K8S整体架构
上图包含了K8S中的所有组件，我们把K8S集群分为两个部分，即Master节点（主结点）和Node节点（工作结点），其中主节点运行着控制平面组件Control Plane Components，工作结点运行着必要的Kubelet和Kube-proxy组件。
K8S采用了分布式、去中心化的架构，由分布式控制平面和多节点的工作节点组成，K8S的核心设计目标之一是高可用性和高伸缩性，因此它并没有采用"一主多从"这种分布式架构模式。
其中，控制平面的组件也可以被部署成多个实例以提供冗余和负载均衡。另外，工作结点之间也是对等的，可以随时向集群中添加或者删除节点。
控制平面
API-server
API-Server充当了整个K8S集群的入口点，负责接受整个集群的所有内部请求.这里的请求并不是外界访问我们部署的应用的请求，而是k8s内部通过请求以达到预期的最终状态，通常涉及更改集群的状态或者管理集群的资源。
比如下图中，某个deployment当前的pod数量为5，我们使用kubectl scale deployment my-delpyment --replicas = 10去手动将这个deployment的pod数量扩容到10，这时其实是修改了deployment.spec.deseriedReplicas字段，它的值会变为10，那么这个预期状态会先被对应的deployment controller给发现，然后发送请求给api-server进行处理。
在K8S中，每个对象都由四部分组成，即Api-version、Kind、Metadata、Spec、Status，其中Spec直译过来是规约的意思，我们可以理解Spec是对象想要达到的状态，Status则是目前的状态，K8S会努力让Status不断变化，直至和Spec约定的状态达到一致。
etcd
etcd是一个分布式的Key-Value系统，它并不直接参与编排，而是负责维护集群的配置信息和状态，包括配置、各种对象的状态、服务定义等等。
例如：
资源的配置信息：包括各种对象的定义，如Deployment、StatefulSet、ConfigMap、Secret等等，这些配置信息用于定义集群中的资源对象，它们的Spec、Label等等。
实时状态数据：etcd也存储了关于集群中各种资源对象的实时状态数据，这包括有关当前运行的pod的信息、资源对象状态、服务的端口映射等等，当这些对象的状态发生更改的时候，etcd会记录这些变化，以便K8S内部能获取到最新的状态信息。
同时，在K8S中每个资源对象都有一个ResoureVersion字段，代表了该对象的版本号，因为K8S使用乐观并发控制来处理并发访问，这个版本号会在对象发生改变的时候递增。所以当我们手动修改某个对象的时候，比如kubectl edit deployment my-deployment -n mynamepsace的时候，有可能保存文件之后提示"因为resourceVersion更新对象失败"的提示。
这是因为在修改文件的时候，我们的对象已经被其他因素修改了，并且数据同步到etcd中，使得该对象的版本号+1，我们再次保存修改的时候，版本号落后于ectd中对象的版本号，于是会修改失败。
控制平面的内部状态：包括controller-manager的leader选举信息、API-Server的配置信息等。
kube-scheduler
kube-scheduler负责将新创建的pod调度到合适的node上，它会考虑多种因素，以确保最后部署的Node是最佳选择，比如以下因素。
Node资源可用性，当前Node的资源情况，剩下多少CPU、Memory、GPU资源等等Pod和Node都可以设置亲和性和反亲和性规则，通过pod或者Node的Affinity字段实现，以便实现在调度的时候实现来偏好或者规避Node或pod- 结点和容忍性，可以给结点设置污点
Taints，表明它们不希望接受特定类型的pod，同时也可以设置容忍Tolerations规则，以接受具有特定污点的pod，它们分别通过Node.Spec.taints和Pod.spec.tolerations字段来声明 - 其他因素：比如，节点的负载均衡，
kube-scheduler会尽量保证各个节点的负载均衡，以确保不会过度分配负载到某些节点。以及数据的本地性，如果多个节点上有具有所需数据的pod，kube-scheduler会优先选择哪些本地数据更好的结点，以减少网络传输的需求等策略。
当然，我们也可以编写自定义的调度器拓展，来实现我们想要的定制化pod调度策略，例如pod不会调度到cpu负载超过50%的Node上。
kube-controller-manager
kube-controller-manager中蕴含了各种各样的控制器，如Deployment控制器、StatefulSet控制器、Replication控制器、JOB/CornJOB控制器、HPA控制器等等。下图有一个简单的概括，当然，除了这些控制器之外还有其他的控制器。
这些不同的控制器会负责管理、调整其管理的对象，比如Deployment就负责管理所有的Deployment对象，每一个控制器是一个独立的进程，但是K8S为了降低管理这一系列控制器的复杂度，将它们编译成了同一个二进制文件，并且运行在同一进程里。
这么做也是有原因的，当系统存在多个controller-manager的时候，K8S就需要选举出一个控制器的主节点作为集群的Leader，其他的节点被认为是从节点，当这些控制器被编译在一个二进制文件中的时候，只需要将这一个Controller Manager实例选举为Leader即可，而不需要每一种控制器都有自己的Leader。
这样的话，成为Leader的那个实例将负责执行所有控制器的工作，能够显著降低控制器选主部分的复杂性，保证整个Controller Manager和各个Controller集群的高可用性和一致性。
