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本篇文章为大家展示了如何进行 Kubernetes 架构及组件介绍，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
1. Kubernetes 简介
Kubernetes 是谷歌开源的容器集群管理系统，是 Google 多年大规模容器管理技术 Borg 的开源版本，主要功能包括:
基于容器的应用部署、维护和滚动升级
负载均衡和服务发现
跨机器和跨地区的集群调度
自动伸缩
无状态服务和有状态服务
广泛的 Volume 支持
插件机制保证扩展性
Kubernetes 发展非常迅速，已经成为容器编排领域的领导者。
2. Kubernetes 架构及组件介绍 2.1 kubernetes 架构
Kubernetes 主要由以下几个核心组件构成：
etcd 保存整个集群的状态；
apiserver 提供了资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问控制、API 注册和发现等机制；
controller manager 负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等；
scheduler 负责资源的调度，按照预定的调度策略将实例（Pod）调度到相应的主机上；
kubelet 负责维护容器的生命周期，同时也负责存储卷和网络的管理；
container runtime 负责镜像管理以及容器的真正执行，在我们系统中指的是 Docker
kube-proxy 负责为应用提供集群内部的服务发现和负载均衡
推荐的插件
helm – kubernetes 包管理工具
kube-dns/coreDNS 负责为整个集群提供 DNS 服务
Ingress Controller 为服务提供外网入口
Heapster 提供资源监控
Dashboard 提供 GUI
Federation 提供跨可用区的集群
Fluentd-elasticsearch 提供集群日志采集、存储与查询
2.2 Kubernetes 组件介绍
2.2.1 etcd
etcd 是基于 Raft 一致性算法开发的分布式 key-value 存储，可用于服务发现、共享配置以及一致性保障（如数据库选主、分布式锁等）
etcd 主要功能：
基本的 key-value 存储
监听机制
key 的过期及续约机制，用于监控和服务发现
原子 CAS 和 CAD，用于分布式锁和 leader 选举
Etcd 基于 RAFT 的一致性
leader 节点选举方法
初始启动时，节点处于 follower 状态并被设定一个 election timeout，如果在这一时间周期内没有收到来自 leader 的心跳检测，节点将发起选举，将自己切换为 candidate（候选人）节点之后，向集群中的其他 follow 节点发送请求，询问其是否选举自己为 leader
当收到来自集群中过半数节点的接受投票后，节点即成为 leader，开始接收保存 client 的数据并向其他的 follower 节点同步日志。如果没有达成一致，则 candidate 节点随机选择一个等待时间（150ms ～ 300ms）再次发起投票，得到集群中半数以上的 follower 接受的 candidate 将成为 leader
leader 节点依靠定时向 follower 节点发送心跳检测来保持其地位
任何时候如果其他 follower 在 election timeout 期间没有收到来自 leader 的心跳检测，同样会将自己的状态切换为 candidate 并发起选举。每成功选举一次，新 leader 的步进数（Term）都会比之前 leader 的步进数加 1
失效处理
leader 失效：其他没有收到心跳检测的节点将发起新的选举，当 leader 恢复后由于步进数小自动成为 follower（日志会被新 leader 的日志覆盖）
follower 节点不可用：follower 节点不可用的情况相对比较容易解决。因为集群中的日志内容始终是从 leader 节点同步，只要这一节点再次加入集群时重新从 leader 节点处复制日志即可
多个候选人（candidate）：冲突后 candidate 将随机选择一个等待时间（150ms ～ 300ms）再次发起投票，得到集群中半数以上的 follower 接受的 candidate 将成为 leader
讲到这里可能有同学发现 Etcd 和 Zookeeper、Consul 等一致性协议实现框架有些类似，的确这些中间件是比较类似的，关于其中的异同点，大家可以自行查阅资料。
2.2.2 kube-apiserver
kube-apiserver 是 Kubernetes 最重要的核心组件之一，主要提供了如下功能：
提供集群管理的 REST API 接口，包括认证授权、数据校验以及集群状态变更等
提供同其他模块之间的数据交互 (其他模块通过 API Server 查询或修改数据，只有 API Server 才直接操作 etcd)
