在K8S中，apiservice与kube-schedule高可用原理？

在Kubernetes（简称K8s）中，为了实现高可用性（HA），不同的组件有不同的机制：

kube-apiserver 高可用原理：

• 负载均衡：在一个集群中，通常会部署多个kube-apiserver实例，并通过负载均衡器（如云服务商的负载均衡服务或硬件负载均衡器，或者是内部软件如NGINX等）对外提供统一入口。这样可以确保即使有单个API服务器发生故障，其他健康的API服务器仍然能够处理请求，保证服务连续性。
• 共享存储：所有API服务器实例通常会连接到同一个高可用的ETCD集群，这个集群持久化了整个Kubernetes集群的状态信息。因此，无论哪个API服务器响应客户端请求，它读取和写入的数据都是一致的。
• 健康检查与自动恢复：运维人员会配置监控系统对每个API服务器进行健康检查，并且在检测到异常时能及时重启或替换故障节点。

kube-scheduler 高可用原理：

• Leader Election：kube-scheduler组件也支持leader选举功能，即设置启动参数 --leader-elect=true。当启用此选项时，scheduler进程将尝试在它们之间选举一个领导者（leader），其他的scheduler作为备份（standby）。只有被选举为leader的scheduler才会执行实际的调度任务。
• 监听etcd状态变化：所有scheduler实例都会通过监听etcd中的leader election锁来判断当前是否有活跃的scheduler leader。一旦当前leader失效，其余scheduler将会发起新一轮选举以确定新的leader。
• 快速切换：当leader scheduler失效时，其他scheduler能快速感知并重新选举，从而使得调度服务几乎没有中断。

综上所述，Kubernetes的kube-apiserver和kube-scheduler都是通过分布式系统的手段实现了高可用性，确保了即使在部分组件出现故障的情况下，集群的核心控制面服务依然能够稳定运行。