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。