合 k8s常见面试题

k8s是什么？请说出你的了解？

答：Kubenetes是一个针对容器应用，进行自动部署，弹性伸缩和管理的开源系统。主要功能是生产环境中的容器编排。

K8S是Google公司推出的，它来源于由Google公司内部使用了15年的Borg系统，集结了Borg的精华。

Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式系统支撑平台。是Google开源的容器集群管理系统（谷歌内部:Borg）。在Docker技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。并且具有完备的集群管理能力，多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、內建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。

简述Kubernetes和Docker的关系？

Docker 提供容器的生命周期管理和，Docker镜像构建运行时容器。它的主要优点是将将软件/应用程序运行所需的设置和依赖项打包到一个容器中，从而实现了可移植性等优点。

Kubernetes用于关联和编排在多个主机上运行的容器。

K8s架构的组成是什么？

答：和大多数分布式系统一样，K8S集群至少需要一个主节点（Master）和多个计算节点（Node）。

• 主节点主要用于暴露API，调度部署和节点的管理；
• 计算节点运行一个容器运行环境，一般是docker环境（类似docker环境的还有rkt），同时运行一个K8s的代理（kubelet）用于和master通信。计算节点也会运行一些额外的组件，像记录日志，节点监控，服务发现等等。计算节点是k8s集群中真正工作的节点。

K8S架构细分：

1、Master节点（默认不参加实际工作）：

• Kubectl：客户端命令行工具，作为整个K8s集群的操作入口；
• Api Server：在K8s架构中承担的是“桥梁”的角色，作为资源操作的唯一入口，它提供了认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制。客户端与k8s群集及K8s内部组件的通信，都要通过Api Server这个组件；
• Controller-manager：负责维护群集的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等；
• Scheduler：负责资源的调度，按照预定的调度策略将pod调度到相应的node节点上；
• Etcd：担任数据中心的角色，保存了整个群集的状态；

2、Node节点：

• Kubelet：负责维护容器的生命周期，同时也负责Volume和网络的管理，一般运行在所有的节点，是Node节点的代理，当Scheduler确定某个node上运行pod之后，会将pod的具体信息（image，volume）等发送给该节点的kubelet，kubelet根据这些信息创建和运行容器，并向master返回运行状态。（自动修复功能：如果某个节点中的容器宕机，它会尝试重启该容器，若重启无效，则会将该pod杀死，然后重新创建一个容器）；
• Kube-proxy：Service在逻辑上代表了后端的多个pod。负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡（外界通过Service访问pod提供的服务时，Service接收到的请求后就是通过kube-proxy来转发到pod上的）；
• container-runtime：是负责管理运行容器的软件，比如docker
• Pod：是k8s集群里面最小的单位。每个pod里边可以运行一个或多个container（容器），如果一个pod中有两个container，那么container的USR（用户）、MNT（挂载点）、PID（进程号）是相互隔离的，UTS（主机名和域名）、IPC（消息队列）、NET（网络栈）是相互共享的。我比较喜欢把pod来当做豌豆夹，而豌豆就是pod中的container；

容器和主机部署应用的区别是什么？

答：容器的中心思想就是秒级启动；一次封装、到处运行；这是主机部署应用无法达到的效果，但同时也更应该注重容器的数据持久化问题。

另外，容器部署可以将各个服务进行隔离，互不影响，这也是容器的另一个核心概念。

请你说一下kubenetes针对pod资源对象的健康监测机制？

答：K8s中对于pod资源对象的健康状态检测，提供了三类probe（探针）来执行对pod的健康监测：

1） livenessProbe探针

可以根据用户自定义规则来判定pod是否健康，如果livenessProbe探针探测到容器不健康，则kubelet会根据其重启策略来决定是否重启，如果一个容器不包含livenessProbe探针，则kubelet会认为容器的livenessProbe探针的返回值永远成功。

2） ReadinessProbe探针

同样是可以根据用户自定义规则来判断pod是否健康，如果探测失败，控制器会将此pod从对应service的endpoint列表中移除，从此不再将任何请求调度到此Pod上，直到下次探测成功。

3） startupProbe探针

启动检查机制，应用一些启动缓慢的业务，避免业务长时间启动而被上面两类探针kill掉，这个问题也可以换另一种方式解决，就是定义上面两类探针机制时，初始化时间定义的长一些即可。

