Kubernetes的节点包含两种角色：Master节点和Node节点。Master节点部署apiserver 、scheduler、controller manager (replication controller、node controller等)，Node节点上部署kubelet和proxy。当然可以把Master和Node节点部署到一起，只是生产环境通常不建议这样做。
以下涉及各个组件实现了什么，有什么处理逻辑，部分组件涉及该组件的高可用，并以deployment创建为例串了下流程。整个下来，对kunernetes各个组件有一定的了解。
Master节点之Kubernetes集群入口组件：Apiserver
Apiserver是Kubernetes最核心的组件，是整个集群API的入口，每个组件都需要和它交互。Kubernetes所有资源数据都是通过Apiserver保存到后端Etcd的，它本身还提供了对资源的缓存。因为Apiserver是无状态的，所以在集群的高可用部署可以为多活。
Apiserver启动后会将每个版本的接口注册到一个核心的路由分发器(Mux)。Kubernetes API接口主要分为组、版本和资源三层。举例：“/apis/batch/v1/jobs”接口，batch是组，v1是版本，jobs是资源。Kubernetes的核心资源都放在“/api”接口下，扩展的接口放在“/apis”下。
Apiserver请求处理流程拆分如下：
1) 当客户端请求到达Apiserver后，首先经过Authentication认证和Authorization授权。认证支持Basic、Token及证书认证等。授权目前默认使用的是RBAC。
2) 认证成功后，请求到达路由分发器(Mux)，然后路由分发到指定接口。
3) 经过路由分发后，为了兼容多个接口版本，将请求中不同版本的资源类型统一转化为一个内部资源类型。
4) 转换为内部模型后，进入Admission准入控制，在准入控制采用插件机制，用户可以定义自己的注入控制器验证，并更改资源配置。
5) 准入控制通过后，进入Validation资源校验。资源校验主要是验证参数是否合法，必传参数是否齐备等。
6) 最后转化到用户最初的资源版本，并保存到Etcd中。
Master节点之资源管理组件：Controller manager
Controller manager是负责资源管理的组件，它主要负责容器的副本数管理、节点状态维护、节点网段分配等，是Kubernetes负责实现生命式API和控制器模式的核心。
以ReplicaSet为例，Controller manager会周期地检测理想的“目标容器数”和真实的“当前容器数”是否相同。如果不相等，则会将实际的容器数调整到目标容器数。当设置一个ReplicaSet的副本数为10的时候，如果实际的容器数小于10，则会执行调用Apiserver创建Pod。如果当前容器数大于10，则会执行删除Pod操作。
Master节点之容器调度组件：Scheduler
Scheduler负责容器调度组件。每个Pod会在一台node节点上启动，通过Scheduler调度组件的筛选、打分，选择出Pod启动的最佳节点。当Pod创建后，Pod的NodeName属性为空，Scheduler会查询所有NodeName为空的Pod，并执行调度策略。选择最优的部署节点后，调用Apiserver绑定Pod对应的主机(设置Pod NodeName属性)。绑定成功后，对应节点的Kubelet便可以启动容器。
Scheduler的调度过程分为两个步骤：
第一步是筛选（Predicate），筛选满足需要的节点。筛选的条件主要包括（1）Pod所需的资源（CPU、内存、GPU等）；（2）端口是否冲突（针对Pod HostPort端口和主机上面已有端口，我认为这个应该是容器的网络模式为host）；（3）nodeSelector及亲和性（Pod亲和性和Node亲和性）；（4）如果使用本地存储，那么Pod在调度时，将只会调度存储绑定的节点；（5）节点的驱赶策略，节点可以通过taint（污点）设置驱赶Pod策略，对应的Pod也可以设置Toleration（容忍）。
第二步是根据资源分配算法排序打分（Priorities），选择得分最高的节点作为最终的调度节点，主要调度策略包括LeastRequestedPriority（最少资源请求）、BalancedResourceAllocation（均衡资源使用）、ImageLocalityPriority（镜像本地优先）和NodeAffinityPriority（主机亲和算法）等。为了归一化每种算法的权重，每种算法取值范围都是0～10，累加所有算法的总和，取得分最大的主机作为Pod的运行主机。
