在 Kubernetes 集群中，在每个 Node(又称 Minion)上都会启动一个 kubelet 服务进程 。 该进程用于处理 Master 下发到 本节点的 任务， 管理 Pod 及 Pod 中的 容器 。 每个 kubelet 进 程都会在 API Server 上注册节点自身的信息，定期向 Master 汇报节点资源的使用情况， 并通过 cAdvisor 监控容器和节点资源 。

Kubernetes 抽象出了 Service 的概念 。 Service 是对一组 Pod 的抽象，它会根据访问策略(如负载均衡策略)来访问这组 Pod。

我们知道， Kubemetes Scheduler是负责 Pod 调度的进程(组件 )，随着 Kubemetes 功 能的不断增强和完善， Pod 调 度也变得越来越复杂 ， Kubemetes Scheduler 内部的 实现机制 也在不断优化，从最初的两阶段调度机制 (Predicates & Prior山es) 发展到后来的升级版的 调度框架 (SchedulingFramework)，以满足越来越复杂的调度场景。

一般来说，智能系统和自动系统通常会通过 一个“操作系统”不断修正系统的工作状 态 。在 Kubernetes 集群中，每个 Controller 都是这样的一个“操作系统”，它们通过 API Server 提供的 (List-Watch) 接口实时监控集群中特定资源的状态变化，当发生各种故障导致某 资渥对象的状态变化时， Controller 会尝试将其状态调整为期望的状态 。

Kubernetes API Server 原理解析

Service的后端是一组Endpoint列表，为客户端应用提供了极大的便利。但是随着集群规模的扩大及Service数量的增加，特别是Service后端Endpoint数量的增加，kube-proxy需要维护的负载分发规则(例如iptables规则或)pvs规则)的数噩也会急剧增加，导致后续对Service后端Endpoint的添加、删除等更新操作的成本急剧上升。

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容量预估往往也是系统架构设计的关键步骤。容量（流量带宽、并发量、数据量）设计是架构师必备的技能之一

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