Api Server
- 数据一致性
采用redis/etcd，实时+全量的方式
- 状态的一致性
状态的一致性转化为存储的一致性，来降低处理问题的难度
- 高可用-无状态
多master,无状态，以及快速的failover
- 简单
- 降级-抢占
APIServer 把前面的发布、扩容等都放在 task，丢到 Redis 里，底层的 Worker 消费一些任务，做到无状态
Scheduler
整个机器的顶层加一个 glock
加锁部分，尽量在最上层部分？
map的一些使用
-
golang针对map的读写冲突
-
map循环中，
for key, value :=range map_obj&value取的value地址不变，而这个地址指向的内容是循环最后一个元素内容
超时机制
关于goroutine部分的超时机制
除了滚动式的交付，还有总体任务时间的控制，这就涉及到两级的 Goroute，第一级 Goroute 是总任务，子任务也是 Goroute,这就会涉及到泄露的问题。假设主任务超时了，就不管子任务，子任务一直在跑就会把资源耗完。
k8s中的定时任务部分