每种探测方法能支持以下几个相同的检查参数，用于设置控制检查时间：

• initialDelaySeconds：初始第一次探测间隔，用于应用启动的时间，防止应用还没启动而健康检查失败
• periodSeconds：检查间隔，多久执行probe检查，默认为10s；
• timeoutSeconds：检查超时时长，探测应用timeout后为失败；
• successThreshold：成功探测阈值，表示探测多少次为健康正常，默认探测1次。

上面两种探针都支持以下三种探测方法：

1）Exec： 通过执行命令的方式来检查服务是否正常，比如使用cat命令查看pod中的某个重要配置文件是否存在，若存在，则表示pod健康。反之异常。

Exec探测方式的yaml文件语法如下：

在上面的配置文件中，探测机制为在容器运行5秒后，每隔五秒探测一次，如果cat命令返回的值为“0”，则表示健康，如果为非0，则表示异常。

2）Httpget： 通过发送http/htps请求检查服务是否正常，返回的状态码为200-399则表示容器健康（注http get类似于命令curl -I）。

Httpget探测方式的yaml文件语法如下：

上述配置文件中，探测方式为项容器发送HTTP GET请求，请求的是8080端口下的healthz文件，返回任何大于或等于200且小于400的状态码表示成功。任何其他代码表示异常。

3）tcpSocket： 通过容器的IP和Port执行TCP检查，如果能够建立TCP连接，则表明容器健康，这种方式与HTTPget的探测机制有些类似，tcpsocket健康检查适用于TCP业务。

tcpSocket探测方式的yaml文件语法如下：

在上述的yaml配置文件中，两类探针都使用了，在容器启动5秒后，kubelet将发送第一个readinessProbe探针，这将连接容器的8080端口，如果探测成功，则该pod为健康，十秒后，kubelet将进行第二次连接。

除了readinessProbe探针外，在容器启动15秒后，kubelet将发送第一个livenessProbe探针，仍然尝试连接容器的8080端口，如果连接失败，则重启容器。

探针探测的结果无外乎以下三者之一：

• Success：Container通过了检查；
• Failure：Container没有通过检查；
• Unknown：没有执行检查，因此不采取任何措施（通常是我们没有定义探针检测，默认为成功）。

若觉得上面还不够透彻，可以移步其官网文档：

https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/configure-liveness-readiness-startup-probes/

如何控制滚动更新过程？

答：可以通过下面的命令查看到更新时可以控制的参数：

maxSurge：　此参数控制滚动更新过程，副本总数超过预期pod数量的上限。可以是百分比，也可以是具体的值。默认为1。

（上述参数的作用就是在更新过程中，值若为3，那么不管三七二一，先运行三个pod，用于替换旧的pod，以此类推）

maxUnavailable： 此参数控制滚动更新过程中，不可用的Pod的数量。

（这个值和上面的值没有任何关系，举个例子：我有十个pod，但是在更新的过程中，我允许这十个pod中最多有三个不可用，那么就将这个参数的值设置为3，在更新的过程中，只要不可用的pod数量小于或等于3，那么更新过程就不会停止）。

K8s中镜像的下载策略是什么？

答：可通过命令“kubectl explain pod.spec.containers”来查看imagePullPolicy这行的解释。

K8s的镜像下载策略有三种：Always、Never、IFNotPresent；

• Always：镜像标签为latest时，总是从指定的仓库中获取镜像；
• Never：禁止从仓库中下载镜像，也就是说只能使用本地镜像；
• IfNotPresent：仅当本地没有对应镜像时，才从目标仓库中下载。
• 默认的镜像下载策略是：当镜像标签是latest时，默认策略是Always；当镜像标签是自定义时（也就是标签不是latest），那么默认策略是IfNotPresent。

image的状态有哪些？

• Running：Pod所需的容器已经被成功调度到某个节点，且已经成功运行，
• Pending：APIserver创建了pod资源对象，并且已经存入etcd中，但它尚未被调度完成或者仍然处于仓库中下载镜像的过程
• Unknown：APIserver无法正常获取到pod对象的状态，通常是其无法与所在工作节点的kubelet通信所致。