cloud-controller-manager
cloud-controller-manager与kube-controller-manager类似，也是一个控制器管理器，这个组件主要是和云厂商相关的，如果你是自己搭建的集群，那么就不会有这个组件。
它嵌入了特定于云平台的控制逻辑，cloud-controller-manager允许你将你的集群连接到云提供商的API之上，这是一个可插拔式的组件，使得不同的云厂商都能够将其平台与K8S集成。
我们可以把云看成一个系统，K8S看成一个系统，cloud-controller-manager组件则是两个系统之间的桥梁，比如云中的虚拟服务器，通过cloud-controller-manager被视为K8S中的一个Node结点；云中的路由通过cloud-controller-manager可能被K8S用来为Pod分配IP地址等等。
下面这张图能很清晰的看出cloud-controller-manager组件的作用，一个刚刚在云平台创建的NODE，被cloud-controller-manager识别，然后添加进集群内部。
云控制器管理器的控制器包括：
Node控制器
节点控制器负载在云基础设施中创建了新服务器时，为之更新节点对象，节点控制器从云提供商获取当前租户中主机的信息，节点控制器执行以下功能：
1.使用从云平台API获取的对应服务器的唯一标识符，更新Node对象。
2.利用特定云平台的信息为Node对象添加注解和标签，例如节点所在的区域，和所具有的资源等等。
3.获取节点的网络地址和主机名。
4.检查节点的健康状态，如果节点无响应，控制器通过云平台API查看该节点是否已从云中、删除或终止。如果节点已经从云中删除，则控制器也会将节点从K8S内部集群中删除。
Router控制器
路由控制器负责适当的配置云平台中的路由，以便不同节点上的容器可以相互通信。具体实现取决于各个云供应商，路由控制器也可能为Pod分配IP地址。
Service控制器
服务控制器与云平台的组件集成，如负载均衡器、IP地址、网络包过滤、目标健康检查等等。服务控制器会和云平台提供商的API进行交互，以进行上述组件的配置。
Work Node
k8s将容器放在pod中，再通过scheduler将pod调度到对应的Node上运行，Node可以是一台物理机器，也可以是一台虚拟机器（云服务器），这取决于你所在的集群配置。每个节点包含着运行Pod所需的所有环节，而所有结点通过控制平面进行管理。
节点上通常需要kubelet、container runtime、kube-proxy三个组件
kubelet
kubelet是每个节点的代理，它会把Node注册到K8S集群中，会在集群中的每一个node上运行，它保证容器按照期望情况运行在Pod中。它接受一组PodSpecs，这一组PodSpecs用来描述pod的期望运行状态，kubelet不会管理不是由K8S创建的容器。
也就是说kubelet的作用主要有两个，即确保容器在节点上正确运行和与Master节点进行通信，下面我们从几个方向详解kubelet的具体作用。
- 容器生命周期管理：负责创建、启动、停止和销毁容器，根据
Pod的定义，来保证Pod中的容器与期望的状态一致，如果某个容器失败或者终止，kubelet会尝试重启，以确保正确运行。 - 资源监控：
kubelet会定期检查节点上的资源利用情况，然后报告给Master。 - 健康检查：
Kubelet会定期执行容器的健康检查，以确保它们正常运行。如果不健康，则可以重启容器或者通知Master节点以采取措施。 - 与API-Server通信：通过与
API-Server的通信来同步本Node上的对象状态更新，以及获取其他对象的更新。
例如我们通过下面这个.yaml文件创建一个很简单的Pod
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-pod
spec:
containers:
- name: container-1
image: nginx
在成功创建这个Pod之后，Kubelet会定期监控container-1容器的健康状态，以确保它能够正常运行；并且会定期向Master报告节点的资源使用情况，如果容器崩溃或者终止，kubelet会尝试重启它，以确保Pod中的容器处于预期状态。
此外，如果想要做到更细粒度的资源监控，比如Deployment、Pod、容器级别，那么单单靠Kubelet是不行的，可以通过访问API-Server，或者使用其他工具进行数据上报，比如Prometheus、Grafana等等。
kube-proxy
kube-proxy是集群每个Node上运行的网络代理，以确保Pod之间的通信，以及Pod和集群外部的通信是正常的。
它会维护节点上的一些网络规则，这些规则会允许从集群内部或者外部的网络与Pod进行通信，以便将流量路由到正确的Pod。
如果操作系统提供了可用的数据包过滤层，则kube-proxy会通过它来实现网络规则。否则，kube-proxy只做流量转发的功能。
- 服务代理：充当了服务和后端
Pod之间的中介，接受流量并传递给对一个的Pod，客户端只需要知道服务的名称或者ClusterIP，而不需要知道后端Pod的详细信息。 - 负载均衡：根据不同的负载均衡策略将请求分发给对应的后端
Pod。 - 集群外部访问：可以将外部流量路由到集群内部的服务。
Container Runtime
container-Runtime组件使得K8S拥有容器运行的环境和条件，从而能够有效运行容器。它负责管理K8S环境中容器的执行和生命周期。
K8S支持许多容器运行环境，如containerd、CRI-O以及Kuberenetes CRI等等。
