Node Affinity
Affinity 翻译成中文是“亲和性”,它对应的是 Anti-Affinity,我们翻译成“互斥”。这两个词比较形象,可以把 pod 选择 node 的过程类比成磁铁的吸引和互斥,不同的是除了简单的正负极之外,pod 和 node 的吸引和互斥是可以灵活配置的。
Affinity的优点:
- 匹配有更多的逻辑组合,不只是字符串的完全相等
- 调度分成软策略(soft)和硬策略(hard),在软策略下,如果没有满足调度条件的节点,pod会忽略这条规则,继续完成调度。
目前主要的node affinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
表示pod必须部署到满足条件的节点上,如果没有满足条件的节点,就不停重试。其中IgnoreDuringExecution表示pod部署之后运行的时候,如果节点标签发生了变化,不再满足pod指定的条件,pod也会继续运行。requiredDuringSchedulingRequiredDuringExecution
表示pod必须部署到满足条件的节点上,如果没有满足条件的节点,就不停重试。其中RequiredDuringExecution表示pod部署之后运行的时候,如果节点标签发生了变化,不再满足pod指定的条件,则重新选择符合要求的节点。preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
表示优先部署到满足条件的节点上,如果没有满足条件的节点,就忽略这些条件,按照正常逻辑部署。preferredDuringSchedulingRequiredDuringExecution
表示优先部署到满足条件的节点上,如果没有满足条件的节点,就忽略这些条件,按照正常逻辑部署。其中RequiredDuringExecution表示如果后面节点标签发生了变化,满足了条件,则重新调度到满足条件的节点。
软策略和硬策略的区分是有用处的,硬策略适用于 pod 必须运行在某种节点,否则会出现问题的情况,比如集群中节点的架构不同,而运行的服务必须依赖某种架构提供的功能;软策略不同,它适用于满不满足条件都能工作,但是满足条件更好的情况,比如服务最好运行在某个区域,减少网络传输等。这种区分是用户的具体需求决定的,并没有绝对的技术依赖。
下面是一个官方的示例:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: with-node-affinity
spec:
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/e2e-az-name
operator: In
values:
- e2e-az1
- e2e-az2
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 1
preference:
matchExpressions:
- key: another-node-label-key
operator: In
values:
- another-node-label-value
containers:
- name: with-node-affinity
image: gcr.io/google_containers/pause:2.0
这个 pod 同时定义了 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 和 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 两种 nodeAffinity。第一个要求 pod 运行在特定 AZ 的节点上,第二个希望节点最好有对应的 another-node-label-key:another-node-label-value 标签。
这里的匹配逻辑是label在某个列表中,可选的操作符有:
- In: label的值在某个列表中
- NotIn:label的值不在某个列表中
- Exists:某个label存在
- DoesNotExist:某个label不存在
- Gt:label的值大于某个值(字符串比较)
- Lt:label的值小于某个值(字符串比较)
如果nodeAffinity中nodeSelector有多个选项,节点满足任何一个条件即可;如果matchExpressions有多个选项,则节点必须同时满足这些选项才能运行pod 。
需要说明的是,node并没有anti-affinity这种东西,因为NotIn和DoesNotExist能提供类似的功能。
所有评论(0)