Iptables模式
kube-proxy 就可以通过 Service 的 Informer 感知到API Server中service和endpoint的变化情况。而作为对这个事件的响应，它就会在宿主机上创建这样一条 iptables 规则（你可以通过 iptables-save 看到它）。这些规则捕获到service的clusterIP和port的流量，并将这些流量随机重定向到service后端Pod。对于每个endpoint对象，它生成选择后端Pod的iptables规则。
如果选择的第一个Pod没有响应，kube-proxy将检测到到第一个Pod的连接失败，并将自动重试另一个后端Pod，拓扑图：
iptables 是一个 Linux 内核功能，是一个高效的防火墙，并提供了大量的数据包处理和过滤方面的能力。它可以在核心数据包处理管线上用 Hook 挂接一系列的规则。iptables 模式中 kube-proxy 在 NAT pre-routing Hook 中实现它的 NAT 和负载均衡功能。这种方法简单有效，依赖于成熟的内核功能，并且能够和其它跟 iptables 协作的应用融洽相处。
因为它纯粹是为防火墙而设计且基于内核规则列表，kube-proxy 使用的是一种 O(n) 算法，其中的 n 随集群规模同步增长，所以这里的集群规模越大，更明确的说就是服务和后端 Pod 的数量越大，查询的时间就会越长。
一个例子是，在5000节点集群中使用 NodePort 服务，如果我们有2000个服务并且每个服务有10个 pod，这将在每个工作节点上至少产生20000个 iptable 记录，这会使内核非常繁忙。
结论：
kube-proxy 通过 iptables 处理 Service 的过程，其实需要在宿主机上设置相当多的 iptables 规则。而且，kube-proxy 还需要在控制循环里不断地刷新这些规则来确保它们始终是正确的。不难想到，当你的宿主机上有大量 Pod 的时候，成百上千条 iptables 规则不断地被刷新，会大量占用该宿主机的 CPU 资源，甚至会让宿主机“卡”在这个过程中。所以说，一直以来，基于 iptables 的 Service 实现，都是制约 Kubernetes 项目承载更多量级的 Pod 的主要障碍。
ipvs模式
在 IPVS 模式下，kube-proxy监视Kubernetes服务和端点，调用 netlink 接口创建 IPVS 规则， 并定期将 IPVS 规则与 Kubernetes 服务和端点同步。访问服务时，IPVS 将流量定向到后端Pod之一。
IPVS代理模式基于类似于 iptables 模式的 netfilter 挂钩函数， 但是使用哈希表作为基础数据结构，并且在内核空间中工作。这意味着，与 iptables 模式下的 kube-proxy 相比，IPVS 模式下的 kube-proxy 重定向通信的延迟要短，并且在同步代理规则时具有更好的性能。与其他代理模式相比，IPVS 模式还支持更高的网络流量吞吐量。
10: kube-ipvs0: <BROADCAST,NOARP> mtu 1500 qdisc noop state DOWN group default
link/ether 96:7e:09:cd:6a:ac brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
inet 10.96.0.10/32 scope global kube-ipvs0
valid_lft forever preferred_lft forever
inet 10.96.0.1/32 scope global kube-ipvs0
valid_lft forever preferred_lft forever
inet 10.104.8.77/32 scope global kube-ipvs0
valid_lft forever preferred_lft forever[root@k8s-node1 ~]# ping 10.96.0.10
PING 10.96.0.10 (10.96.0.10) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 10.96.0.10: icmp_seq=1 ttl=64 time=29.5 ms
64 bytes from 10.96.0.10: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.048 ms[root@k8s-node2 ~]# ifconfig kube-ipvs0
kube-ipvs0: flags=130<BROADCAST,NOARP> mtu 1500
inet 10.96.0.10 netmask 255.255.255.255 broadcast 0.0.0.0
ether 02:e3:af:f9:dc:10 txqueuelen 0 (Ethernet)
RX packets 0 bytes 0 (0.0 B)
RX errors 0 dropped 0 overruns 0 frame 0
TX packets 0 bytes 0 (0.0 B)
TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0
[root@k8s-node1 ~]# ifconfig kube-ipvs0
kube-ipvs0: flags=130<BROADCAST,NOARP> mtu 1500
inet 10.104.8.77 netmask 255.255.255.255 broadcast 0.0.0.0
ether 76:59:81:85:9d:6c txqueuelen 0 (Ethernet)
RX packets 0 bytes 0 (0.0 B)
RX errors 0 dropped 0 overruns 0 frame 0
TX packets 0 bytes 0 (0.0 B)
TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0
[root@k8s-master ~]# ifconfig kube-ipvs0
