在使用Kubernetes（简称K8s）进行容器编排时，我们通常会使用Docker作为我们的容器运行时环境。Docker和Kubernetes之间的版本兼容性是一个重要的问题，因为不同版本的Docker和Kubernetes可能会有不同的特性和功能。本文将介绍Kubernetes和Docker之间的版本对应关系，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
首先，我们需要了解Kubernetes和Docker的版本号命名规则。Kubernetes的版本号由三个部分组成，例如v1.18.0，其中v代表版本，1.18表示主要版本和次要版本，0表示修订版本。而Docker的版本号由两个部分组成，例如19.03，其中19表示年份（2019年），03表示月份（3月）。注意，Docker的版本号中没有修订版本号。
接下来，我们将列出一些常见的Kubernetes版本和与之兼容的Docker版本：
- Kubernetes v1.15.x对应的Docker版本是18.06.x。
- Kubernetes v1.16.x对应的Docker版本是18.09.x。
- Kubernetes v1.17.x对应的Docker版本是19.03.x。
- Kubernetes v1.18.x对应的Docker版本是19.03.x。
- Kubernetes v1.19.x对应的Docker版本是19.03.x。
需要注意的是，这里只列出了一些常见的版本对应关系，实际上可能还有其他的版本组合可以使用。另外，这些版本对应关系只是建议，如果你的环境中某个版本的组合正常工作，那么你可以继续使用它。
下面是一个使用Kubernetes和Docker的代码示例，用于展示它们如何配合工作：
# app.py
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello, World!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
上述代码是一个简单的Python Flask应用，它会在访问根路径时返回“Hello, World!”。接下来，我们将使用Docker将该应用容器化，并在Kubernetes上运行。
首先，我们需要编写一个Dockerfile来定义容器镜像的构建过程：
# Dockerfile
FROM python:3.8-slim-buster
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 5000
CMD ["python", "app.py"]
上述Dockerfile使用了Python 3.8的基础镜像，并将应用代码复制到容器的/app目录中。然后，它会安装应用所需的依赖包，并将容器的5000端口暴露出来。最后，通过CMD指令运行应用。
接下来，我们可以使用以下命令来构建和运行Docker容器：
$ docker build -t myapp:1.0 .
$ docker run -d -p 5000:5000 myapp:1.0
通过上述命令，我们构建了一个名为myapp的镜像，并运行了一个容器，将宿主机的5000端口映射到容器的5000端口上。
最后，我们可以使用Kubernetes的Deployment和Service对象来部署和暴露应用：
# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: myapp
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: myapp
template:
metadata:
labels:
app: myapp
spec:
containers:
- name: myapp
image: myapp:1.0
ports:
- containerPort: 5000
---
# service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: myapp
spec:
selector:
app: myapp
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 5000
上述配置文件中，Deployment对象定义了需要运行的容器数量和镜像版本，Service对象定义了如何暴露应用。我们可以使用以下命令来应用这些配置文件：
$ kubectl apply -f deployment.yaml
$ kubectl apply