2.2.3 kube-scheduler
kube-scheduler 负责分配调度 Pod 到集群内的节点上，它监听 kube-apiserver，查询还未分配 Node 的 Pod，然后根据调度策略为这些 Pod 分配节点
通过以下三种方式可以指定 Pod 只运行在特定的 Node 节点上
nodeSelector: 只调度到匹配指定 label 的 Node 上
nodeAffinity: 功能更丰富的 Node 选择器，比如支持集合操作
podAffinity: 调度到满足条件的 Pod 所在的 Node 上
2.2.4 kube-controller-manager
kube-controller-manager 是 Kubernetes 的大脑，通过 kube-apiserver 监控整个集群的状态，并确保集群处于预期的工作状态，它由一系列的控制器组成，这些控制器主要包括三组：
1. 必须启动的控制器
eploymentController
DaemonSetController
NamesapceController
ReplicationController
RelicaSet
JobController
…
2. 默认启动的控制器
NodeController
ServiceController
PVBinderController
…
3. 默认禁止的可选控制器
BootstrapSignerController
TokenCleanerController
…
2.2.5 Kubelet
每个 Node 节点上都运行一个 kubelet 守护进程，默认监听 10250 端口，接收并执行 master 发来的指令，管理 Pod 及 Pod 中的容器。每个 kubelet 进程会在 API Server 上注册节点自身信息，定期向 master 节点汇报节点的资源使用情况
节点管理
主要是节点自注册和节点状态更新:
Kubelet 可以通过设置启动参数 –register-node 来确定是否向 API Server 注册自己;
如果 Kubelet 没有选择自注册模式，则需要用户自己配置 Node 资源信息，同时需要在 Kubelet 上配置集群中 API Server 的信息;
Kubelet 在启动时通过 API Server 注册节点信息，并定时向 API Server 发送节点状态消息，API Server 在接收到新消息后，将信息写入 etcd
容器健康检查
Pod 通过两类探针检查容器的健康状态
LivenessProbe 存活探针：通过该探针判断容器是否健康，告诉 Kubelet 一个容器什么时候处于不健康的状态。如果 LivenessProbe 探针探测到容器不健康，则 kubelet 将删除该容器，并根据容器的重启策略做相应的处理。如果一个容器不包含 LivenessProbe 探针，那么 kubelet 认为该容器的 LivenessProbe 探针返回的值永远是“Success”。
ReadinessProbe 就绪探针：用于判断容器是否启动完成且准备接收请求。如果 ReadinessProbe 探针探测到失败，则 Pod 的状态将被修改。Endpoint Controller 将从 Service 的 Endpoint 中删除包含该容器所在 Pod 的 IP 地址的 Endpoint 条目。
2.2.6 kube-proxy
每台机器上都运行一个 kube-proxy 服务，它监听 API Server 中 service 和 Pod 的变化情况，并通过 userspace、iptables、ipvs 等 proxier 来为服务配置负载均衡
代理模式（proxy-mode）提供如下三种类型：
1) userspace
最早的负载均衡方案，它在用户空间监听一个端口，所有请求通过 iptables 转发到这个端口，然后在其内部负载均衡到实际的 Pod。service 的请求会先从用户空间进入内核 iptables，然后再回到用户空间（kube-proxy），由 kube-proxy 完成后端 Endpoints 的选择和代理工作，这样流量从用户空间进出内核带来的性能损耗是不可接受的，所以产生了 iptables 的代理模式
2) iptables:
iptables mode 完全使用 iptables 来完成请求过滤和转发。但是如果集群中存在大量的 Service/Endpoint，那么 Node 上的 iptables rules 将会非常庞大，添加或者删除 iptables 规则会引起较大的延迟。
3) ipvs:
为了解决存在大量 iptables 规则时的网络延迟的问题，Kubernetes 引入了 ipvs 的模式，（ipvs 是 LVS – Linux Virtual Server 的重要组成部分，最早是由中国的章文嵩博士推出的一个开源项目，提供软件负载均衡的解决方案），下面是 ipvs 模式的原理图：
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