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k8s调度器：如何控制Pod的分布

news 来源：原创 2025/8/21 20:32:22

引言：从“随机分配”到“智能调度”

想象你的Kubernetes集群是一个繁忙的物流中心，节点（Node）是仓库，Pod是货物。

默认调度器 就像一名普通分拣员，简单地将货物塞进最近的仓库，可能导致某些仓库爆满，而其他仓库闲置。
高级调度策略 则像一名经验丰富的调度员，根据货物类型、仓库容量和交通规则，精准分配资源。

本文将揭秘Kubernetes调度器的核心机制，教你如何用 节点亲和性、污点与容忍 等策略，让Pod像“智能包裹”一样精准落位！

一、调度器基础：Pod如何选择节点？

1.1 默认调度流程

当创建一个Pod时，调度器会经过两阶段筛选：

过滤（Filtering）：排除不满足条件的节点（如资源不足、标签不匹配）。
打分（Scoring）：对剩余节点评分，选择最优节点（如资源最空闲的节点）。

1.2 查看调度详情

通过kubectl describe pod可查看调度决策过程：

kubectl describe pod my-pod

输出示例：

Events:Type    Reason     Age   From               Message----    ------     ----  ----               -------Normal  Scheduled  10s   default-scheduler  Successfully assigned default/my-pod to node-02

二、节点亲和性（Node Affinity）：Pod的“偏好清单”

2.1 什么是节点亲和性？

作用：让Pod优先调度到特定节点（如GPU节点、高IO性能节点）。
匹配规则：基于节点标签（Labels）进行筛选。

2.2 实战：强制Pod运行在特定节点

步骤1：为节点添加标签

# 标记节点node-01为“高速存储”类型
kubectl label nodes node-01 disk-type=ssd

步骤2：配置节点亲和性规则

# pod-with-affinity.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: fast-storage-pod
spec:affinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:  # 硬性要求nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: disk-typeoperator: Invalues:- ssdcontainers:- name: nginximage: nginx:latest

2.3 高级用法：软性偏好与权重

affinity:nodeAffinity:preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:  # 软性偏好- weight: 60  # 权重（0-100）preference:matchExpressions:- key: zoneoperator: Invalues:- east- weight: 40preference:matchExpressions:- key: zoneoperator: Invalues:- west

三、污点与容忍（Taint & Toleration）：节点的“禁区”与Pod的“通行证”

3.1 核心概念

污点（Taint）：标记节点，阻止未授权的Pod调度。
容忍（Toleration）：Pod携带的“通行证”，允许调度到有污点的节点。

典型场景：

保留节点给特定任务（如GPU机器学习任务）。
驱逐节点上的普通Pod（通过NoExecute污点）。

3.2 实战：限制Pod调度到专用节点

步骤1：为节点添加污点

# 标记node-01为GPU专用节点
kubectl taint nodes node-01 gpu=true:NoSchedule  # 格式：key=value:effect

步骤2：为Pod配置容忍

# gpu-pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: ai-training-pod
spec:tolerations:- key: "gpu"            # 匹配污点的keyoperator: "Equal"     # 匹配方式（Equal/Exists）value: "true"         # 匹配污点的valueeffect: "NoSchedule"  # 匹配污点的effectcontainers:- name: tensorflowimage: tensorflow/tensorflow:latest-gpu

3.3 污点效果（Effect）详解

NoSchedule：禁止新Pod调度（除非有匹配容忍）。
PreferNoSchedule：尽量不调度，非强制。
NoExecute：驱逐现有Pod（需设置tolerationSeconds容忍时间）。

四、高级调度技巧

4.1 Pod亲和性与反亲和性

Pod亲和性：让Pod与特定Pod部署在同一节点/区域（如前端与后端靠近）。
Pod反亲和性：避免Pod与特定Pod共存（如避免同一服务的多个副本在同一节点）。

affinity:podAntiAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- labelSelector:matchExpressions:- key: appoperator: Invalues:- my-webtopologyKey: kubernetes.io/hostname  # 按节点隔离

4.2 跨AZ调度：实现高可用

affinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: topology.kubernetes.io/zoneoperator: NotInvalues:- us-east-1a  # 避免所有Pod集中在同一个可用区

五、常见问题与解决

Pod一直处于Pending状态
- 原因：无节点满足调度条件（资源不足、亲和性/污点规则冲突）。
- 排查命令：
```
kubectl describe pod <pod-name>  # 查看Events日志
kubectl get nodes --show-labels  # 检查节点标签
```
节点资源充足但Pod无法调度
- 检查节点污点与Pod容忍是否匹配。
- 确认节点亲和性/反亲和性规则是否过于严格。

如何快速驱逐节点上的所有Pod？

kubectl taint nodes <node-name> emergency=stop:NoExecute

六、总结与下一步

通过本文，我们学会了：

节点亲和性：让Pod“偏爱”特定节点。
污点与容忍：定义节点的“禁区”与Pod的“通行权”。
高级策略：跨AZ调度、Pod反亲和性等企业级技巧。

动手实验

模拟节点故障演练
- 为节点添加NoExecute污点，观察Pod是否自动迁移到其他节点。
```
kubectl taint nodes node-01 outage=true:NoExecute
```

资源推荐

Kubernetes调度器官方文档
节点亲和性与反亲和性示例
污点与容忍实战指南

现在，我们已经掌握了Kubernetes调度的“交通规则”！🚦 无论是精细化调度还是高可用部署，这些策略都能让你的集群运行得更智能、更高效。

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