Pod 拓扑分布约束

你可以使用 拓扑分布约束（Topology Spread Constraints） 来控制 Pods 在集群内故障域 之间的分布，例如区域（Region）、可用区（Zone）、节点和其他用户自定义拓扑域。 这样做有助于实现高可用并提升资源利用率。

先决条件

节点标签

拓扑分布约束依赖于节点标签来标识每个节点所在的拓扑域。 例如，某节点可能具有标签：node=node1,zone=us-east-1a,region=us-east-1

假设你拥有具有以下标签的一个 4 节点集群：

NAME    STATUS   ROLES    AGE     VERSION   LABELS
node1   Ready    <none>   4m26s   v1.16.0   node=node1,zone=zoneA
node2   Ready    <none>   3m58s   v1.16.0   node=node2,zone=zoneA
node3   Ready    <none>   3m17s   v1.16.0   node=node3,zone=zoneB
node4   Ready    <none>   2m43s   v1.16.0   node=node4,zone=zoneB

那么，从逻辑上看集群如下：

你可以复用在大多数集群上自动创建和填充的常用标签， 而不是手动添加标签。

Pod 的分布约束

API

pod.spec.topologySpreadConstraints 字段定义如下所示：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  topologySpreadConstraints:
    - maxSkew: <integer>
      topologyKey: <string>
      whenUnsatisfiable: <string>
      labelSelector: <object>

你可以定义一个或多个 topologySpreadConstraint 来指示 kube-scheduler 如何根据与现有的 Pod 的关联关系将每个传入的 Pod 部署到集群中。字段包括：

• maxSkew 描述 Pod 分布不均的程度。这是给定拓扑类型中任意两个拓扑域中 匹配的 pod 之间的最大允许差值。它必须大于零。取决于 whenUnsatisfiable 的 取值，其语义会有不同。
  • 当 whenUnsatisfiable 等于 "DoNotSchedule" 时，maxSkew 是目标拓扑域 中匹配的 Pod 数与全局最小值之间可存在的差异。
  • 当 whenUnsatisfiable 等于 "ScheduleAnyway" 时，调度器会更为偏向能够降低 偏差值的拓扑域。
• topologyKey 是节点标签的键。如果两个节点使用此键标记并且具有相同的标签值， 则调度器会将这两个节点视为处于同一拓扑域中。调度器试图在每个拓扑域中放置数量 均衡的 Pod。
• whenUnsatisfiable 指示如果 Pod 不满足分布约束时如何处理：
  • DoNotSchedule（默认）告诉调度器不要调度。
  • ScheduleAnyway 告诉调度器仍然继续调度，只是根据如何能将偏差最小化来对 节点进行排序。
• labelSelector 用于查找匹配的 pod。匹配此标签的 Pod 将被统计，以确定相应 拓扑域中 Pod 的数量。 有关详细信息，请参考标签选择算符。

当 Pod 定义了不止一个 topologySpreadConstraint，这些约束之间是逻辑与的关系。 kube-scheduler 会为新的 Pod 寻找一个能够满足所有约束的节点。

你可以执行 kubectl explain Pod.spec.topologySpreadConstraints 命令以 了解关于 topologySpreadConstraints 的更多信息。

例子：单个 TopologySpreadConstraint

假设你拥有一个 4 节点集群，其中标记为 foo:bar 的 3 个 Pod 分别位于 node1、node2 和 node3 中：

如果希望新来的 Pod 均匀分布在现有的可用区域，则可以按如下设置其规约：

pods/topology-spread-constraints/one-constraint.yaml

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - name: pause
    image: k8s.gcr.io/pause:3.1

topologyKey: zone 意味着均匀分布将只应用于存在标签键值对为 "zone:<any value>" 的节点。 whenUnsatisfiable: DoNotSchedule 告诉调度器如果新的 Pod 不满足约束， 则让它保持悬决状态。

