一、基础介绍
k8s，即Kubernetes，是由Google打造的基于容器化技术（Docker）的开源平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。k8s具有良好的自调节、自治理、自愈合机制，能在分布式环境下快速而稳定地运行。
在部署k8s集群时，会有不同的硬件资源需求。在本文中，我们将重点关注需要几台服务器可以部署一个k8s集群的问题。
二、最少所需服务器数量
一般而言，至少应该有三台服务器来部署一个k8s集群。这三台服务器包括一个主控节点和两个工作节点，它们的职责如下：
- 主控节点（Master Node）：用于部署etcd（分布式键值存储），API Server（k8s集群控制器），Controller Manager（控制管理器），Scheduler（调度器）等组件。
- 工作节点（Worker Node）：用于运行k8s工作负载（Pod）。每个Worker Node上至少有一个kubelet和kube-proxy进程，还可能有其他特定的容器运行环境组件（例如Docker）。
从上述结构可以看出，每个k8s集群都至少需要三台服务器。当然，实际需要几台服务器还取决于集群规模、负载大小、节点类型等多个因素。
三、部署规模的影响
1. 部署在单节点上
在实验室或个人电脑上，可以将k8s部署在单节点上，其中这个节点既充当了Master Node的角色，也充当了Worker Node的角色。可以在Docker容器的基础上安装k8s，代码如下：
$ curl -sfL https://get.k8s.io | bash
这个方法可行且方便，但这样部署的k8s没有高可用性（HA）和容错性（Fault Tolerant）等能力。
2. 小规模部署
在小规模的生产环境中（例如开发或测试环境），推荐使用一台Master Node和两台Worker Node的部署方式。这样可以实现高可用性和容错性，其中，Master Node上使用Replication Controller（RC）和etcd可以将API服务器和数据节点做成高可用性集群。
3. 大规模部署
在大规模环境中，需要根据特定的部署方案进行设计。主要需要考虑的因素包括：
- 每个节点能够承受的负载大小
- 节点和分区的关系
- 可靠性和高可用性
- 磁盘存储、网络和内存带宽等资源的使用情况
四、其他因素的影响
1. 节点类型
节点类型可以分为Master Node和Worker Node。这两种节点的配置和用途有区别，Master Node属于平面节点（Control Plane Nodes），负责维护整个系统的状态，每个对象都具有唯一的标识符，并在管理时根据这些标识符进行处理。Worker Node也称工作节点，用于运行集群中的容器负载。
2. 预算
服务器数量和预算之间存在一定的关系。因为如果需要部署更多的服务器，就需要更多的预算来购买服务器、存储和网络设备。另外，还需要考虑部署、维护和监控服务器的费用等。
3. 部署所需的技术水平
k8s是一个开源的容器平台，但它需要高超的技术水平才能部署和维护。因此，在部署k8s前，需要先了解所需的技术、网络和存储知识。如果团队中没有足够的技能或精力来做这些工作，可以考虑使用云平台（例如AWS，Azure）来大大降低维护成本。