kube-ipvs0: flags=130<BROADCAST,NOARP> mtu 1500
inet 10.96.0.10 netmask 255.255.255.255 broadcast 0.0.0.0
ether 96:7e:09:cd:6a:ac txqueuelen 0 (Ethernet)
RX packets 0 bytes 0 (0.0 B)
RX errors 0 dropped 0 overruns 0 frame 0
TX packets 0 bytes 0 (0.0 B)
TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0
IPVS 模式的工作原理，其实跟 iptables 模式类似。当我们创建了前面的 Service 之后，kube-proxy 首先会在宿主机上创建一个虚拟网卡（叫作：kube-ipvs0），并为它分配 Service VIP 作为 IP 地址。接下来，kube-proxy 就会通过 Linux 的 IPVS 模块，为这个 IP 地址设置三个 IPVS 虚拟主机，并设置这三个虚拟主机之间使用轮询模式 (rr) 来作为负载均衡策略。拓扑图如下所示拓扑图：
IPVS 是一个用于负载均衡的 Linux 内核功能。IPVS 模式下，kube-proxy 使用 IPVS 负载均衡代替了 iptable。这种模式同样有效，IPVS 的设计就是用来为大量服务进行负载均衡的，它有一套优化过的 API，使用优化的查找算法，而不是简单的从列表中查找规则。
这样一来，kube-proxy 在 IPVS 模式下，其连接过程的复杂度为 O(1)。换句话说，多数情况下，他的连接处理效率是和集群规模无关的。
另外作为一个独立的负载均衡器，IPVS 包含了多种不同的负载均衡算法，例如轮询、最短期望延迟、最少连接以及各种哈希方法等。而 iptables 就只有一种随机平等的选择算法。IPVS一个潜在缺点是，与正常情况下的数据包相比，由IPVS处理的数据包通过iptables筛选器hook的路径不同。如果打算将IPVS与其他使用iptables的程序一起使用，则需要研究它们是否可以一起正常工作。不过Ipvs代理模式已经推出很久了，很多组件已经适配的很好了，比如Calico。
结论：
IPVS是专门设计用来做内核四层负载均衡的，由于使用了hash表的数据结构，因此相比iptables来说性能会更好。基于IPVS实现Service转发，Kubernetes几乎能够具备无限的水平扩展能力。随着Kubernetes的部署规模越来越大，应用越来越广泛，IPVS必然会取代iptables成为Kubernetes Service的默认实现后端。
总结
IPVS (IP Virtual Server，IP虚拟服务器)是基于Netfilter的、作为linux内核的一部分实现传输层负载均衡的技术，通常称为第4层LAN交换。IPVS集成在LVS(Linux Virtual Server)中，它在主机中运行，并在真实服务器集群前充当负载均衡器。IPVS可以将对TCP/UDP服务的请求转发给后端的真实服务器，并使真实服务器的服务在单个IP地址上显示为虚拟服务。因此IPVS天然支持Kubernetes Service。
- 随着kubernetes使用量的增长，其资源的可扩展性变得越来越重要。特别是对于使用kubernetes运行大型工作负载的开发人员或者公司来说，service的可扩展性至关重要。kube-proxy是为service构建路由规则的模块，之前依赖iptables来实现主要service类型的支持，比如(ClusterIP和NodePort)。但是iptables很难支持上万级的service，因为iptables纯粹是为防火墙而设计的，并且底层数据结构是内核规则的列表。
- 而相比于 iptables，IPVS 在内核中的实现其实也是基于 Netfilter 的 NAT 模式，所以在转发这一层上，理论上 IPVS 并没有显著的性能提升。但是，IPVS 并不需要在宿主机上为每个 Pod 设置 iptables 规则，而是把对这些“规则”的处理放到了内核态，从而极大地降低了维护这些规则的代价。
- kubernetes早在1.6版本就已经有能力支持5000多节点，这样基于iptables的kube-proxy就成为集群扩容到5000节点的瓶颈。举例来说，如果在一个5000节点的集群，我们创建2000个service，并且每个service有10个pod，那么我们就会在每个节点上有至少20000条iptables规则，这会导致内核非常繁忙。基于IPVS的集群内负载均衡就可以完美的解决这个问题。IPVS是专门为负载均衡设计的，并且底层使用哈希表这种非常高效的数据结构，几乎可以允许无限扩容。不过需要注意的是，IPVS 模块只负责上述的负载均衡和代理功能。而一个完整的 Service 流程正常工作所需要的包过滤、SNAT 等操作，还是要靠 iptables 来实现。只不过，这些辅助性的 iptables 规则数量有限，也不会随着 Pod 数量的增加而增加。
IPVS模式在Kubernetes v1.8中引入，并在v1.9中进入了beta。1.11中实现了GA(General Availability)。IPTABLES模式在v1.1中添加，并成为自v1.2以来的默认操作模式。IPVS和IPTABLES都基于netfilter。IPVS模式和IPTABLES模式之间的差异如下：
- IPVS为大型集群提供了更好的可扩展性和性能。（规则的存储方式使用的数据结构更高效）
- IPVS支持比iptables更复杂的负载平衡算法（rr：循环，lc：最少连接，dh：目标散列，sh：源哈希，sed：最短的预期延迟，nq：从不排队）。
- IPVS支持服务器健康检查和连接重试等。
在集群中不超过1000个服务的时候，iptables 和 ipvs 并无太大的差异。而且由于iptables 与网络策略实现的良好兼容性，iptables 是个非常好的选择。当你的集群服务超过1000个时，而且服务之间链接大多没有开启keepalive，IPVS模式可能是一个不错的选择。
参考文章：
https://kubernetes.io/blog/2018/07/09/ipvs-based-in-cluster-load-balancing-deep-dive/
