kubernetes负载均衡包括集群外负载均衡和集群内负载均衡，专业术语叫南北流量和东西流量，本文主要讲述集群内负载均衡（东西流量）。本文第一部分会讲述kubernetes组件总览，第二部分会讲述kuber-scheduler是什么，第三部分会讲述kuber-scheduler核心概念，第四部分会讲述kuber-scheduler是如何实现负载均衡调度的，最后一部分会讲述kuber-scheduler的高可用选举机制，在讲到高可用和分部署集群leader选举时，会对知识点做适当迁移应用，引申一下。
一、Kubernetes组件总览
1、kubectl：命令行方式操作Kubernetes API Server
2、client-go：编程式客户端
3、kube-apiserver：暴露资源组/资源版本/资源
4、kube-controller-manager（高可用）：管理节点（Node）、Pod副本、服务、端点（Endpoint）、命名空间（Namespace）、服务账户（ServiceAccount）、资源定额（ResourceQuota）等
5、kube-scheduler（高可用）：监控Pod资源对象和Node资源对象，为一个Pod资源对象找到合适的节点并在该节点上运行。
6、kubelet：接收、处理、上报kube-apiserver组件下发的任务
7、kube-proxy：监控kube-apiserver的服务和端点资源变化，并通过iptables/ipvs等配置负载均衡器，为一组Pod提供统一的TCP/UDP流量转发和负载均衡功能。
二、什么是kube-scheduler
kube-scheduler用来监控Pod资源对象和Node资源对象，为一个Pod资源对象找到合适的节点并在该节点上运行。在整个系统中承担了“承上启下”的重要功能，“承上”是指它负责接收Controller Manager创建的新Pod，为其安排一个落脚的“家”——目标Node；“启下”是指安置工作完成后，目标Node上的kubelet服务进程接管后继工作，负责Pod生命周期中的“下半生”。
三、kube-scheduler核心概念
1、优先级与抢占机制
Pod资源对象实现了两种机制，包括优先级（Priority）与抢占（Preempt）机制。通过Pod资源对象的优先级可控制kube-scheduler的调度决策，被驱逐走的低优先级的Pod资源对象会重新进入调度队列并等待再次选择合适的节点Node。在生产环境中，可以对不同业务进行分级，重要业务可拥有高优先级策略，以提升重要业务的可用性。
抢占机制的抢占算法函数的运行流程如下：
（1）、判断当前Pod资源对象是否有资格抢占其他Pod资源对象所在的节点。
（2）、从预选调度失败的节点中尝试找到能够调度成功的节点列表（潜在的节点列表）。
（3）、从潜在的节点列表中尝试找到能够抢占成功的节点列表（驱逐的节点列表）。
（4）、从驱逐的节点列表中选择一个节点用于最终被抢占的节点（被抢占节点）。
（5）、获取被抢占节点上的所有NominatedPods列表。
需要注意的是，当集群面对资源短缺的压力时，高优先级的Pod将依赖于调度程序抢占低优先级的Pod的方式进行调度，这样可以优先保证高优先级的业务运行，因此建议不要禁用抢占机制。
kube-scheduler优先级与抢占机制的场景示例如下图所示，在SchedulingQueue调度队列中拥有高优先级（HighPriority）、中优先级（MidPriority）、低优先级（LowPriority）3个Pod资源对象。
场景1：kube-scheduler调度器将待调度Pod资源对象按照优先级顺序调度到可用节点上。
场景2：当调度Pod 3资源对象时，可用节点没有可用资源运行Pod 3。此时，Pod 3在调度队列中处于待调度状态。
场景3：可用节点上已经调度了Pod 2与Pod 3资源对象，当调度Pod 1时，可用节点上已经没有资源运行Pod 1了，此时高优先级的Pod 1将抢占低优先级的Pod 3，而被抢占后的Pod 3重新进入调度队列等待再次选择合适的节点。
2、亲和性与反亲和性
（1）、NodeAffinity节点亲和性支持两种调度策略：
（a）没有满足条件的节点时，资源对象创建失败并不断重试。该策略也被称为硬（Hard）策略。
（b）没有满足条件的节点时，从其他节点中选择较优的节点。该策略也被称为软（Soft）模式。