pod的重启策略是什么？

答：可以通过命令`kubectl explain pod.spec查看pod的重启策略。（restartPolicy字段）

• Always：但凡pod对象终止就重启，此为默认策略。
• OnFailure：仅在pod对象出现错误时才重启

Service这种资源对象的作用是什么？

答：用来给相同的多个pod对象提供一个固定的统一访问接口，常用于服务发现和服务访问。

版本回滚相关的命令？

标签与标签选择器的作用是什么？

标签：是当相同类型的资源对象越来越多的时候，为了更好的管理，可以按照标签将其分为一个组，为的是提升资源对象的管理效率。

标签选择器：就是标签的查询过滤条件。目前API支持两种标签选择器：

• 基于等值关系的，如：“=”、“”“==”、“！=”（注：“==”也是等于的意思，yaml文件中的matchLabels字段）；
• 基于集合的，如：in、notin、exists（yaml文件中的matchExpressions字段）；

注：in:在这个集合中；notin：不在这个集合中；exists：要么全在（exists）这个集合中，要么都不在（notexists）；

使用标签选择器的操作逻辑：

• 在使用基于集合的标签选择器同时指定多个选择器之间的逻辑关系为“与”操作（比如：- {key: name,operator: In,values: [zhangsan,lisi]} ，那么只要拥有这两个值的资源，都会被选中）；
• 使用空值的标签选择器，意味着每个资源对象都被选中（如：标签选择器的键是“A”，两个资源对象同时拥有A这个键，但是值不一样，这种情况下，如果使用空值的标签选择器，那么将同时选中这两个资源对象）
• 空的标签选择器（注意不是上面说的空值，而是空的，都没有定义键的名称），将无法选择出任何资源；

在基于集合的选择器中，使用“In”或者“Notin”操作时，其values可以为空，但是如果为空，这个标签选择器，就没有任何意义了。

两种标签选择器类型（基于等值、基于集合的书写方法）：

常用的标签分类有哪些？

标签分类是可以自定义的，但是为了能使他人可以达到一目了然的效果，一般会使用以下一些分类：

• 版本类标签（release）：stable（稳定版）、canary（金丝雀版本，可以将其称之为测试版中的测试版）、beta（测试版）；
• 环境类标签（environment）：dev（开发）、qa（测试）、production（生产）、op（运维）；
• 应用类（app）：ui、as、pc、sc；
• 架构类（tier）：frontend（前端）、backend（后端）、cache（缓存）；
• 分区标签（partition）：customerA（客户A）、customerB（客户B）；
• 品控级别（Track）：daily（每天）、weekly（每周）。

有几种查看标签的方式？

答：常用的有以下三种查看方式：

添加、修改、删除标签的命令？

DaemonSet资源对象的特性？

DaemonSet这种资源对象会在每个k8s集群中的节点上运行，并且每个节点只能运行一个pod，这是它和deployment资源对象的最大也是唯一的区别。所以，在其yaml文件中，不支持定义replicas，除此之外，与Deployment、RS等资源对象的写法相同。

它的一般使用场景如下：

• 在去做每个节点的日志收集工作；
• 监控每个节点的的运行状态；

说说你对Job这种资源对象的了解？

答：Job与其他服务类容器不同，Job是一种工作类容器（一般用于做一次性任务）。使用常见不多，可以忽略这个问题。

描述一下pod的生命周期有哪些状态？

• Pending：表示pod已经被同意创建，正在等待kube-scheduler选择合适的节点创建，一般是在准备镜像；
• Running：表示pod中所有的容器已经被创建，并且至少有一个容器正在运行或者是正在启动或者是正在重启；
• Succeeded：表示所有容器已经成功终止，并且不会再启动；
• Failed：表示pod中所有容器都是非0（不正常）状态退出；
• Unknown：表示无法读取Pod状态，通常是kube-controller-manager无法与Pod通信。

创建一个pod的流程是什么？

• 客户端提交Pod的配置信息（可以是yaml文件定义好的信息）到kube-apiserver；
• Apiserver收到指令后，通知给controller-manager创建一个资源对象；
• Controller-manager通过api-server将pod的配置信息存储到ETCD数据中心中；
• Kube-scheduler检测到pod信息会开始调度预选，会先过滤掉不符合Pod资源配置要求的节点，然后开始调度调优，主要是挑选出更适合运行pod的节点，然后将pod的资源配置单发送到node节点上的kubelet组件上。
• Kubelet根据scheduler发来的资源配置单运行pod，运行成功后，将pod的运行信息返回给scheduler，scheduler将返回的pod运行状况的信息存储到etcd数据中心。

