调度策略(亲和与反亲和)
创建工作负载时可以使用nodeSelector选择Pod要部署的节点,其实Kubernetes还支持更精细、更灵活的调度机制,那就是亲和(affinity)与反亲和(anti-affinity)调度。
Kubernetes支持节点和Pod两个层级的亲和与反亲和。通过配置亲和与反亲和规则,可以允许您指定硬性限制或者偏好,例如将前台Pod和后台Pod部署在一起、某类应用部署到某些特定的节点、不同应用部署到不同的节点等等。
节点亲和(nodeAffinity)
通过nodeSelector可以让Pod只部署在具有特定标签的节点上。如下所示,Pod只会部署在拥有gpu=true这个标签的节点上。
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: nginx spec: nodeSelector: # 节点选择,当节点拥有gpu=true标签时才在节点上创建Pod gpu: true ...
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: gpu labels: app: gpu spec: selector: matchLabels: app: gpu replicas: 3 template: metadata: labels: app: gpu spec: containers: - image: nginx:alpine name: gpu resources: requests: cpu: 100m memory: 200Mi limits: cpu: 100m memory: 200Mi imagePullSecrets: - name: default-secret affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: gpu operator: In values: - "true"
看起来这要复杂很多,但这种方式可以得到更强的表达能力,后面会进一步介绍。
这里affinity表示亲和,nodeAffinity表示节点亲和,requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution非常长,不过可以将这个分作两段来看:
- 前半段requiredDuringScheduling表示下面定义的规则必须强制满足(require)才会调度Pod到节点上。
- 后半段IgnoredDuringExecution表示已经在节点上运行的Pod不需要满足下面定义的规则,即去除节点上的某个标签,那些需要节点包含该标签的Pod不会被重新调度。
另外操作符operator的值为In,表示标签值需要在values的列表中,其他operator取值如下。
- NotIn:标签的值不在某个列表中
- Exists:某个标签存在
- DoesNotExist:某个标签不存在
- Gt:标签的值大于某个值(字符串比较)
- Lt:标签的值小于某个值(字符串比较)
需要说明的是并没有nodeAntiAffinity(节点反亲和),因为NotIn和DoesNotExist可以提供相同的功能。
下面来验证这段规则是否生效,假设某集群有如下三个节点。
$ kubectl get node NAME STATUS ROLES AGE VERSION 192.168.0.212 Ready <none> 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 192.168.0.94 Ready <none> 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 192.168.0.97 Ready <none> 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2
首先给192.168.0.212这个节点打上gpu=true的标签。
$ kubectl label node 192.168.0.212 gpu=true node/192.168.0.212 labeled $ kubectl get node -L gpu NAME STATUS ROLES AGE VERSION GPU 192.168.0.212 Ready <none> 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 true 192.168.0.94 Ready <none> 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 192.168.0.97 Ready <none> 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2
创建这个Deployment,可以发现所有的Pod都部署在了192.168.0.212这个节点上。
$ kubectl create -f affinity.yaml deployment.apps/gpu created $ kubectl get pod -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE gpu-6df65c44cf-42xw4 1/1 Running 0 15s 172.16.0.37 192.168.0.212 gpu-6df65c44cf-jzjvs 1/1 Running 0 15s 172.16.0.36 192.168.0.212 gpu-6df65c44cf-zv5cl 1/1 Running 0 15s 172.16.0.38 192.168.0.212
节点优先选择规则
上面讲的requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution是一种强制选择的规则,节点亲和还有一种优先选择规则,即preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution,表示会根据规则优先选择哪些节点。
为演示这个效果,先为上面的集群添加一个SAS磁盘的节点,并打上DISK=SAS的标签,为另外三个节点打上DISK=SSD的标签。
$ kubectl get node -L DISK,gpu NAME STATUS ROLES AGE VERSION DISK GPU 192.168.0.100 Ready <none> 7h23m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 SAS 192.168.0.212 Ready <none> 8h v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 SSD true 192.168.0.94 Ready <none> 8h v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 SSD 192.168.0.97 Ready <none> 8h v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 SSD
下面定义一个Deployment,要求Pod优先部署在SAS磁盘的节点上,可以像下面这样定义,使用preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution规则,给SAS设置权重(weight)为80,而gpu=true权重为20,这样Pod就优先部署在SAS的节点上。
