Kubernetes 控制平面是集群的核心管理组件，包括 API 服务器、调度器等。在面对百万节点规模的集群时，单一控制平面节点容易成为瓶颈，导致调度延迟和故障恢复慢。为实现高可用性和低延迟，需要通过水平扩展 API 服务器复制和调度器跨区分布。这种扩展方式能分散负载、提升容错能力，确保集群在高并发场景下的稳定性。
API 服务器（kube-apiserver）是控制平面的前端，负责处理所有 API 请求。在大规模集群中，API 请求量激增，如节点加入或 Pod 调度时，单个实例难以承受。根据 Kubernetes 官方文档，kube-apiserver 设计支持水平扩展，通过部署多个实例并使用负载均衡器分发流量。这不仅提高了吞吐量，还避免了单点故障。
要实现 API 服务器复制，首先需在多个节点上部署相同配置的 kube-apiserver 实例。这些实例共享后端 etcd 存储，确保数据一致性。负载均衡可以使用 NGINX 或云提供商的 SLB（如 AWS ELB），配置为七层代理以支持健康检查。关键参数包括 --max-requests-inflight=1200（默认 400），在百万节点集群中可调至 2000 以放大限流，避免请求积压；--request-timeout=1m（默认 1m），针对 List 操作调至 2m 以容忍 etcd 延迟。同时，启用 --enable-aggregator-routing=true 以优化聚合层请求。部署清单：1. 在 3-5 个控制平面节点上运行 kube-apiserver DaemonSet 或静态 Pod；2. 配置 etcd 集群为奇数节点（至少 3 个），跨可用区分布；3. 设置负载均衡器监听 6443 端口，健康检查路径 /healthz；4. 监控指标：apiserver_request_duration_seconds（目标 P99 < 1s）和 etcd_request_duration_seconds。证据显示，在 20k 节点集群实践中，这种复制可将 API QPS 从 5000 提升至 20000，显著降低 OOM 风险。
调度器（kube-scheduler）负责将 Pod 分配到合适节点。在大型集群中，调度决策需考虑资源亲和性和延迟，单一调度器易成为瓶颈。Kubernetes 支持运行多个调度器实例，通过 leader election 机制确保只有一个活跃实例处理调度，其他作为热备。这允许跨可用区分布调度器，实现低延迟本地调度。
调度器分布的关键是使用 --leader-elect=true 参数启用选举，并在不同可用区部署实例。选举基于 etcd 的 Lease 机制，租约时长 --lease-duration=15s（默认 15s），重试间隔 --retry-period=3s。针对百万节点，优化调度算法：启用 --percentage-of-nodes-to-score=100（默认 50），确保全节点评分以避免偏差；--scheduler-name=custom-scheduler 以支持自定义插件。对于跨区分布，策略是将调度器 Pod 放置在 zone-aware 拓扑，使用 Node Affinity 规则绑定到特定 AZ。清单：1. 部署多个 kube-scheduler Deployment，每个 AZ 一个；2. 配置 leader election namespace 为 kube-system；3. 集成 Descheduler 插件处理节点故障时的 Pod 迁移；4. 监控：scheduler_pending_pods（目标 < 100）和 leader_election_duration_seconds（P95 < 5s）。实践证据表明，跨区分布可将调度延迟从跨 AZ 的 50ms 降至本地 10ms，提升整体集群响应速度。
在百万节点集群中，这种扩展需考虑整体 resilience。etcd 作为共享存储，必须跨区复制，使用 5-7 个节点集群，支持快照备份以防数据丢失。网络优化包括使用低延迟 VPC 和专用带宽，避免跨区 etcd 写操作超时。风险包括选举风暴：在高负载下，频繁选举可导致 CPU 峰值，缓解方式是调大 --renew-lease-period=10s。回滚策略：如果扩展导致不稳定，先缩减 API 实例至 3 个，监控 1 小时后逐步恢复。
监控要点：使用 Prometheus 采集 apiserver_flowcontrol_* 和 scheduler_e2e_scheduling_duration_seconds，设置告警阈值如请求拒绝率 > 5%。容量规划：每个 API 实例预留 16C 64G，etcd 节点 NVMe SSD。最终，这种配置确保集群在节点故障时，恢复时间 < 5min，支持 1M 节点负载。
通过 API 服务器复制和调度器分布，Kubernetes 控制平面从单点转向分布式架构，适用于超大规模场景。实施时，从小规模测试逐步扩展，结合实际负载调优参数，实现高效 resilient 系统。