【Kubernets】K8S亲和性配置相关说明

IT业界
2025-09-15 04:15:02

K8S亲和性配置相关说明配置说明**Kubernetes 亲和性配置详细说明** **一、亲和性类型****二、节点亲和性（Node Affinity）****1. 硬策略：requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution****2. 软策略：preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution** **三、Pod 亲和性（Pod Affinity）****1. 硬策略：requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution****2. 软策略：preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution** **四、Pod 反亲和性（Pod Anti-Affinity）****1. 硬策略：requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution****2. 软策略：preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution** **五、拓扑域（Topology Key）****六、完整示例****七、总结**相关文献

配置说明 Kubernetes 亲和性配置详细说明

Kubernetes 的亲和性（Affinity）是一种调度策略，用于控制 Pod 调度到特定的节点或与其他 Pod 共存/分离。通过亲和性配置，可以优化资源分配、提高性能以及增强高可用性。

一、亲和性类型

Kubernetes 提供了两种主要类型的亲和性配置：

Node Affinity（节点亲和性）控制 Pod 调度到哪些节点上。

Pod Affinity 和 Pod Anti-Affinity（Pod 亲和性和反亲和性）控制 Pod 是否与某些已存在的 Pod 共存或分离。

二、节点亲和性（Node Affinity） 1. 硬策略：requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 定义：必须满足条件，否则 Pod 不会被调度。示例：假设我们希望 Pod 只能调度到标签为 disk-type=ssd 的节点上：affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: disk-type operator: In values: - ssd 2. 软策略：preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 定义：优先选择符合条件的节点，但如果找不到符合条件的节点，Pod 仍然可以被调度到其他节点。示例：假设我们希望 Pod 优先调度到标签为 cpu-num=16 的节点上：affinity: nodeAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 preference: matchExpressions: - key: cpu-num operator: In values: - "16"

三、Pod 亲和性（Pod Affinity） 1. 硬策略：requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 定义：Pod 必须与某些已存在的 Pod 共存，否则不会被调度。示例：假设我们希望新 Pod 与标签为 app=my-app 的 Pod 共存：affinity: podAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - my-app topologyKey: kubernetes.io/hostname 2. 软策略：preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 定义：优先将 Pod 调度到与某些已存在的 Pod 共存的节点上。示例：假设我们希望新 Pod 优先与标签为 env=production 的 Pod 共存：affinity: podAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 podAffinityTerm: labelSelector: matchExpressions: - key: env operator: In values: - production topologyKey: kubernetes.io/hostname

四、Pod 反亲和性（Pod Anti-Affinity） 1. 硬策略：requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 定义：Pod 必须与某些已存在的 Pod 分离，否则不会被调度。示例：假设我们希望新 Pod 不与标签为 app=my-app 的 Pod 共存：affinity: podAntiAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - my-app topologyKey: kubernetes.io/hostname 2. 软策略：preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 定义：优先将 Pod 调度到与某些已存在的 Pod 分离的节点上。示例：假设我们希望新 Pod 优先不与标签为 env=production 的 Pod 共存：affinity: podAntiAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 podAffinityTerm: labelSelector: matchExpressions: - key: env operator: In values: - production topologyKey: kubernetes.io/hostname

五、拓扑域（Topology Key）

在 Pod 亲和性和反亲和性中，topologyKey 定义了拓扑域的范围。常见的拓扑键包括：

kubernetes.io/hostname：表示单个节点。failure-domain.beta.kubernetes.io/zone：表示可用区。failure-domain.beta.kubernetes.io/region：表示区域。

例如，使用 failure-domain.beta.kubernetes.io/zone 可以实现跨可用区的调度策略。

六、完整示例

以下是一个综合使用节点亲和性和 Pod 亲和性的完整示例：

apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: example-pod labels: app: example spec: containers: - name: example-container image: nginx affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: disk-type operator: In values: - ssd preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 preference: matchExpressions: - key: cpu-num operator: In values: - "16" podAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - my-app topologyKey: kubernetes.io/hostname podAntiAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 podAffinityTerm: labelSelector: matchExpressions: - key: env operator: In values: - production topologyKey: kubernetes.io/hostname

七、总结

通过亲和性配置，可以灵活地控制 Pod 的调度行为，从而优化资源分配和提高系统的可靠性。以下是关键点：

节点亲和性：控制 Pod 调度到哪些节点。Pod 亲和性：控制 Pod 与哪些已存在的 Pod 共存。Pod 反亲和性：控制 Pod 与哪些已存在的 Pod 分离。拓扑域：定义调度的范围（如节点、可用区或区域）。

根据实际需求，合理配置亲和性规则，能够显著提升 Kubernetes 集群的性能和稳定性。