在Kubernetes（简称K8s）中，api-service和kube-scheduler的高可用原理是确保这些关键组件在部分节点或实例出现故障时，集群的整体功能和稳定性不受影响。下面分别详细解释这两个组件的高可用原理：
1. API Server 高可用原理
API Server作为Kubernetes集群的API网关，负责接收来自用户和其他Kubernetes组件的所有RESTful请求。其高可用原理主要包括以下几个方面：
- 多实例冗余与负载均衡：
- 部署多个API Server实例，并通过负载均衡器（如Nginx、HAProxy或云服务商提供的负载均衡服务）对外提供统一入口。这样可以确保即使有单个API Server实例发生故障，其他健康的实例仍然能够处理请求，保证服务连续性。
- API Server实例之间通常是无状态的，这使得它们可以很容易地进行横向扩展或缩减，以适应不同的负载需求。
- 共享存储：
- 所有API Server实例连接到同一个高可用的etcd集群，etcd集群持久化了整个Kubernetes集群的状态信息。因此，无论哪个API Server实例响应客户端请求，它读取和写入的数据都是一致的。
- 健康检查与自动恢复：
- 运维人员会配置监控系统对每个API Server实例进行健康检查，并在检测到异常时及时重启或替换故障节点。
- 在使用kubeadm等自动化部署工具时，kubelet会负责监视API Server Pod的健康状态，并在需要时自动重启它们。
- API Server优化：
- 通过配置API Server的参数（如
--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight）来限制并行处理的请求数量，以避免因过载而导致的服务不可用。 - 使用优先级和公平保证（Priority and Fairness）功能来更细粒度地控制客户端请求，确保高优先级的请求得到优先处理。
- 缓存机制：
- API Server提供了集群对象的缓存机制，以减少对etcd的访问频率，提高对象访问的性能。
2. kube-scheduler 高可用原理
kube-scheduler是Kubernetes集群中的调度器，负责将Pods调度到合适的节点上。其高可用原理主要包括以下几个方面：
- Leader Election：
- kube-scheduler组件支持leader选举功能，通过启动参数
--leader-elect=true来启用。 - 当启用leader选举时，scheduler进程将尝试在它们之间选举一个领导者（leader），其他的scheduler作为备份（standby）。只有被选举为leader的scheduler才会执行实际的调度任务。
- 监听etcd状态变化：
- 所有scheduler实例都会通过监听etcd中的leader election锁来判断当前是否有活跃的scheduler leader。
- 一旦当前leader失效，其余scheduler将会发起新一轮选举以确定新的leader。
- 快速切换：
- 当leader scheduler失效时，其他scheduler能快速感知并重新选举，从而使得调度服务几乎没有中断。
- 高可用部署：
- 在实际部署中，通常会在多个master节点上部署kube-scheduler的副本，并通过etcd实现leader选举，以确保在部分master节点故障时，调度服务仍然可用。
综上所述，Kubernetes通过多实例冗余、负载均衡、共享存储、健康检查、自动恢复、leader选举等机制，确保了API Server和kube-scheduler等关键组件的高可用性。这些机制共同作用，使得Kubernetes集群能够在面对单点故障时保持稳定运行。