删除一个Pod会发生什么事情？

答：Kube-apiserver会接受到用户的删除指令，默认有30秒时间等待优雅退出，超过30秒会被标记为死亡状态，此时Pod的状态Terminating，kubelet看到pod标记为Terminating就开始了关闭Pod的工作；

关闭流程如下：

• pod从service的endpoint列表中被移除；
• 如果该pod定义了一个停止前的钩子，其会在pod内部被调用，停止钩子一般定义了如何优雅的结束进程；
• 进程被发送TERM信号（kill -14）
• 当超过优雅退出的时间后，Pod中的所有进程都会被发送SIGKILL信号（kill -9）。

K8s的Service是什么？

答：Pod每次重启或者重新部署，其IP地址都会产生变化，这使得pod间通信和pod与外部通信变得困难，这时候，就需要Service为pod提供一个固定的入口。

Service的Endpoint列表通常绑定了一组相同配置的pod，通过负载均衡的方式把外界请求分配到多个pod上

k8s是怎么进行服务注册的？

答：Pod启动后会加载当前环境所有Service信息，以便不同Pod根据Service名进行通信。

k8s集群外流量怎么访问Pod？

答：可以通过Service的NodePort方式访问，会在所有节点监听同一个端口，比如：30000，访问节点的流量会被重定向到对应的Service上面。

k8s数据持久化的方式有哪些？

Kubernetes 通过数据持久化来持久化保存重要数据，常见的方式有：

1）EmptyDir（空目录）：没有指定要挂载宿主机上的某个目录，直接由Pod内保部映射到宿主机上。类似于docker中的manager volume。

• 场景：

• • 只需要临时将数据保存在磁盘上，比如在合并/排序算法中；
  • 作为两个容器的共享存储。

• 特性：

• • 同个pod里面的不同容器，共享同一个持久化目录，当pod节点删除时，volume的数据也会被删除。
  • emptyDir的数据持久化的生命周期和使用的pod一致，一般是作为临时存储使用。

2）Hostpath：将宿主机上已存在的目录或文件挂载到容器内部。类似于docker中的bind mount挂载方式。这种数据持久化方式，运用场景不多，因为它增加了pod与节点之间的耦合。

一般对于k8s集群本身的数据持久化和docker本身的数据持久化会使用这种方式，可以自行参考apiService的yaml文件，位于： /etc/kubernetes/main… 目录下。

• 特性：增加了pod与节点之间的耦合。

3）PersistentVolume（简称PV）：基于NFS服务的PV，也可以基于GFS的PV。它的作用是统一数据持久化目录，方便管理。

在一个PV的yaml文件中，可以对其配置PV的大小，指定PV的访问模式：

• ReadWriteOnce：只能以读写的方式挂载到单个节点；
• ReadOnlyMany：能以只读的方式挂载到多个节点；
• ReadWriteMany：能以读写的方式挂载到多个节点。以及指定pv的回收策略：
• recycle：清除PV的数据，然后自动回收；
• Retain：需要手动回收；
• delete：删除云存储资源，云存储专用；

PS：这里的回收策略指的是在PV被删除后，在这个PV下所存储的源文件是否删除）。

若需使用PV，那么还有一个重要的概念：PVC，PVC是向PV申请应用所需的容量大小，K8s集群中可能会有多个PV，PVC和PV若要关联，其定义的访问模式必须一致。定义的storageClassName也必须一致，若群集中存在相同的（名字、访问模式都一致）两个PV，那么PVC会选择向它所需容量接近的PV去申请，或者随机申请。

简述ETCD及其特点？

etcd是 CoreOS 团队发起的开源项目，是一个管理配置信息和服务发现（service discovery）的项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，基于 Go 语言实现。

• 特点：

• • 简单：支持 REST 风格的 HTTP+JSON API
  • 安全：支持 HTTPS 方式的访问
  • 快速：支持并发 1k/s 的写操作
  • 可靠：支持分布式结构，基于 Raft 的一致性算法，Raft 是一套通过选举主节点来实现分布式系统一致性的算法。

