kube-apiserver 操作k8s统一的接口管理
kube-controller-manager和kube-scheduler 每个只有一个在工作成为leader其他都是在不断的尝试获取锁
实现锁的资源：通过创建资源对象（当前的实现中实现了 ConfigMap 和 Endpoint 两种类型的资源）来维护锁的状态。这两种资源对象存在etcd里，也可以说是用etcd来实现的。
Etcd使用的是raft一致性算法来实现的，是一款分布式的一致性KV存储，存储k8s所有的元数据。
网络插件flannel、calico等网络插件也需要用到etcd存储网络的配置信息
kubernetes本身，包括各种对象的状态和元信息配置
kube-controller-manager 用于监视 apiserver 暴露的集群状态
节点控制器（node-controller）: kubelet在启动时会通过API Server注册自身的节点信息，并定时向API Server汇报状态信息，API Server接收到信息后将信息更新到etcd中。Node Controller通过API Server实时获取Node的相关信息，实现管理和监控集群中的各个Node节点的相关控制功能。
副本控制器（Replication Controller）: 负责维护系统中每个副本控制器对象正确数量的 Pod。副本控制器的作用即保证集群中一个RC所关联的Pod副本数始终保持预设值。
ResourceQuota Controller：资源配额管理确保指定的资源对象在任何时候都不会超量占用系统物理资源
容器级别：对CPU和Memory进行限制;
Pod级别：对一个Pod内所有容器的可用资源进行限制;
Namespace级别
定义Deployment来创建Pod和ReplicaSet
滚动升级和回滚应用
扩容和缩容
暂停和运行Deployment
statefulset controller：StatefulSet是为了解决有状态服务的问题
对应Deployments和ReplicaSets是为无状态服务而设计
daemonset controller：DaemonSet确保全部（或者一些）Node 上运行一个 Pod 的副本
Horizontal Pod Autoscaling： 水平扩容触发 CPU利用率 内存利用率
Endpoints controller：表示了一个Service对应的所有Pod副本的访问地址，它负责监听Service和对应的Pod副本的变化。
kube-proxy进程获取每个Service的Endpoints，实现Service的负载均衡功能。
就是实现了内部请求到service和外部的从node port向service的访问，转发到后端某个pod。
如果部署的应用满足以下一个或多个部署需求，则建议使用StatefulSet。
稳定的、唯一的网络标识;
稳定的、持久的存储;
有序的、优雅的部署和伸缩;
有序的、优雅的删除和停止;
有序的、自动的滚动更新;
实现固定的Pod IP方案, 可以优先考虑基于StatefulSet
当扩容StatefulSet应用时，每新增一个Pod必须是前一个Pod Ready为前提。
kube-scheduler
kube-scheduler监视没有分配节点的新创建的 Pod，选择一个节点供他们运行。调度节点分配主要可以分为预选（Predicates）与优选（Priorities）两个环节：
kube-dns这个插件是官方推荐安装的。通过将 Service 注册到 DNS 中，k8s 可以为我们提供一种简单的服务注册发现与负载均衡方式。
kube-dns内部通过监听services和endpoints的变更事件将域名和IP对应信息同步到本地缓存。
kubectlgetsvc-n kube-system
kubelet
在kubernetes集群中，每个Node节点都会启动kubelet进程，用来处理Master节点下发到本节点的任务，管理Pod和其中的容器。kubelet会在API Server上注册节点信息，定期向Master汇报节点资源使用情况，并通过cAdvisor监控容器和节点资源。
Ingress
ingress配置一种路由转发规则，ingress controller会根据ingress中的规则，生成路由转发配置。如nginx-ingress-controller，控制循环会检测ingress对象的添加，通过其规则和service、pod信息生成nginx的配置，通过nginx实现对外服务和负载均衡。
pod创建流程
1、客户端提交创建请求，通过API Server的Restful API，或者用kubectl命令行工具。支持的数据类型包括JSON和YAML。
2、API Server处理用户请求，存储Pod数据到etcd。
3、kube-scheduler通过API Server查看未绑定的Pod。尝试为Pod分配主机。
4、kube-scheduler通过预选算法过滤掉不符合要求的主机。比如Pod指定了所需要的资源量，那么可用资源比Pod需要的资源量少的主机会被过滤掉，端口被占用的也被过滤掉；
5、kube-scheduler通过优选算法给主机打分，对预选筛选出的符合要求的主机进行打分，在主机打分阶段，调度器会考虑一些整体优化策略，比如把一个deployment类型的pod分布到不同的主机上，使得资源均衡；或者将两个亲和的服务分配到同一个主机上。
6、选择主机：选择打分最高的主机，进行binding（调用apiserver将pod和node绑定）操作，结果存储到etcd中。
7、kubelet监听Api Server，根据调度结果执行Pod创建操作：绑定成功后，scheduler会调用API Server的API在etcd中创建一个bound pod对象，描述在一个工作节点上绑定运行的所有pod信息。运行在每个工作节点上的kubelet也会定期与etcd同步bound pod信息，一旦发现应该在该工作节点上运行的bound pod对象没有更新，则调用Docker API创建并启动pod内的容器。
8、kubelet调用CNI（Docker 运行或通过 rkt)运行 Pod 的容器。并周期性的对容器生命周期进行探测。（健康检查readness-隔离、liveness-重启）
各组件基本都是通过API Server提供的list-watch API进行监听资源对象变化，进行自己的控制循环，这些核心功能都被封装到了client-go包中。我们可以根据自己的需求，通过CRD编写controller、operator进行自己的控制循环逻辑、运维自动化部署，很轻松的扩展k8s能力。
