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在K8S中,api-service 和 kube-schedule 高可用原理是什么?

时间:2024-07-25 12:08:59浏览次数:17  
标签:实例 kube service schedule Server API scheduler K8S leader

在Kubernetes(简称K8s)中,api-servicekube-scheduler的高可用原理是确保这些关键组件在部分节点或实例出现故障时,集群的整体功能和稳定性不受影响。下面分别详细解释这两个组件的高可用原理:

1. API Server 高可用原理

API Server作为Kubernetes集群的API网关,负责接收来自用户和其他Kubernetes组件的所有RESTful请求。其高可用原理主要包括以下几个方面:

  1. 多实例冗余与负载均衡:
    • 部署多个API Server实例,并通过负载均衡器(如Nginx、HAProxy或云服务商提供的负载均衡服务)对外提供统一入口。这样可以确保即使有单个API Server实例发生故障,其他健康的实例仍然能够处理请求,保证服务连续性。
    • API Server实例之间通常是无状态的,这使得它们可以很容易地进行横向扩展或缩减,以适应不同的负载需求。
  2. 共享存储:
    • 所有API Server实例连接到同一个高可用的etcd集群,etcd集群持久化了整个Kubernetes集群的状态信息。因此,无论哪个API Server实例响应客户端请求,它读取和写入的数据都是一致的。
  3. 健康检查与自动恢复:
    • 运维人员会配置监控系统对每个API Server实例进行健康检查,并在检测到异常时及时重启或替换故障节点。
    • 在使用kubeadm等自动化部署工具时,kubelet会负责监视API Server Pod的健康状态,并在需要时自动重启它们。
  4. API Server优化:
    • 通过配置API Server的参数(如--max-requests-inflight--max-mutating-requests-inflight)来限制并行处理的请求数量,以避免因过载而导致的服务不可用。
    • 使用优先级和公平保证(Priority and Fairness)功能来更细粒度地控制客户端请求,确保高优先级的请求得到优先处理。
  5. 缓存机制:
    • API Server提供了集群对象的缓存机制,以减少对etcd的访问频率,提高对象访问的性能。
2. kube-scheduler 高可用原理

kube-scheduler是Kubernetes集群中的调度器,负责将Pods调度到合适的节点上。其高可用原理主要包括以下几个方面:

  1. Leader Election:
    • kube-scheduler组件支持leader选举功能,通过启动参数--leader-elect=true来启用。
    • 当启用leader选举时,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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 高可用部署:
    • 在实际部署中,通常会在多个master节点上部署kube-scheduler的副本,并通过etcd实现leader选举,以确保在部分master节点故障时,调度服务仍然可用。

综上所述,Kubernetes通过多实例冗余、负载均衡、共享存储、健康检查、自动恢复、leader选举等机制,确保了API Server和kube-scheduler等关键组件的高可用性。这些机制共同作用,使得Kubernetes集群能够在面对单点故障时保持稳定运行。

标签:实例,kube,service,schedule,Server,API,scheduler,K8S,leader
From: https://www.cnblogs.com/huangjiabobk/p/18322691

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