📚 课程目录第4章节点亲和性配置实战

4. 节点亲和性配置实战：通过YAML配置节点亲和性规则、多条件组合

节点亲和性（Node Affinity）是Kubernetes调度器将Pod调度到特定节点集合的核心机制。与简单的nodeSelector相比，节点亲和性支持逻辑表达式（In、NotIn、Exists、DoesNotExist、Gt、Lt）和优先级权重（preferred vs required），能够实现精细化的调度策略。

4.1 节点亲和性两种模式对比

模式	语义	调度行为	典型场景
`requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution`	硬约束（必须满足）	找不到匹配节点则Pod Pending	合规要求、GPU节点绑定、数据本地化
`preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution`	软约束（尽量满足）	优先调度到匹配节点，不匹配则调度到其他节点	性能优化、成本控制、负载均衡

关键理解：两种模式名称中的"IgnoredDuringExecution"表示运行时忽略——即使节点标签在Pod运行后被修改，已运行的Pod也不会被驱逐。这是K8s调度器设计上对稳定性的保障。

4.2 节点亲和性规则语法结构

节点亲和性规则通过Pod的spec.affinity.nodeAffinity字段定义，支持多条件组合（同一规则内AND，不同规则间OR）。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-inference-pod
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: accelerator
            operator: In
            values:
            - nvidia-tesla-v100
            - nvidia-a100
          - key: gpu-count
            operator: Gt
            values:
            - "2"
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 80
        preference:
          matchExpressions:
          - key: topology.kubernetes.io/zone
            operator: In
            values:
            - us-east-1a
      - weight: 20
        preference:
          matchExpressions:
          - key: node-type
            operator: In
            values:
            - spot
  containers:
  - name: inference
    image: nvidia/cuda:12.0-base

  规则解析：
  硬约束：节点必须同时满足accelerator In (v100, a100) AND gpu-count Gt 2，两个条件在同一matchExpressions内，逻辑为AND。
软约束：优先选择us-east-1a可用区（权重80），其次选择spot节点（权重20）。调度器会计算所有软约束的加权总分，选择分数最高的节点。

4.3 多条件组合逻辑详解

节点亲和性支持两层组合逻辑，理解层级关系是正确配置的关键：

4.4 常用操作符及使用场景

操作符	语义	示例	适用场景
`In`	标签值在给定集合中	`region In (us-east, us-west)`	指定可用区、节点池
`NotIn`	标签值不在给定集合中	`disk-type NotIn (hdd)`	排除特定类型节点
`Exists`	节点存在该标签键（值不限）	`gpu Exists`	检测节点是否具备某特性
`DoesNotExist`	节点不存在该标签键	`spot DoesNotExist`	排除带某标签的节点
`Gt`	标签值大于指定数值（字符串比较）	`memory-gb Gt 64`	按资源容量筛选
`Lt`	标签值小于指定数值	`cpu-cores Lt 8`	选择低配节点

⚠️ 操作符使用注意：

Gt和Lt仅支持整数或浮点数字符串比较，不支持语义版本号（如"v1.2.3"）。
Exists和DoesNotExist不需要values字段，只需指定key。
一个matchExpressions内最多支持128个条件，但建议控制在10个以内以保持可读性。

4.5 实战：多条件组合配置示例

以下示例展示一个生产级推理服务的节点亲和性配置，同时使用硬约束和软约束：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: llm-inference
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: llm-inference
  template:
    metadata:
      labels:
        app: llm-inference
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          # 硬约束：必须满足
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            # Term 1：GPU节点 + 内存≥128GB
            - matchExpressions:
              - key: accelerator
                operator: In
                values:
                - nvidia-a100
                - nvidia-h100
              - key: memory-gb
                operator: Gt
                values:
                - "128"
            # Term 2：或使用CPU推理 + 高内存节点
            - matchExpressions:
              - key: node-type
                operator: In
                values:
                - cpu-highmem
              - key: memory-gb
                operator: Gt
                values:
                - "256"
          # 软约束：尽量满足
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - weight: 90
            preference:
              matchExpressions:
              - key: topology.kubernetes.io/zone
                operator: In
                values:
                - us-east-1a
          - weight: 10
            preference:
              matchExpressions:
              - key: cost-tier
                operator: In
                values:
                - reserved
      containers:
      - name: inference
        image: registry.example.com/llm:v2.1
        resources:
          requests:
            memory: "64Gi"
            cpu: "8"

  配置解读：
  硬约束（OR逻辑）：调度器会尝试匹配Term 1（A100/H100 GPU + 内存>128GB）或Term 2（CPU高内存节点 + 内存>256GB）。只要满足任意一个Term，Pod即可调度。
软约束（加权评分）：在满足硬约束的节点中，优先选择us-east-1a可用区（权重90），其次选择reserved预留实例（权重10）。调度器会计算所有软约束的加权总分。
调度决策：如果us-east-1a中有可用节点，得分最高；否则回退到其他可用区的预留实例节点。

4.6 节点亲和性 vs 节点选择器

特性	`nodeSelector`	`nodeAffinity`
表达式支持	仅等值匹配（key=value）	In、NotIn、Exists、Gt、Lt等6种操作符
多条件逻辑	多个条件之间AND	支持AND（同一Term）和OR（不同Term）
软约束	不支持	支持权重优先级
可读性	简单直观	复杂但灵活
推荐场景	简单标签匹配	复杂调度策略、多条件组合

迁移建议：如果现有nodeSelector配置已经满足需求，无需强行迁移到nodeAffinity。但当需要排除节点（NotIn）、检测标签存在性（Exists）或优先级调度时，必须使用节点亲和性。

4.7 调试与验证

配置完成后，使用以下命令验证节点亲和性是否生效：

# 查看Pod调度到的节点
kubectl get pod llm-inference-xxxxx -o wide

# 查看Pod调度事件
kubectl describe pod llm-inference-xxxxx | grep -A 10 Events

# 检查节点标签是否匹配
kubectl get node <node-name> --show-labels

# 模拟调度（dry-run）
kubectl create -f pod.yaml --dry-run=server -o json | jq '.spec.nodeName'

常见问题排查：

Pod一直Pending：检查kubectl describe pod中的Events，查看是否提示"0/5 nodes are available"及具体不匹配条件。
软约束未生效：确认weight值范围在1-100之间，且preferredDuringScheduling拼写正确。
标签值类型错误：所有标签值在K8s中都是字符串，Gt和Lt比较时按字典序比较数字字符串，确保格式一致。