调度与资源管理面试题：调度策略、亲和性、污点容忍、资源配额

🎯 面试官考察点

• 是否掌握基础调度约束的适用场景
• 能否讲清 nodeSelector（精确匹配 label）与 nodeAffinity（表达式匹配）的粒度差异
• 是否了解硬性/软性亲和性及实际用法

📐 回答框架

1. 先明确需求：固定节点 / 批处理 / GPU 专用 → 选择 nodeSelector（静态）或 nodeAffinity（动态）
2. 解释 nodeSelector 简单但只能做等于匹配，nodeAffinity 支持 In/NotIn/Exists 及权重
3. 给出典型 YAML 片段并说明调度行为：Pod 未匹配 label 时 pending

💬 简短示例回答
“对于 GPU 任务，先用 nodeSelector 匹配 gpu=true。当需要灵活分组时使用 nodeAffinity 的 requiredDuringScheduling，比如要求节点在 us-west-2a 且 memory>64Gi。如果希望优先调度到 SSD 节点，用 preferredDuringScheduling 加权重 100。”

🔍 可能追问

• 如果 nodeSelector 和 nodeAffinity 同时出现，哪个优先？
• 如何实现 Pod 必须运行在 5 台节点的其中 3 台？
• 调度器在 pending 时如何调试？（kubectl describe pod / scheduler 日志）

🎯 面试官考察点

• 对分布式部署中 Pod 分布的控制能力
• 是否理解 topologyKey 的作用（如 kubernetes.io/hostname 或 zone）
• 能否结合高可用需求给出反亲和性配置

📐 回答框架

1. 区分两种需求：让同类 Pod 靠近（亲和）vs 分散到不同拓扑（反亲和）
2. 举例：Web 与 Cache Pod 通过 podAffinity 部署在同一节点降低延迟；多副本服务通过 podAntiAffinity 避免堆叠
3. 重点说明 topologyKey 决定反亲和作用范围

💬 简短示例回答
“我用 podAntiAffinity 配合 topologyKey: kubernetes.io/hostname 让 3 个 Nginx 副本分布在不同节点。如果跨可用区，topologyKey 改为 failure-domain.beta.kubernetes.io/zone，确保每个可用区只有一个副本，实现 AZ 级高可用。”

🔍 可能追问

• requiredDuringScheduling 和 preferredDuringScheduling 在反亲和中的差异？
• 大量 Pod 使用反亲和时调度效率如何？（调度器计算复杂度 O(n²)，可配合 topologySpreadConstraints）
• Pod 亲和性冲突时调度器如何处理？

🎯 面试官考察点

• 理解污点作为“拒绝机制”与亲和作为“吸引机制”的区别
• 能否设计多租户资源隔离方案
• 是否清楚 ResourceQuota（namespace 范围）与 LimitRange（容器默认值）的配合关系

📐 回答框架

1. 用 taint 标记高危/专用节点（如 GPU、高内存），只有带相应 toleration 的 Pod 才能调度
2. 解释 NoSchedule / PreferNoSchedule / NoExecute 的区别，以及 operator: Equal vs Exists
3. ResourceQuota 限制 namespace 总资源，LimitRange 约束单个容器资源上下界，两者配合防止资源争抢

💬 简短示例回答
“给 GPU 节点打 taint ‘gpu=true:NoSchedule’，AI 任务 Pod 配 toleration。同时为 AI 团队 namespace 设置 ResourceQuota cpu:100，防止某任务吃光资源。再用 LimitRange 设每个容器 requests 最小 0.1 core，避免滥用小 Pod。”
配额冲突时，LimitRange 的 min/max 优先于 ResourceQuota 的 hard 吗？ 不冲突，LimitRange 是准入校验，ResourceQuota 是运行时终止。

🔍 可能追问

• NoExecute 污点对已经在运行的 Pod 有什么影响？
• 如何查看节点上所有污点？kubectl describe node 或 get node -o yaml
• ResourceQuota 能限制存储吗？可以，支持 requests.storage 和 persistentvolumeclaims