（2）、PodAffinity资源对象亲和性支持两种调度策略：
（a）没有满足条件的节点时，资源对象创建失败并不断重试。该策略也被称为硬（Hard）策略。
（b）没有满足条件的节点时，从其他节点中选择较优的节点。该策略也被称为软（Soft）模式。
（3）、PodAntiAffinity（Pod资源对象反亲和性）支持两种调度策略：
（a）没有满足条件的节点时，资源对象创建失败并不断重试。该策略也被称为硬（Hard）策略。
（b）没有满足条件的节点时，从其他节点中选择较优的节点。该策略也被称为软（Soft）模式。
下面讲述亲和性和反亲和性的使用场景。
1、节点亲和性适用场景：
（1）调度到指定机房。
（2）调度到具有GPU硬件资源的节点上。
（3）调度到I/O密集型的节点上。
2、Pod对象资源亲和性适用场景：
（1）调度到同一主机。
（2）调度到同一硬件集群。
（3）调度到同一机房。
其目的就是缩短网络传输延时，增加性能。
3、Pod资源对象反亲和性适用场景：
避免有同一标签的Pod资源调度到同一个节点。一般用于容灾，实现高可用。
这种负载均衡方式本质是7层负载均衡。
需要注意的是，因为亲和性和反亲和性需要大量逻辑处理，在超过百个节点的集群，不要使用亲和性和反亲和性调度。
3、bind绑定机制
bind（绑定）操作是将通过调度算法计算出来的最佳节点与Pod资源对象进行绑定，该过程是异步操作，无须等待bind操作完成即可进入下一轮的调度周期。
此操作之后，运行Pod资源对象的工作交给绑定节点上的kubelet组件，实现启下的承接。
四、kube-scheduler是怎样实现抢占式调度的
1、默认所有Pod的优先级都为0，设置优先级的方式是在yaml文件里，kind设置为 PriorityClass，value的值越高，优先级越高。
yaml示例如下：
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
name: high-priority
value: 100000
globalDefault: false
description: "This priority class should be used for hello service pods only."2、组件架构设计
3、组件启动流程
4、组件调度流程
五、kuber-scheduler的高可用选举机制
分布式集群的高可用，都离不开选举。
常见分布式选举场景包括：
（1）主从，如MySQL，Redis，kafka，Zookeeper。
（2）对等，如Eureka。
常见选举算法原理包括：
（1）欺负算法（最大的进程id算法总是获胜）。
（2）环算法。
常见的选举算法包括：
（1）最简单的选举算法：选举因子包括IP地址、CPU核数、内存大小、自定义序列号等等。不考虑选举过程中的异常。
（2）拜占庭将军问题：实则是一个协议问题。
（3）Paxos算法.
（4）Raft分布式选举算法。
（5）Zookeeper，ZooKeeper Atomic Broadcast（ZAB，ZooKeeper原子消息广播协议）。
在Kubernetes集群中，允许同时运行多个kube-scheduler节点，其中正常工作的只有一个kube-scheduler节点（即领导者节点），其他kube-scheduler节点为候选（Candidate）节点并处于阻塞状态。使用的选举算法为：创建锁标识-简单选举算法。
kube-scheduler组件在Etcd上实现分布式锁的原理如下。
（1）分布式锁依赖于Etcd上的一个key，key的操作都是原子操作。将key作为分布式锁，它有两种状态——存在和不存在。
（2）key（分布式锁）不存在时：多节点中的一个节点成功创建该key（获得锁）并写入自身节点的信息，获得锁的节点被称为领导者节点。领导者节点会定时更新（续约）该key的信息。
（3）key（分布式锁）存在时：其他节点处于阻塞状态并定时获取锁，这些节点被称为候选节点。候选节点定时获取锁的过程如下：定时获取key的数据，验证数据中领导者租约是否到期，如果未到期则不能抢占它，如果已到期则更新key并写入自身节点的信息，更新成功则成为领导者节点。
附录参考：
1、《Kubernetes源码剖析》，郑东旭
2、《Kubernetes进阶实战》，马永亮
3、《Kubernetes权威指南：从Docker到Kubernetes实践全接触（第4版）》，龚正等
4、分布式选举算法