k8s 是 master-slave 的模式嗎master-slave 模式跟 master-worker 差在哪k8s 有哪些重要組件？個別是做什麼的如果 k8s master crash 會怎麼樣，整個 cluster 就不能用了嗎在高可用性設置上有哪些策略可以加強多 master 高可用性如何實作多 master 的狀況下，master A 會分配工作給 master B 嗎？還是 master B 處於待機狀態？想問 master B 工作狀態在多 master 模式下，所有 master 節點要如何協調管理集群。
k8s 是 master-slave 的模式嗎
Kubernetes (k8s) 不是 master-slave 模式，而是使用 master-worker 模式。 Master 節點負責管理集群的配置和狀態，並與 worker 節點通信來管理容器。 Worker 節點執行容器的具體操作，並將狀態報告給 master 節點。
master-slave 模式跟 master-worker 差在哪
Master-slave 模式和 master-worker 模式的主要區別在於它們管理資源和任務分配的方式不同。
Master-slave 模式中，master 節點掌握全部的控制權，負責管理整個系統的配置和狀態，並在需要時將任務分配給 slave 節點執行。 Slave 節點只負責執行 master 節點分配的任務，並報告執行結果給 master 節點。
Master-worker 模式中，master 和 worker 節點在資源和任務分配上更加平等。 Master 節點負責管理集群的配置和狀態，並與 worker 節點協商來管理容器。 Worker 節點執行容器的具體操作，並與 master 節點協商來分配資源。
總之， Master-slave 模式更注重控制和統一，而 Master-worker 模式更注重協調和平衡。
k8s 有哪些重要組件？個別是做什麼的
Kubernetes (k8s) 的重要組件有：
- etcd: 一個分佈式鍵值存儲系統，用於存儲集群的配置和狀態信息。
- kube-apiserver: 提供了一個 RESTful API 接口，用於管理集群的配置和狀態。
- kube-controller-manager: 負責維護集群的狀態，例如檢查節點和 Pod 的狀態，並執行相應的操作來保持集群的健康狀態。
- kube-scheduler: 負責將新的 Pod 分配給合適的節點來運行。
- kubelet: 運行在每個 worker 節點上，負責管理在該節點上運行的 Pod 和容器。
- kube-proxy: 運行在每個節點上，負責維護 service 和 endpoint 的狀態，並為集群內的 Pod 和容器提供網絡代理服務。
- kubectl: kubectl 是 Kubernetes 的命令行客戶端，用於管理集群。
總結來說，etcd 是集群狀態的數據存儲， kube-apiserver 是集群的入口, kube-controller-manager, kube-scheduler, kubelet, kube-proxy 是集群狀態管理和資源分配， kubectl 是管理集群的工具。
如果 k8s master crash 會怎麼樣，整個 cluster 就不能用了嗎
如果 k8s master 節點崩潰，可能會導致整個集群無法正常工作。
因為 master 節點是管理集群配置和狀態的核心，所以當它崩潰時，集群中的其他組件將無法獲取配置和狀態信息，從而導致集群無法正常工作。
但是，如果你已經進行了高可用性設置，那麼在 master 節點崩潰時，集群將進入故障轉移模式，並選擇其他節點作為新的 master 節點，以保證集群的繼續運行。
所以，為了避免這種情況，最好在高可用性設置上加強策略。
在高可用性設置上有哪些策略可以加強
在 Kubernetes 集群中設置高可用性時，可以使用以下一些策略來加強集群的穩定性和可用性：
- 多 master 高可用性： 通過在集群中運行多個 master 節點來提高集群的可用性。當一個 master 節點崩潰時，另一個 master 節點將自動接管角色，確保集群的繼續運行。
- 多節點部署： 通過在不同的物理節點上部署 master 和 worker 節點來降低單點故障的風險。
- 自動故障恢復： 通過使用自動故障恢復策略來保證集群中的應用程序可以在發生故障時自動恢復。
- 集群監控： 通過實時監控集群中的狀態和性能來及時發現和解決問題。
- 備份： 定期備份集群中的配置和數據，以便在發生故障時進行恢復。
- 容器的多副本部署: 通過將容器部署到多個副本來提高集群的可用性。
這些策略可以根據你的應用程序的特殊需求來組合使用, 以提高集群的可用性和穩定性.
多 master 高可用性如何實作
在 Kubernetes 集群中實現多 master 高可用性可以採用以下步驟：
- 部署多個 master 節點: 在集群中同時部署多個 master 節點, 這些 master 節點之間是相互獨立的
- 配置高可用性： 使用高可用性工具，如 etcd 集群或者 kubeadm 來確保多個 master 節點之間的數據同步和切換
- 實現故障轉移：在一個 master 節點故障時, 選擇其他 master 節點作為新的 master 節點，以保證集群的繼續運行
- 監控集群： 實時監控集群中各個節點的狀態，及時發現和解決問題
- 設置負載均衡: 設置負載均衡來確保集群中的請求能夠被分配到各個 master節點上
多 master 模式可以保證集群的高可用性，但是需要更多的維護成本和配置複雜度, 應根據具體需求來決定是否使用
多 master 的狀況下，master A 會分配工作給 master B 嗎？還是 master B 處於待機狀態？想問 master B 工作狀態
在多 master 模式下，所有 master 節點都是相互獨立的，並且都有負責管理集群的能力。
通常，所有 master 節點都是一起工作的，並且可以接收和處理來自客戶端的請求。這樣的話，集群可以更好的利用資源並且提高可用性。
但是，在某些情況下，為了保證集群的穩定性和安全性，可能需要將一些 master 節點設置為待機狀態，以便在發生故障時進行故障轉移。
總之，在多 master 模式下，所有 master 節點都可以負責管理集群並且可以接受和處理請求，但是在具體應用中可能會根據需求做出調整.
在多 master 模式下，所有 master 節點要如何協調管理集群。
在多 master 模式下，所有 master 節點需要協調管理集群，具體可以通過以下幾種方式實現：
- 共享狀態: 使用分佈式鍵值存儲系統，如 etcd, 來存儲集群的配置和狀態信息，所有 master 節點都可以訪問這些信息並對其進行更新
- 使用 leader 選舉算法：選擇一個 leader master 節點來負責管理集群，其他節點處於待機狀態，在 leader 節點故障時進行選舉
- 使用API 調度: 使用kube-apiserver 來調度請求，所有 master 節點都可以通過 API 接口與 kube-apiserver 通信，來獲取集群狀態和進行操作。這樣可以保證所有 master 節點都能夠獲取最新的集群狀態並進行操作。
- 實現容錯和冗餘: 在多 master 模式下,實現容錯和冗餘，使得在某些節點失效時，其他節點能夠繼續工作.
- 監控和告警: 實時監控集群中各個節點的狀態，並在發現問題時進行告警，以便及時解決問題。
通過上述方式，能夠使得所有 master 節點能夠協調配合，共同管理集群，保證集群的穩定性和高可用性。