k8s 组件的梳理 (1)，Python 篇

2、etcd

保存了 k8s 集群的一些数据，比如 pod 的副本数，pod 的期望状态与现在的状态

3、scheduler

master 节点上的调度器，负责选择节点让 pod 在节点上运行

kube-scheduler 给一个 pod 做调度选择包含两个步骤：

1、过滤

2、打分

过滤阶段会将所有满足 Pod 调度需求的 Node 选出来。例如，PodFitsResources 过滤函数会检查候选 Node 的可用资源能否满足 Pod 的资源请求。在过滤之后，得出一个 Node 列表，里面包含了所有可调度节点；通常情况下，这个 Node 列表包含不止一个 Node。如果这个列表是空的，代表这个 Pod 不可调度。

在打分阶段，调度器会为 Pod 从所有可调度节点中选取一个

最合适的 Node。根据当前启用的打分规则，调度器会给每一个可调度节点进行打分。

最后，kube-scheduler 会将 Pod 调度到得分最高的 Node 上。如果存在多个得分最高的 Node，kube-scheduler 会从中随机选取一个。

4、controller

master 节点的控制器，负责在节点出现故障时进行通知和响应，负责对节点的 pod 状态进行监控

Node 组件

1、kubelet

一个在集群中每个节点上运行的代理。它保证容器都运行在 Pod 中。

他负责管理在该节点上的属于 k8s 集群的容器

2、kube-proxy

一个代理，可以通过代理创建一个虚拟 ip，通过这个 ip 来与 pod 进行交流

3、Container Runtime

容器运行环境是负责在节点上运行容器的软件

附加组件

1、DNS

负责对 k8s 集群进行域名解析

2、Dashboard

Dashboard 是 k8s 集群的一个 web 界面，

3、集群层面日志

集群层面日志机制负责将容器的日志数据保存到一个集中的日志存储中，该存储能够提供搜索和浏览接口。

4、容器资源监控

容器资源监控将关于容器的一些常见的时间序列度量值保存到一个集中的数据库中，并提供用于浏览这些数据的界面。

k8s 流程

供参考：

1、准备好对应的 yaml 文件，通过 kubectl 发送到 Api Server 中

最后

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