K8S早期版本仅仅适用于Docker Engine这一种特定的容器运行时，后来增加了对其他类型的容器运行时的接口，因此设置了CRI标准接口来和各种各样的容器运行时进行交互，它包括了容器运行时的接口和镜像的接口，我们可以看看这些接口的定义。
service RuntimeService { //Runtime的grpc接口
rpc Version(VersionRequest) returns (VersionResponse) {}
rpc RunPodSandbox(RunPodSandboxRequest) returns (RunPodSandboxResponse) {}
rpc StopPodSandbox(StopPodSandboxRequest) returns (StopPodSandboxResponse) {}
rpc RemovePodSandbox(RemovePodSandboxRequest) returns (RemovePodSandboxResponse) {}
rpc PodSandboxStatus(PodSandboxStatusRequest) returns (PodSandboxStatusResponse) {}
rpc ListPodSandbox(ListPodSandboxRequest) returns (ListPodSandboxResponse) {}
rpc CreateContainer(CreateContainerRequest) returns (CreateContainerResponse) {}
rpc StartContainer(StartContainerRequest) returns (StartContainerResponse) {}
rpc StopContainer(StopContainerRequest) returns (StopContainerResponse) {}
rpc RemoveContainer(RemoveContainerRequest) returns (RemoveContainerResponse) {}
rpc ListContainers(ListContainersRequest) returns (ListContainersResponse) {}
rpc ContainerStatus(ContainerStatusRequest) returns (ContainerStatusResponse) {}
rpc UpdateContainerResources(UpdateContainerResourcesRequest) returns (UpdateContainerResourcesResponse) {}
rpc ReopenContainerLog(ReopenContainerLogRequest) returns (ReopenContainerLogResponse) {}
...
}
service ImageService { //镜像的grpc接口
rpc ListImages(ListImagesRequest) returns (ListImagesResponse) {}
rpc ImageStatus(ImageStatusRequest) returns (ImageStatusResponse) {}
rpc PullImage(PullImageRequest) returns (PullImageResponse) {}
rpc RemoveImage(RemoveImageRequest) returns (RemoveImageResponse) {}
rpc ImageFsInfo(ImageFsInfoRequest) returns (ImageFsInfoResponse) {}
}
上面的这些接口都是容器运行时需要暴露给Kubelet的接口，Docker Engine没有实现CRI接口，所以当K8S创建了CRI标准之后，手动创建了部分特殊代码来帮助Docker Engine过度，也就是dockershim。
K8S在v1.20版本宣布移除dockershim，v1.24版本K8S正式移除了dockerShim，为什么要这么做呢？
从可拓展性的角度看，K8S通过引入新的容器运行时接口将容器管理与具体的运行时解耦，不再依赖某个具体的运行时实现。另外，Docker也不打算支持K8S中的CRI接口，需要K8S社区在仓库中维护Dockershim。此外，在较新的 CRI 运行时中实现了与 dockershim 不兼容的功能，例如 cgroups v2 和用户命名空间。 从 Kubernetes 中移除 dockershim 允许在这些领域进行进一步的开发。
如何实现K8S的高可用
工作结点：因为scheduler在调度pod的时候有自动调动策略，通常如果某个node失效，会自动将pod部署在其他node上，所以node结点我们无需额外处理，只要集群拥有足够多的node结点，运行情况就会很稳定
api-server、scheduler:负责接受请求 是一个无状态的服务，所以我们可以起多个api-server实例，然后通过负载均衡器让请求均匀的打到所有的api-server上去，既能提高可用性，也能降低单个api-server的压力，提升请求处理速度
ectd、kube-controller-manager:可部署多个实例，它们内部会选出主节点
结语
《每天十分钟，轻松入门K8S》的第二篇02.K8S架构详解到这里就结束了，感谢您看到这里。
在下一篇中我会带着大家搭建K8S环境，真正开始K8S的具体操作，感兴趣的小伙伴欢迎点赞、评论、收藏，您的支持就是对我最大的鼓励。
