📚 课程目录第2章调度策略与算法

调度策略与算法：默认调度策略、节点亲和性、Pod亲和性与反亲和性

Kubernetes 调度器（kube-scheduler）的核心职责是将待调度的 Pod 绑定到最合适的节点上。调度过程分为两个阶段：过滤（Predicates） 和 打分（Priorities）。本章深入剖析默认调度策略、节点亲和性（nodeAffinity）以及 Pod 亲和性/反亲和性（podAffinity / podAntiAffinity），帮助你在生产环境中精准控制 Pod 的放置位置。

1. 默认调度策略：过滤与打分机制

调度器首先通过一组过滤规则（Predicates）排除不满足条件的节点，然后对剩余节点进行打分（Priorities），最终选择得分最高的节点运行 Pod。

  关键过滤策略（Predicates）：
  PodFitsResources： 检查节点剩余 CPU、内存是否满足 Pod 的 requests。
PodFitsHostPorts： 检查 Pod 请求的端口是否已被占用。
MatchNodeSelector： 检查节点标签是否匹配 Pod 的 nodeSelector。
NoDiskConflict： 检查卷挂载是否冲突。
CheckNodeCondition： 排除网络不可用、磁盘压力等异常节点。

  关键打分策略（Priorities）：
  LeastRequestedPriority： 优先选择资源利用率低的节点，实现负载均衡。
BalancedResourceAllocation： 优先选择 CPU 和内存使用率最均衡的节点。
NodeAffinityPriority： 根据节点亲和性规则的权重进行加分。
ImageLocalityPriority： 优先选择已存在所需容器镜像的节点，减少拉取时间。

2. 节点亲和性（nodeAffinity）

节点亲和性是对 nodeSelector 的增强，支持更丰富的匹配表达式和优先级控制。它分为两种类型：

类型	语义	调度阶段	典型场景
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution	硬性要求：节点必须满足规则，否则 Pod 无法调度	过滤阶段	GPU 节点、合规区域限制
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution	软性偏好：尽量满足，不满足时仍可调度到其他节点	打分阶段	靠近缓存服务、成本优化

最佳实践： 使用 preferredDuringScheduling 时，务必设置 weight 字段（1-100），权重越高，调度器越倾向于满足该规则。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-pod
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: gpu-type
            operator: In
            values:
            - nvidia-tesla-v100
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 80
        preference:
          matchExpressions:
          - key: zone
            operator: In
            values:
            - us-east-1a
  containers:
  - name: gpu-container
    image: nvidia/cuda:11.0-base

3. Pod 亲和性与反亲和性

Pod 亲和性/反亲和性允许你根据 已有 Pod 的标签 来决定新 Pod 的调度位置，而非仅依赖节点标签。这是实现微服务就近部署、故障域隔离的核心手段。

3.1 核心概念

概念	说明	拓扑键（topologyKey）
podAffinity	新 Pod 倾向于与满足标签条件的 Pod 运行在同一拓扑域	kubernetes.io/hostname（同一节点） failure-domain.beta.kubernetes.io/zone（同一可用区）
podAntiAffinity	新 Pod 倾向于不与满足标签条件的 Pod 运行在同一拓扑域	同上，用于分散部署
required / preferred	与节点亲和性类似，分为硬性要求和软性偏好	—

3.2 典型配置示例

场景一：将 Web Pod 与 Redis Pod 调度到同一节点（降低延迟）

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: web
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: web
  template:
    metadata:
      labels:
        app: web
    spec:
      affinity:
        podAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values:
                - redis
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
      - name: web
        image: nginx:latest

场景二：将同一服务的多个副本分散到不同节点（高可用）

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: frontend
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: frontend
  template:
    metadata:
      labels:
        app: frontend
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - weight: 100
            podAffinityTerm:
              labelSelector:
                matchExpressions:
                - key: app
                  operator: In
                  values:
                  - frontend
              topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:latest

性能警告： 在大型集群（数千节点）中使用 requiredDuringScheduling 的 Pod 反亲和性时，调度器需要遍历所有节点上的 Pod 标签，可能导致调度延迟显著增加。建议优先使用 preferredDuringScheduling 或缩小 topologyKey 范围。

4. 调度策略对比总结

策略	作用对象	匹配方式	典型用途	性能影响
nodeSelector	节点标签	精确键值匹配	简单硬件分类	低
nodeAffinity	节点标签	表达式匹配 + 权重	复杂节点选择、区域偏好	中
podAffinity	Pod 标签	表达式匹配 + 拓扑键	服务就近部署、缓存亲和	中高
podAntiAffinity	Pod 标签	表达式匹配 + 拓扑键	故障域隔离、分散部署	高（required 模式）

5. 生产环境调度策略选择指南

简单硬件隔离： 使用 nodeSelector 或 nodeAffinity required 绑定 GPU、SSD 等特殊节点。
区域容灾与成本优化： 使用 nodeAffinity preferred 配合多可用区标签，优先调度到低成本区域。
微服务通信优化： 使用 podAffinity required 将频繁通信的服务（如 Web + Cache）调度到同一节点或同一可用区。
高可用与故障隔离： 使用 podAntiAffinity preferred 将同一服务的多个副本分散到不同节点或不同可用区。
避免调度热点： 对于大规模集群，反亲和性优先使用 preferred 模式，并合理设置 topologyKey 为 zone 而非 hostname，减少调度器压力。

调试命令： 使用 kubectl describe pod <pod-name> 查看调度事件；使用 kubectl get nodes --show-labels 检查节点标签；使用 kubectl get pods -o wide 确认 Pod 分布情况。