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: gpu labels: app: gpu spec: selector: matchLabels: app: gpu replicas: 10 template: metadata: labels: app: gpu spec: containers: - image: nginx:alpine name: gpu resources: requests: cpu: 100m memory: 200Mi limits: cpu: 100m memory: 200Mi imagePullSecrets: - name: default-secret affinity: nodeAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 80 preference: matchExpressions: - key: DISK operator: In values: - SSD - weight: 20 preference: matchExpressions: - key: gpu operator: In values: - "true"
来看实际部署后的情况,可以看到部署到192.168.0.212这个节点上的Pod有5个,而192.168.0.100上只有2个。
$ kubectl create -f affinity2.yaml deployment.apps/gpu created $ kubectl get po -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE gpu-585455d466-5bmcz 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.44 192.168.0.212 gpu-585455d466-cg2l6 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.63 192.168.0.97 gpu-585455d466-f2bt2 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.79 192.168.0.100 gpu-585455d466-hdb5n 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.42 192.168.0.212 gpu-585455d466-hkgvz 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.43 192.168.0.212 gpu-585455d466-mngvn 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.48 192.168.0.97 gpu-585455d466-s26qs 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.62 192.168.0.97 gpu-585455d466-sxtzm 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.45 192.168.0.212 gpu-585455d466-t56cm 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.64 192.168.0.100 gpu-585455d466-t5w5x 1/1 Running 0 2m29s 172.16.0.41 192.168.0.212
上面这个例子中,对于节点排序优先级如下所示,有个两个标签的节点排序最高,只有SSD标签的节点排序第二(权重为80),只有gpu=true的节点排序第三,没有的节点排序最低。
这里您看到Pod并没有调度到192.168.0.94这个节点上,这是因为这个节点上部署了很多其他Pod,资源使用较多,所以并没有往这个节点上调度,这也侧面说明preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution是优先规则,而不是强制规则。
工作负载亲和(podAffinity)
节点亲和的规则只能影响Pod和节点之间的亲和,Kubernetes还支持Pod和Pod之间的亲和,例如将应用的前端和后端部署在一起,从而减少访问延迟。Pod亲和同样有requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution和preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution两种规则。
来看下面这个例子,假设有个应用的后端已经创建,且带有app=backend的标签。
$ kubectl get po -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE backend-658f6cb858-dlrz8 1/1 Running 0 2m36s 172.16.0.67 192.168.0.100
将前端frontend的pod部署在backend一起时,可以做如下Pod亲和规则配置。
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: frontend labels: app: frontend spec: selector: matchLabels: app: frontend replicas: 3 template: metadata: labels: app: frontend spec: containers: - image: nginx:alpine name: frontend resources: requests: cpu: 100m memory: 200Mi limits: cpu: 100m memory: 200Mi imagePullSecrets: - name: default-secret affinity: podAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - topologyKey: kubernetes.io/hostname labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - backend
创建frontend然后查看,可以看到frontend都创建到跟backend一样的节点上了。
$ kubectl create -f affinity3.yaml deployment.apps/frontend created $ kubectl get po -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE backend-658f6cb858-dlrz8 1/1 Running 0 5m38s 172.16.0.67 192.168.0.100 frontend-67ff9b7b97-dsqzn 1/1 Running 0 6s 172.16.0.70 192.168.0.100 frontend-67ff9b7b97-hxm5t 1/1 Running 0 6s 172.16.0.71 192.168.0.100 frontend-67ff9b7b97-z8pdb 1/1 Running 0 6s 172.16.0.72 192.168.0.100
这里有个topologyKey字段(拓扑域),意思是先圈定topologyKey指定的范围,然后再选择下面规则定义的内容。这里每个节点上都有kubernetes.io/hostname,所以看不出topologyKey起到的作用。
如果backend有两个Pod,分别在不同的节点上。
$ kubectl get po -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE backend-658f6cb858-5bpd6 1/1 Running 0 23m 172.16.0.40 192.168.0.97 backend-658f6cb858-dlrz8 1/1 Running 0 2m36s 172.16.0.67 192.168.0.100
