# 配置调度策略（亲和与反亲和） Kubernetes支持节点和Pod两个层级的亲和（affinity）与反亲和（anti-affinity）调度。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。 #### 通过控制台配置调度策略 1. 登录[UCS控制台](https://console.huaweicloud.com/ucs/?#/aether/dashboard)，进入集群联邦页面。 2. 在创建工作负载时，在"高级配置"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。 | 3. 在"节点亲和性"、"工作负载亲和性"、"工作负载反亲和性"下单击![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-ucs/zh-cn_image_0000001554898973.png "点击放大")添加调度策略。 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。 | #### 节点亲和（nodeAffinity） Pod模板中可以通过nodeSelector设置让Pod创建在拥有指定标签的节点上。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 ... ``` 通过节点亲和性规则配置，也可以做到同样的事情，如下所示。 ``` 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 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 192.168.0.94 Ready 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 192.168.0.97 Ready 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 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 true 192.168.0.94 Ready 13m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 192.168.0.97 Ready 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SSD磁盘的节点，并打上DISK=SSD的标签，为另外三个节点打上DISK=SAS的标签。 ``` $ kubectl get node -L DISK,gpu NAME STATUS ROLES AGE VERSION DISK GPU 192.168.0.100 Ready 7h23m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 SSD 192.168.0.212 Ready 8h v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 SAS true 192.168.0.94 Ready 8h v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 SAS 192.168.0.97 Ready 8h v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 SAS ``` 下面定义一个Deployment，要求Pod优先部署在SSD磁盘的节点上，可以像下面这样定义，使用preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution规则，给SSD设置权重（weight）为80，而gpu=true权重为20，这样Pod就优先部署在SSD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。 图1优先级排序顺序 ![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-ucs/zh-cn_image_0000001503659388.png "点击放大") 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 44m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 192.168.0.212 Ready 91m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 192.168.0.94 Ready 91m v1.15.6-r1-20.3.0.2.B001-15.30.2 true 192.168.0.97 Ready 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 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 ```