如果调度器将新的 Pod 放入 "zoneA"，Pods 分布将变为 [3, 1]，因此实际的偏差 为 2（3 - 1）。这违反了 maxSkew: 1 的约定。此示例中，新 Pod 只能放置在 "zoneB" 上：

或者

你可以调整 Pod 规约以满足各种要求：

• 将 maxSkew 更改为更大的值，比如 "2"，这样新的 Pod 也可以放在 "zoneA" 上。
• 将 topologyKey 更改为 "node"，以便将 Pod 均匀分布在节点上而不是区域中。 在上面的例子中，如果 maxSkew 保持为 "1"，那么传入的 Pod 只能放在 "node4" 上。
• 将 whenUnsatisfiable: DoNotSchedule 更改为 whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway， 以确保新的 Pod 始终可以被调度（假设满足其他的调度 API）。 但是，最好将其放置在匹配 Pod 数量较少的拓扑域中。 （请注意，这一优先判定会与其他内部调度优先级（如资源使用率等）排序准则一起进行标准化。）

例子：多个 TopologySpreadConstraints

下面的例子建立在前面例子的基础上。假设你拥有一个 4 节点集群，其中 3 个标记为 foo:bar 的 Pod 分别位于 node1、node2 和 node3 上：

可以使用 2 个 TopologySpreadConstraint 来控制 Pod 在 区域和节点两个维度上的分布：

pods/topology-spread-constraints/two-constraints.yaml

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  - maxSkew: 1
    topologyKey: node
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - name: pause
    image: k8s.gcr.io/pause:3.1

在这种情况下，为了匹配第一个约束，新的 Pod 只能放置在 "zoneB" 中；而在第二个约束中， 新的 Pod 只能放置在 "node4" 上。最后两个约束的结果加在一起，唯一可行的选择是放置 在 "node4" 上。

多个约束之间可能存在冲突。假设有一个跨越 2 个区域的 3 节点集群：

如果对集群应用 "two-constraints.yaml"，会发现 "mypod" 处于 Pending 状态。 这是因为：为了满足第一个约束，"mypod" 只能放在 "zoneB" 中，而第二个约束要求 "mypod" 只能放在 "node2" 上。Pod 调度无法满足两种约束。

为了克服这种情况，你可以增加 maxSkew 或修改其中一个约束，让其使用 whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway。

节点亲和性与节点选择器的相互作用

如果 Pod 定义了 spec.nodeSelector 或 spec.affinity.nodeAffinity， 调度器将在偏差计算中跳过不匹配的节点。

示例：TopologySpreadConstraints 与 NodeAffinity

假设你有一个跨越 zoneA 到 zoneC 的 5 节点集群：

而且你知道 "zoneC" 必须被排除在外。在这种情况下，可以按如下方式编写 YAML， 以便将 "mypod" 放置在 "zoneB" 上，而不是 "zoneC" 上。同样，spec.nodeSelector 也要一样处理。

pods/topology-spread-constraints/one-constraint-with-nodeaffinity.yaml

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: zone
            operator: NotIn
            values:
            - zoneC
  containers:
  - name: pause
    image: k8s.gcr.io/pause:3.1

调度器不会预先知道集群拥有的所有区域和其他拓扑域。拓扑域由集群中存在的节点确定。 在自动伸缩的集群中，如果一个节点池（或节点组）的节点数量为零， 而用户正期望其扩容时，可能会导致调度出现问题。 因为在这种情况下，调度器不会考虑这些拓扑域信息，因为它们是空的，没有节点。

其他值得注意的语义

这里有一些值得注意的隐式约定：

• 只有与新的 Pod 具有相同命名空间的 Pod 才能作为匹配候选者。
• 调度器会忽略没有 topologySpreadConstraints[*].topologyKey 的节点。这意味着：

  1. 位于这些节点上的 Pod 不影响 maxSkew 的计算。 在上面的例子中，假设 "node1" 没有标签 "zone"，那么 2 个 Pod 将被忽略， 因此传入的 Pod 将被调度到 "zoneA" 中。