Scheduler组件本地维护了一个调度队列和本地缓存，调度队列暂存了需要被调度的Pod，调度的先后顺序可以调整。本地缓存主要是缓存Pod和Node信息，可以避免每次调度时都从Apiserver获取主机信息。
为了提高调度效率，Scheduler采用了乐观锁，即Predicate和Priorities是并行操作的，那么有可能会出现数据的不一致，即Pod调度时主机上面资源是符合要求的。当容器启动时，由于其他容器也调度到该节点导致资源又不满足要求了。所以在Kubelet启动容器之前首先执行一遍审计（在Kubelet上重新执行一遍Predicate）操作，确认资源充足才会启动容器，否则将更新Pod状态为Failed。
Scheduler是典型的单体调度。为了支持高可用，可以部署多个Scheduler，但只有一个Scheduler处于Active状态，其他都为Standby状态。当处于Active的Scheduler宕机后，由于无法续约，会从Etcd中摘除，其他Scheduler节点便可以通过争抢注册Etcd的方式获得调度权限。
Minion节点之Kubelet组件
Kubelet接收Apiserver分配的启动容器的任务，然后拉起容器。当然，如果收到销毁指令，同样会执行删除容器的操作。
本地镜像也是由Kubelet负责维护，配合GC机制，删除无用的镜像和容器。
除此之外，Kubelet还需定时向Apiserver上报自己的状态，一方面告知Apiserver自身还存活着，另一方面将本节点的Pod状态、存储使用等信息上报到Apiserver。
Kubelet启动一个主线程，用于保持和Apiserver的通信，主线程不能被阻塞，否则将无法定时完成上报，导致Apiserver将该节点设置为NotReady状态。所以Kubelet会启动很多协程用于检测节点状态，回收废旧资源，驱赶低优先级Pod，探测Pod健康状态等。syncLoop是Kubelet的核心，它通过一个死循环不断接收来自Pod的变化信息，并通过各种Manger执行对应的操作，如下图。
Minion节点之Kube-proxy代理服务
Kube-proxy是代理服务，为Kubernetes的Service提供负载均衡，本质上是iptables或ipvs实现的。Kubernetes将服务和Pod通过标签的方式关联到一起，通过服务的标签筛选找到后端的Pod，但服务的后端通过Endpoint(端点)关联Pod，Endpoint可以理解为“Pod地址:Pod端口”的组合。
举例：kube-proxy如何生成iptables规则的？当创建一个服务后，Kubernetes默认会为每个服务生成一个虚拟IP(VIP)。通过访问VIP即以负载均衡的方式访问后端Pod的服务。举例一个服务：对内提供服务的端口8080，对外提供服务的端口31341，并通过paas.io/serviceName选择后端容器。这会在每台机器上生产如下iptables规则。
1）将进和出的流量都转到KUBE-SERVICES链上。
2）目标是VIP(10.0.0.41)或访问NodePort的流量都转发到某个链上(KUBE-SVC-HDARFCJAQENGWQ37)。
3）KUBE-SVC-HDARFCJAQENGWQ37链通过iptables的随机模块分发流量，第一个是50%，第二个是100%。如果后端有3个Pod，那么比例将会是33%、50%、100%，以此类推。
4）最终通过DNAT进入容器。
一个Deployment的启动
通过kubectl run（eg：kubectl run nginx--image=nginx--replicas=5）命令去创建一个Deployment。
这个请求先到达Apiserver，Apiserver负责保存到Etcd，Controller manager中的Deployment控制器会监测到有一个Deployment被创建，此时会创建相应的ReplicaSet，ReplicaSet的控制器也会监测到有新的ReplicaSet创建，会根据相应的副本数调用Apiserver创建Pod。
此时Pod的主机字段是空的，因为还不知道将要在哪台机器上面启动，然后Scheduler开始介入，调度没有分配主机的Pod，通过预先设定的调度规则，包括节点标签匹配、资源使用量等选择出最合适的一台机器，在通过apiserver的bind请求将Pod的主机字段设置完成。
Kubelet监测到属于自己的节点有新容器创建的事件，于是便拉起一个容器，并上报给apiserver容器的状态。
来源于陈晓宇的《云计算那些事儿：从IaaS到PaaS进阶》10.1 Kubernetes组件分析
