k8s学习记录(五):Pod亲和性详解
一、前言
上一篇文章初步探讨了 Kubernetes 的节点亲和性,了解到它在 Pod 调度上比传统方式更灵活高效。今天我们继续讨论亲和性同时Kubernetes 的调度机制。
二、Pod亲和性
上一篇文章中我们介绍了节点亲和性,今天我们讲解一下Pod亲和性。首先我们先看下Pod亲和性的。使用命令 kubectl explain pods.spec.affinity.podAffinity
解释:
(1)Pod亲和性是Pod调度的规则,类例如将一类的Pod调度到相同的节点,和节点亲和性一样,Pod亲和性也是由一组调度规则组成。
(2)和节点亲和性类似,Pod亲和性也分为软亲和性和硬亲和性
三、软亲和性详解
1、鉴于在上一篇文章中对节点软亲和性做了一些介绍,但是介绍的相对简单,所以本文打算深入的讲解一下软亲和性。
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:软亲和性,从名字中就可以看出
preferred DuringScheduling:优先调度
IgnoredDuringExecution:运行期间忽略
所谓软亲和性是一种建议,建议调度器在调度Pod的时候遵守一定的规则去进行调度,如果没有符合条件的节点,则忽略异常。按照一定的规则(比如负载均衡等等)挑选一个节点部署。同时如果节点变更了导致不符合条件也不会将Pod驱逐。
2、继续深入这个字段,使用命令
kubectl explain pods.spec.affinity.podAffinity.preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
描述:调度器会倾向于将 Pod 调度到满足该字段所指定的亲和性表达式的节点上,但它也可能会选择一个违反了一个或多个表达式的节点。最受青睐的节点是权重总和最大的那个节点。
简单来说:我们可以定义一系列的规则并且为每个规则设定一定的权重,例如
规则 | 权重 |
---|---|
rule1 | 1 |
rule2 | 2 |
rule3 | 3 |
假设我们先2个节点 node1和node2,其中node1符合规则1和2,node2符合规则1、3且不符合规则2。如下表格
节点 | 满足条件 | 违反规则 | 权重得分 |
---|---|---|---|
node1 | rule1、rule2 | 无 | 3 |
node2 | rule1、rule3 | rule2 | 4 |
虽然node2节点违反了rule1,但是由权重得分最高,pod也会被调度到node2。这就是软亲和性,一句话来说软亲和性是一种优先调度策略。
调度规则
我们继续查看如何编写调度规则,使用命令kubectl explain 查看podAffinityTerm字段,命令如下
kubectl explain pods.spec.affinity.podAffinity.preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution.podAffinityTerm
FIELDS:labelSelector <LabelSelector>.....篇幅限制,这里删除了描述,下同matchLabelKeys <[]string>mismatchLabelKeys <[]string>namespaceSelector <LabelSelector>namespaces <[]string>topologyKey <string> -required-
(1)labelSelector:是一个标签选择器,用于筛选出满足特定标签条件的 Pod。案例:
labelSelector:matchLabels:app: web-server
##筛选出 label中包含 app=web-server 的节点
(2)matchLabelKeys:标签key的选择器,输入一直数组。案例:
matchLabelKeys:- test##筛选出包含label key 包含 test的节点
(3)mismatchLabelKeys:和matchLabelKeys刚好相反,不包含
(4)namespaceSelector:命名空间标签选择器,这里是通过命名空间包含的标签来做选择的
namespaceSelector:matchLabels:purpose: production#筛选出命名空间包含 标签 purpose=product的节点
(5)namespaces:命名空间选择器,选择包含指定命名空间的节点
namespaces:- dev- staging#筛选出包含命名空间 dev、staging的节点
(6)topologyKey(必填):是一个必需字段,它指定了节点标签的键。Kubernetes 根据这个标签键来确定节点的拓扑域,例如节点的主机名、可用区、机架等
topologyKey: kubernetes.io/hostname
权重:weight
权重就很好理解了,就是为规则设置权重(1-100),k8s匹配规则的时候会计算权重,对于软亲和性来说,权重最高的节点将会被选择。
四、硬亲和性详解
与软亲和性对应的是硬亲和性,requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
requiredDuringScheduling:调度期间必须满足
IgnoredDuringExecution:执行期间忽略
结合就是:调度期间必须满足条件,但是执行期间忽略。即当节点变更后导致不符合条件也不会把Pod驱逐
调度规则
查看描述使用命令
kubectl explain pods.spec.affinity.podAffinity.requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
labelSelector <LabelSelector>matchLabelKeys <[]string>mismatchLabelKeys <[]string>namespaceSelector <LabelSelector>namespaces <[]string>topologyKey <string> -required-
字段和上面一样,有一点不同的就是没有权重字段,这里不再赘述。硬亲和性要求是必须满足条件,否则无法调度,pod会一直处于Pending状态。如下图
五、总结:
总的来说,Kubernetes 中的 Pod 亲和性为我们提供了极为强大的 Pod 调度控制能力。软亲和性的灵活性与硬亲和性的严格性相互补充,让我们能够根据不同的业务场景和应用需求,精准地规划 Pod 在节点上的分布。这不仅优化了资源利用效率,还增强了系统的稳定性和容错性。希望对你有所帮助