简述ETCD适应的场景？

etcd基于其优秀的特点，可广泛的应用于以下场景：

服务发现(Service Discovery)：服务发现主要解决在同一个分布式集群中的进程或服务，要如何才能找到对方并建立连接。本质上来说，服务发现就是想要了解集群中是否有进程在监听udp或tcp端口，并且通过名字就可以查找和连接。

消息发布与订阅：在分布式系统中，最适用的一种组件间通信方式就是消息发布与订阅。即构建一个配置共享中心，数据提供者在这个配置中心发布消息，而消息使用者则订阅他们关心的主题，一旦主题有消息发布，就会实时通知订阅者。通过这种方式可以做到分布式系统配置的集中式管理与动态更新。应用中用到的一些配置信息放到etcd上进行集中管理。

负载均衡：在分布式系统中，为了保证服务的高可用以及数据的一致性，通常都会把数据和服务部署多份，以此达到对等服务，即使其中的某一个服务失效了，也不影响使用。etcd本身分布式架构存储的信息访问支持负载均衡。etcd集群化以后，每个etcd的核心节点都可以处理用户的请求。所以，把数据量小但是访问频繁的消息数据直接存储到etcd中也可以实现负载均衡的效果。

分布式通知与协调：与消息发布和订阅类似，都用到了etcd中的Watcher机制，通过注册与异步通知机制，实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调，从而对数据变更做到实时处理。

分布式锁：因为etcd使用Raft算法保持了数据的强一致性，某次操作存储到集群中的值必然是全局一致的，所以很容易实现分布式锁。锁服务有两种使用方式，一是保持独占，二是控制时序。

集群监控与Leader竞选：通过etcd来进行监控实现起来非常简单并且实时性强。

简述Kubernetes中什么是Minikube、Kubectl、Kubelet？

Minikube 是一种可以在本地轻松运行一个单节点 Kubernetes 群集的工具。

Kubectl 是一个命令行工具，可以使用该工具控制Kubernetes集群管理器，如检查群集资源，创建、删除和更新组件，查看应用程序。

Kubelet 是一个代理服务，它在每个节点上运行，并使从服务器与主服务器通信。

简述Kubernetes常见的部署方式？

常见的Kubernetes部署方式有：

• kubeadm：也是推荐的一种部署方式；
• 二进制：CentOS 搭建 K8S，一次性成功，收藏了！
• minikube：在本地轻松运行一个单节点 Kubernetes 群集的工具。
• 简单几步，无坑部署最小化 K8S 集群
• Kubernetes 部署如此简单，看完全明白了

简述Kubernetes如何实现集群管理？

在集群管理方面，Kubernetes将集群中的机器划分为一个Master节点和一群工作节点Node。其中，在Master节点运行着集群管理相关的一组进程kube-apiserver、kube-controller-manager和kube-scheduler，这些进程实现了整个集群的资源管理、Pod调度、弹性伸缩、安全控制、系统监控和纠错等管理能力，并且都是全自动完成的。

简述Kubernetes的优势、适应场景及其特点？

Kubernetes作为一个完备的分布式系统支撑平台，其主要优势：

• 容器编排
• 轻量级
• 开源
• 弹性伸缩
• 负载均衡

Kubernetes常见场景：

• 快速部署应用
• 快速扩展应用
• 无缝对接新的应用功能
• 节省资源，优化硬件资源的使用

Kubernetes相关特点：

• 可移植: 支持公有云、私有云、混合云、多重云（multi-cloud）。
• 可扩展: 模块化,、插件化、可挂载、可组合。
• 自动化: 自动部署、自动重启、自动复制、自动伸缩/扩展。

简述Kubernetes的缺点或当前的不足之处？

Kubernetes当前存在的缺点（不足）如下：

• 安装过程和配置相对困难复杂。
• 管理服务相对繁琐。
• 运行和编译需要很多时间。
• 它比其他替代品更昂贵。
• 对于简单的应用程序来说，可能不需要涉及Kubernetes即可满足。

