在K8S中，各组件是如何实现高可用？

小半 • 2024年2月2日下午4:50 • 后端开发 • 阅读 370

在Kubernetes（K8S）中，各个组件实现高可用的主要方法包括冗余部署和自动故障恢复机制。以下是Kubernetes主要组件的高可用性实现方式：

kube-apiserver：
- 高可用策略：通过在多个节点上部署多个API服务器实例，并使用负载均衡器（如云服务商提供的负载均衡或自建的负载均衡解决方案如HAProxy、Nginx等）对外提供统一入口。
- 数据持久化：所有状态变更都写入etcd集群，etcd自身也需要做高可用部署以确保数据一致性。
etcd：
- 高可用策略：通过运行一个奇数个节点（通常为3、5或7个节点）的etcd集群，利用Raft一致性算法保证即使部分节点宕机也能继续提供服务。
- 故障恢复：当某个etcd节点失效时，剩余节点可以继续进行选举并保证数据的一致性和可用性。
kube-scheduler 和 kube-controller-manager：
- 高可用策略：每个组件都可以在多个节点上独立运行多个实例，并设置“leader election”机制，即通过共享存储（例如基于etcd的锁服务）来确定哪个实例是当前活跃的领导者，其他实例作为候选者等待切换。
- 自动故障恢复：当当前领导者节点不可用时，其余节点上的实例会竞争并获取领导权，从而接管工作，保证调度和服务控制功能的连续性。
kubelet 和 kube-proxy：
- 在每个Node节点上运行，它们不是跨节点高可用设计的重点，但可以通过监控和管理Node的健康状况以及容器运行情况，结合Pod副本集（ReplicaSet）、Deployment等资源定义来实现应用层面的高可用。
网络组件（如Calico、Flannel等）：
- 通常在网络层面也会有相应的高可用方案，比如多节点部署和配置冗余路由规则等。
cloud-controller-manager（如果适用）：
- 类似于scheduler和controller-manager，也可以在多个节点上部署多个实例，并采用leader election机制保证只有一个实例处于活动状态，以便与云平台进行交互，处理云服务相关的任务。