  2. 新的 Pod 没有机会被调度到这类节点上。 在上面的例子中，假设一个带有标签 {zone-typo: zoneC} 的 "node5" 加入到集群， 它将由于没有标签键 "zone" 而被忽略。

• 注意，如果新 Pod 的 topologySpreadConstraints[*].labelSelector 与自身的 标签不匹配，将会发生什么。 在上面的例子中，如果移除新 Pod 上的标签，Pod 仍然可以调度到 "zoneB"，因为约束仍然满足。 然而，在调度之后，集群的不平衡程度保持不变。zoneA 仍然有 2 个带有 {foo:bar} 标签的 Pod， zoneB 有 1 个带有 {foo:bar} 标签的 Pod。 因此，如果这不是你所期望的，建议工作负载的 topologySpreadConstraints[*].labelSelector 与其自身的标签匹配。

集群级别的默认约束

为集群设置默认的拓扑分布约束也是可能的。默认拓扑分布约束在且仅在以下条件满足 时才会应用到 Pod 上：

• Pod 没有在其 .spec.topologySpreadConstraints 设置任何约束；
• Pod 隶属于某个服务、副本控制器、ReplicaSet 或 StatefulSet。

你可以在 调度方案（Scheduling Profile） 中将默认约束作为 PodTopologySpread 插件参数的一部分来设置。 约束的设置采用如前所述的 API，只是 labelSelector 必须为空。 选择算符是根据 Pod 所属的服务、副本控制器、ReplicaSet 或 StatefulSet 来设置的。

配置的示例可能看起来像下面这个样子：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta3
kind: KubeSchedulerConfiguration

profiles:
  - pluginConfig:
      - name: PodTopologySpread
        args:
          defaultConstraints:
            - maxSkew: 1
              topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
              whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
          defaultingType: List

内部默认约束

当你使用了默认启用的 DefaultPodTopologySpread 特性门控时，原来的 SelectorSpread 插件会被禁用。 kube-scheduler 会使用下面的默认拓扑约束作为 PodTopologySpread 插件的 配置：

defaultConstraints:
  - maxSkew: 3
    topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
    whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
  - maxSkew: 5
    topologyKey: "topology.kubernetes.io/zone"
    whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway

此外，原来用于提供等同行为的 SelectorSpread 插件也会被禁用。

如果你不想为集群使用默认的 Pod 分布约束，你可以通过设置 defaultingType 参数为 List 并将 PodTopologySpread 插件配置中的 defaultConstraints 参数置空来禁用默认 Pod 分布约束。

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta3
kind: KubeSchedulerConfiguration

profiles:
  - pluginConfig:
      - name: PodTopologySpread
        args:
          defaultConstraints: []
          defaultingType: List

与 PodAffinity/PodAntiAffinity 相比较

在 Kubernetes 中，与“亲和性”相关的指令控制 Pod 的调度方式（更密集或更分散）。

• 对于 PodAffinity，你可以尝试将任意数量的 Pod 集中到符合条件的拓扑域中。
• 对于 PodAntiAffinity，只能将一个 Pod 调度到某个拓扑域中。

要实现更细粒度的控制，你可以设置拓扑分布约束来将 Pod 分布到不同的拓扑域下， 从而实现高可用性或节省成本。这也有助于工作负载的滚动更新和平稳地扩展副本规模。 有关详细信息，请参考 动机文档。

已知局限性

• 当 Pod 被移除时，无法保证约束仍被满足。例如，缩减某 Deployment 的规模时， Pod 的分布可能不再均衡。 你可以使用 Descheduler 来重新实现 Pod 分布的均衡。

• 具有污点的节点上匹配的 Pods 也会被统计。 参考 Issue 80921。

接下来

• 博客: PodTopologySpread介绍 详细解释了 maxSkew，并给出了一些高级的使用示例。