简述Kubernetes相关基础概念？

master：k8s集群的管理节点，负责管理集群，提供集群的资源数据访问入口。拥有Etcd存储服务（可选），运行Api Server进程，Controller Manager服务进程及Scheduler服务进程。

node（worker）：Node（worker）是Kubernetes集群架构中运行Pod的服务节点，是Kubernetes集群操作的单元，用来承载被分配Pod的运行，是Pod运行的宿主机。运行docker eninge服务，守护进程kunelet及负载均衡器kube-proxy。

pod：运行于Node节点上，若干相关容器的组合(Kubernetes 之 Pod 实现原理)。Pod内包含的容器运行在同一宿主机上，使用相同的网络命名空间、IP地址和端口，能够通过localhost进行通信。Pod是Kurbernetes进行创建、调度和管理的最小单位，它提供了比容器更高层次的抽象，使得部署和管理更加灵活。一个Pod可以包含一个容器或者多个相关容器。

label：Kubernetes中的Label实质是一系列的Key/Value键值对，其中key与value可自定义。Label可以附加到各种资源对象上，如Node、Pod、Service、RC等。一个资源对象可以定义任意数量的Label，同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上去。Kubernetes通过Label Selector（标签选择器）查询和筛选资源对象。

Replication Controller：Replication Controller用来管理Pod的副本，保证集群中存在指定数量的Pod副本。集群中副本的数量大于指定数量，则会停止指定数量之外的多余容器数量。反之，则会启动少于指定数量个数的容器，保证数量不变。Replication Controller是实现弹性伸缩、动态扩容和滚动升级的核心。

Deployment：Deployment在内部使用了RS来实现目的，Deployment相当于RC的一次升级，其最大的特色为可以随时获知当前Pod的部署进度。

HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：Pod的横向自动扩容，也是Kubernetes的一种资源，通过追踪分析RC控制的所有Pod目标的负载变化情况，来确定是否需要针对性的调整Pod副本数量。

Service：Service Kubernetes 之服务发现定义了Pod的逻辑集合和访问该集合的策略，是真实服务的抽象。Service提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制，关联多个相同Label的Pod，用户不需要了解后台Pod是如何运行。

Volume：Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，Kubernetes中的Volume是定义在Pod上，可以被一个或多个Pod中的容器挂载到某个目录下。

Namespace：Namespace用于实现多租户的资源隔离，可将集群内部的资源对象分配到不同的Namespace中，形成逻辑上的不同项目、小组或用户组，便于不同的Namespace在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理。

简述Kubernetes集群相关组件？

Kubernetes Master控制组件，调度管理整个系统（集群），包含如下组件:

Kubernetes API Server：作为Kubernetes系统的入口，其封装了核心对象的增删改查操作，以RESTful API接口方式提供给外部客户和内部组件调用，集群内各个功能模块之间数据交互和通信的中心枢纽。

Kubernetes Scheduler：为新建立的Pod进行节点(node)选择(即分配机器)，负责集群的资源调度。

Kubernetes Controller：负责执行各种控制器，目前已经提供了很多控制器来保证Kubernetes的正常运行。

Replication Controller：管理维护Replication Controller，关联Replication Controller和Pod，保证Replication Controller定义的副本数量与实际运行Pod数量一致。

Node Controller：管理维护Node，定期检查Node的健康状态，标识出(失效|未失效)的Node节点。

Namespace Controller：管理维护Namespace，定期清理无效的Namespace，包括Namesapce下的API对象，比如Pod、Service等。

Service Controller：管理维护Service，提供负载以及服务代理。

EndPoints Controller：管理维护Endpoints，关联Service和Pod，创建Endpoints为Service的后端，当Pod发生变化时，实时更新Endpoints。

Service Account Controller：管理维护Service Account，为每个Namespace创建默认的Service Account，同时为Service Account创建Service Account Secret。

Persistent Volume Controller：管理维护Persistent Volume和Persistent Volume Claim，为新的Persistent Volume Claim分配Persistent Volume进行绑定，为释放的Persistent Volume执行清理回收。

Daemon Set Controller：管理维护Daemon Set，负责创建Daemon Pod，保证指定的Node上正常的运行Daemon Pod。

Deployment Controller：管理维护Deployment，关联Deployment和Replication Controller，保证运行指定数量的Pod。当Deployment更新时，控制实现Replication Controller和Pod的更新。

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