任务、HTTPS 入口的真实业务完整地搬上 K8s，并用 Helm 或 Kustomize 管理多套环境。

#阶段 3：原理——深入内部机制

• 控制平面深入：一个 Pod 的诞生
• 网络模型与 CNI
• 认证、授权与 RBAC
• 工作负载安全加固
• 自动扩缩容
• CRD 与 Operator 模式

学到什么程度：遇到"Pod 一直 Pending""Service 访问不通""权限被拒绝"时，能从原理出发推断可能的原因，而不是只会搜报错信息。

#阶段 4：生产——部署和运维真实集群

• 生产集群规划
• 用 Kubespray 部署高可用集群
• 生产网络：Cilium、MetalLB 与证书
• 生产存储：CSI 选型与 Rook-Ceph
• 可观测性：指标、日志与事件
• 镜像仓库与镜像分发
• Day-2 运维：升级、扩容与 etcd 维护
• 故障排查方法论

学到什么程度：能独立完成一个裸金属高可用集群的规划、部署、监控和升级。这一阶段的内容来自真实生产实践，大部分需要多台虚拟机或物理机，每课开头会说明所需环境。

#阶段 5：专家——构建 AI 与平台级能力

• GPU 调度与 GPU Operator
• 批调度：Kueue、Volcano 与 Gang 调度
• 分布式训练与高性能网络
• 大模型推理服务
• 多租户与平台工程
• 认证考试与持续成长

学到什么程度：能为算法团队提供 GPU 训练和大模型推理平台，为多个团队提供隔离的多租户环境。

#怎样使用本站

#页面布局

• 左侧目录：按阶段列出全部课文，当前所在的课会高亮。窄屏下可以从页面顶部展开。
• 右侧大纲：列出本课的二级、三级标题，点击可跳转，滚动时会自动高亮当前小节。
• 课文底部：有"上一课 / 下一课"导航，以及"标记为已完成"按钮。完成状态保存在浏览器本地，目录中已完成的课会带上标记，方便你随时看到进度。

#提示框

正文里会穿插几种颜色不同的提示框，含义固定：

#代码块

命令和配置都放在代码块里，右上角可以一键复制。带文件名的代码块（例如 nginx-pod.yaml）表示你应该把内容保存成这个文件再执行后续命令。以 $ 开头的是输入的命令，没有 $ 的行是输出，复制时请只复制命令本身。

#每课的固定结构

每篇课文都按"为什么需要 → 是什么 → 怎么用 → 生产注意事项"的顺序展开，结尾有三个固定小节：

• 动手练习：3～5 个小任务，建议全部完成。
• 自测：点开问题查看答案，答不上来就回去重读对应小节。
• 参考资料：官方文档链接，想深入时从这里出发。

#前置知识

你需要具备：

• Linux 命令行：会用 cd、ls、cat、vim/nano、ps、curl，知道什么是进程、端口、环境变量、文件权限。
• 基本网络概念：IP 地址、端口、DNS、HTTP 请求与响应。
• YAML 语法：缩进表示层级、- 表示列表、key: value 表示映射。不熟也没关系，阶段 1 会边用边讲。

不需要：会写 Go、事先了解 Docker（阶段 0 会从头讲容器）。

#实验环境

#硬件

一台 8 GB 以上内存的电脑（推荐 16 GB），剩余磁盘空间 20 GB 以上。macOS（Intel 或 Apple Silicon）、Linux、Windows（通过 WSL2）都可以。

本地实验集群用 kind（Kubernetes IN Docker）搭建：它把每个 K8s 节点跑成一个容器，一个 3 节点集群空载时大约占用 2～3 GB 内存。

#软件

先确认容器环境可用：

$ docker version --format '{{.Server.Version}}'
28.x.x
$ docker run --rm hello-world
Hello from Docker!
...

如果用 Podman，把上面的 docker 换成 podman 即可。

阶段 4、5 的部分内容（高可用集群部署、Ceph 存储、GPU）需要多台 Linux 虚拟机或物理机，届时会单独说明。

#参考资料的来源

本站内容有两个主要来源：

1. Kubernetes 官方文档：优先引用中文版 https://kubernetes.io/zh-cn/docs/。官方文档是最权威的参考，但它更像"字典"，适合查阅而不适合从头学。本站负责把知识串成路线，每课末尾给出对应的官方文档链接，方便你深入。
2. 团队生产实践仓库：阶段 4、5 大量内容来自一个真实的生产实践仓库，涵盖 Kubespray 部署、Cilium 网络、Rook-Ceph 存储、VictoriaMetrics 监控、GPU Operator 等。引用时已去除内部域名和 IP，统一改成 example.com、192.168.x.x 这类示例值，使用时请替换成你自己的环境。

#动手练习

1. 浏览左侧目录，找到阶段 4 的"故障排查方法论"一课，再用浏览器后退回来，熟悉导航。
2. 确认你的电脑内存 ≥ 8 GB，并安装好 Docker 或 Podman。
3. 执行 docker run --rm hello-world（或 podman run --rm hello-world），确认输出正常。
4. 把本课标记为"已完成"，刷新页面，确认目录里的完成标记仍然存在。

#自测

#参考资料

• Kubernetes 官方文档（中文）
• Kubernetes 概述
• Kubernetes 基础教程
• Kubernetes 发行版本
• kind 快速开始