影响K8S Pod分配和调度策略的两大关键特性

在Kubernetes中有一个最复杂的调度器可以处理pod的分配策略。基于在pod规范中所提及的资源需求，Kubernetes调度器会自动选择最合适的节点来运行pod。

但在许多实际场景下，我们必须干预调度过程才能在pod和一个节点或两个特定pod之间进行匹配。因此，Kubernetes中有一种十分强大的机制来管理及控制pod的分配逻辑。

那么，本文将探索影响Kubernetes中默认调度决定的关键特性。

节点亲和性/反亲和性

Kubernetes一向以来都是依赖label和selector来对资源进行分组。例如，某服务使用selector来过滤具有特定label的pod，这些label可以选择性地接收流量。Label和selector可以使用简单的基于等式的条件（=and!=）来评估规则。通过nodeSelector的特性（即强制将pod调度到特定节点上），可以将这一技术扩展到节点中。



此外，label和selector开始支持基于集合的query，它带来了基于in、notin和exist运算符的高级过滤技术。与基于等式的需求相结合，基于集合的需求提供了复杂的技术来过滤Kubernetes中的资源。

节点亲和性/反亲和性使用label和annotation的基于表达集的过滤技术来定义特定节点上的pod的分配逻辑。Annotation可以提供不会暴露到selector的其他元数据，这意味着用于annotation的键不会包含在query和过滤资源中。但是节点亲和性可以在表达式中使用annotation。反亲和性可以确保pod不会被强制调度到与规则匹配的节点上。

除了能够在query中使用复杂的逻辑之外，节点亲和性/反亲和性能够为分配逻辑强制施加硬性和软性规则。硬性规则将会执行严格的策略，可能会阻止将pod分配到不符合条件的节点上。而软性规则则会首先确认节点是否与特定的条件相匹配，如果它们不匹配，它将使用默认的调度模式来分配Pod。表达式requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution和preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution将会分别执行硬性规则和软性规则。

以下是在硬性和软性规则下使用节点亲和性/反亲和性的示例：

affinity:  nodeAffinity:    preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:      nodeSelectorTerms:        - matchExpressions:          - key: "failure-domain.beta.kubernetes.io/zone"            operator: In            values: ["asia-south2-a"]

以上规则将指示Kubernetes调度器尝试将Pod分配到在GKE集群的asia-south2-a区域中运行的节点上。如果没有可用的节点，则调度器将会直接应用标准的分配逻辑。

affinity:  nodeAffinity:    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:      nodeSelectorTerms:        - matchExpressions:          - key: "failure-domain.beta.kubernetes.io/zone"            operator: NotIn            values: ["asia-south2-a"]

以上规则通过使用NotIn运算符来强制执行反亲和性。这是一个硬性规则，它能够确保没有pod被分配到运行在asia-south2-a空间中的GKE节点。

Pod亲和性/反亲和性

尽管节点亲和性/反亲和性能够处理pod和节点之间的匹配，但是有些场景下我们需要确保pod在一起运行或在相同的节点上不运行2个pod。Pod亲和性/反亲和性将帮助我们应用强制实施粒度分配逻辑。

与节点亲和性/反亲和性中的表达式类似，pod亲和性/反亲和性也能够通过requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution和preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution强制实施硬性以及软性规则。还可以将节点亲和性与pod亲和性进行混合和匹配，以定义复杂的分配逻辑。

为了能够更好地理解概念，想象一下我们有一个web和缓存deployment，其中三个副本在一个3节点的集群中运行。为了确保在web和缓存pod之间低延迟，我们想要在用一个节点上运行它们。与此同时，我们不想在相同的节点上运行超过1个缓存pod。基于此情况，我们需要实施以下策略：每个节点仅运行1个且只有1个缓存Pod的web pod。

首先，我们将使用反亲和性规则来部署缓存，它将阻止超过1个pod运行在1个节点上：

      affinity:        podAntiAffinity:          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:          - labelSelector:              matchExpressions:              - key: app                operator: In                values:                - redis            topologyKey: "kubernetes.io/hostname"

topoloyKey使用附加到节点的默认label动态过滤节点的名称。请注意，我们使用podAntiAffinity表达式和in运算符来应用规则的方式。

假设在集群的某个节点上安排了3个pod缓存，那么现在我们想要在与缓存Pod相同的节点上部署web pod。我们将使用podAffinity来实施这一逻辑：

        podAffinity:          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:          - labelSelector:              matchExpressions:              - key: app                operator: In                values:                - redis            topologyKey: "kubernetes.io/hostname"

以上代码表明Kubernetes调度器要寻找有缓存Pod的节点并部署web pod。

除了节点和pod的亲和性/反亲和性之外，我们还能使用taints和tolerations来定义自定义分配逻辑。此外，我们还能写自定义调度程序，它可以从默认的调度程序中接管调度逻辑。