给192.168.0.97和192.168.0.94打一个prefer=true的标签。
$ kubectl label node 192.168.0.97 prefer=true node/192.168.0.97 labeled $ kubectl label node 192.168.0.94 prefer=true node/192.168.0.94 labeled $ kubectl get node -L prefer NAME STATUS ROLES AGE VERSION PREFER 192.168.0.100 Ready <none> 44m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 192.168.0.212 Ready <none> 91m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 192.168.0.94 Ready <none> 91m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 true 192.168.0.97 Ready <none> 91m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 true
将podAffinity的topologyKey定义为prefer。
affinity: podAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - topologyKey: prefer labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - backend
调度时,先圈定拥有prefer标签的节点,这里也就是192.168.0.97和192.168.0.94,然后再匹配app=backend标签的Pod,从而frontend就会全部部署在192.168.0.97上。
$ kubectl create -f affinity3.yaml deployment.apps/frontend created $ kubectl get po -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE backend-658f6cb858-5bpd6 1/1 Running 0 26m 172.16.0.40 192.168.0.97 backend-658f6cb858-dlrz8 1/1 Running 0 5m38s 172.16.0.67 192.168.0.100 frontend-67ff9b7b97-dsqzn 1/1 Running 0 6s 172.16.0.70 192.168.0.97 frontend-67ff9b7b97-hxm5t 1/1 Running 0 6s 172.16.0.71 192.168.0.97 frontend-67ff9b7b97-z8pdb 1/1 Running 0 6s 172.16.0.72 192.168.0.97
工作负载反亲和(podAntiAffinity)
前面讲了Pod的亲和,通过亲和将Pod部署在一起,有时候需求却恰恰相反,需要将Pod分开部署,例如Pod之间部署在一起会影响性能的情况。
下面例子中定义了反亲和规则,这个规则表示Pod不能调度到拥有app=frontend标签Pod的节点上,也就是下面将frontend分别调度到不同的节点上(每个节点只有一个Pod)。
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: frontend labels: app: frontend spec: selector: matchLabels: app: frontend replicas: 5 template: metadata: labels: app: frontend spec: containers: - image: nginx:alpine name: frontend resources: requests: cpu: 100m memory: 200Mi limits: cpu: 100m memory: 200Mi imagePullSecrets: - name: default-secret affinity: podAntiAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - topologyKey: kubernetes.io/hostname labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - frontend
创建并查看,可以看到每个节点上只有一个frontend的Pod,还有一个在Pending,因为在部署第5个时4个节点上都有了app=frontend的Pod,所以第5个一直是Pending。
$ kubectl create -f affinity4.yaml deployment.apps/frontend created $ kubectl get po -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE frontend-6f686d8d87-8dlsc 1/1 Running 0 18s 172.16.0.76 192.168.0.100 frontend-6f686d8d87-d6l8p 0/1 Pending 0 18s <none> <none> frontend-6f686d8d87-hgcq2 1/1 Running 0 18s 172.16.0.54 192.168.0.97 frontend-6f686d8d87-q7cfq 1/1 Running 0 18s 172.16.0.47 192.168.0.212 frontend-6f686d8d87-xl8hx 1/1 Running 0 18s 172.16.0.23 192.168.0.94
通过控制台配置调度策略
- 在创建工作负载时,在“高级设置”中找到“调度策略”。
表1 节点亲和性设置 参数名
参数描述
必须满足
即硬约束,设置必须要满足的条件,对应于requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution,多条规则间是一种“或”的关系,即只需要满足一条规则即会进行调度。
尽量满足
即软约束,设置尽量满足的条件,对应于preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution,无论是满足其中一条或者是都不满足都会进行调度。
- 在“节点亲和性”、“工作负载亲和性”、“工作负载反亲和性”下单击添加调度策略。在弹出的窗口中可以直接添加策略、指定节点或指定可用区。
指定节点和指定可用区本质也是通过标签实现,只是通过控制台提供了更为便捷的操作。指定节点使用的是 kubernetes.io/hostname 标签,可用区使用的是 failure-domain.beta.kubernetes.io/zone 标签。
表2 调度策略设置 参数名
参数描述
标签名
对应节点的标签,可以使用默认的标签也可以用户自定义标签。
操作符
可以设置六种匹配关系(In, NotIn, Exists, DoesNotExist. Gt, and Lt)。
- In:是否在标签值的列表中
- NotIn:是否不在标签值的列表中
- Exists:某个标签存在
- DoesNotExist:某个标签不存在
- Gt:标签的值大于某个值(字符串比较)
- Lt:标签的值小于某个值(字符串比较)
标签值
请填写标签值。
命名空间
仅支持在工作负载亲和/工作负载反亲和调度策略中使用。
指定调度策略生效的命名空间。
拓扑域
仅支持在工作负载亲和/工作负载反亲和调度策略中使用。
先圈定拓扑域(topologyKey)指定的范围,然后再选择策略定义的内容。
权重
仅支持在“尽量满足”策略中添加。