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4.6. 使用 pod 拓扑分布限制控制 pod 放置

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您可以使用 pod 拓扑分布约束,提供对 pod 在节点、区、区域或其他用户定义的拓扑域间的放置的精细控制。在故障域间分布 pod 有助于实现高可用性和效率更高的资源利用率。

4.6.1. 使用案例示例

  • 作为管理员,我希望我的工作负载在两个到十十 pod 之间自动缩放。我希望确保当只有两个 pod 时,它们没有在同一节点上放置,以避免出现单点故障。
  • 作为管理员,我希望在多个基础架构区域间平均分配 pod,以降低延迟和网络成本。如果出现问题,我希望确保我的集群可以自我修复。

4.6.2. 重要注意事项

  • OpenShift Dedicated 集群中的 Pod 由 工作负载控制器 管理,如部署、有状态集或守护进程集。这些控制器为一组 pod 定义所需状态,包括如何在集群的节点间分布和扩展。您应该对组中的所有 pod 设置相同的 pod 拓扑分布限制,以避免混淆。在使用工作负载控制器(如部署)时,pod 模板通常会为您处理它。
  • 混合不同的 pod 拓扑分布限制可能会导致 OpenShift Dedicated 行为混淆和故障排除。您可以通过确保拓扑域中的所有节点一致标记来避免这种情况。OpenShift Dedicated 会自动填充已知的标签,如 kubernetes.io/hostname。这有助于避免手动标记节点的需求。这些标签提供基本的拓扑信息,确保集群中具有一致的节点标签。
  • 只有同一命名空间中的 pod 在因为约束而分散时才会被匹配和分组。
  • 您可以指定多个 pod 拓扑分散约束,但您必须确保它们不会相互冲突。必须满足所有 pod 拓扑分布约束才能放置 pod。

4.6.3. 了解 skew 和 maxSkew

skew 指的是在不同拓扑域(如区或节点)之间与指定标签选择器匹配的 pod 数量的不同。

skew 是为每个域计算的,在那个域中 pod 数量与调度最小 pod 的 pod 数量之间绝对不同。设置 maxSkew 值会引导调度程序来维护均衡的 pod 发行版。

4.6.3.1. skew 计算示例

您有三个区域(A、B 和 C),您希望在这些区间平均分配 pod。如果区域 A 具有 5 个 pod,区域 B 具有 3 个 pod,并且区域 C 具有 2 个 pod,以查找 skew,您可以减去域中当前从每个区域中 pod 数量最低的 pod 数量。这意味着区域 A 的 skew 是 3,区域 B 的 skew 是 1,并且区域 C 的 skew 为 0。

4.6.3.2. maxSkew 参数

maxSkew 参数定义两个拓扑域之间的 pod 数量的最大允许差异或 skew。如果将 maxSkew 设置为 1,则任何拓扑域中的 pod 数量不应与任何其他域的 1 不同。如果 skew 超过 maxSkew,调度程序会尝试将新 pod 放置到减少 skew, 遵循限制的方式。

使用前面的示例 skew 计算,skew 值超过默认 maxSkew1。调度程序将新 pod 放置到区 B 和 zone C 中,以减少 skew 并实现更平衡的分发,确保没有拓扑域超过偏移 1。

4.6.4. pod 拓扑分布约束配置示例

您可以指定哪些 pod 要分组在一起,它们分散到哪些拓扑域,以及可接受的 skew。

以下示例演示了 pod 拓扑分散约束配置。

根据区分发与指定标签匹配的 pod 示例

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
  labels:
    region: us-east
spec:
  securityContext:
    runAsNonRoot: true
    seccompProfile:
      type: RuntimeDefault
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1 1
    topologyKey: topology.kubernetes.io/zone 2
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule 3
    labelSelector: 4
      matchLabels:
        region: us-east 5
    matchLabelKeys:
      - my-pod-label 6
  containers:
  - image: "docker.io/ocpqe/hello-pod"
    name: hello-pod
    securityContext:
      allowPrivilegeEscalation: false
      capabilities:
        drop: [ALL]

1
两个拓扑域间的 pod 数量的最大差别。默认为 1,您不能指定 0 值。
2
节点标签的密钥。具有此键和相同值的节点被视为在同一拓扑中。
3
如果不满足分布式约束,如何处理 pod。默认为 DoNotSchedule,它会告诉调度程序不要调度 pod。设置为 ScheduleAnyway,它仍然会调度 pod,但调度程序会优先考虑 skew 的根据情况以使集群不要出现不平衡的情况。
4
匹配此标签选择器的 Pod 在分发时被计算并识别为组,以满足约束要求。确保指定标签选择器,否则就无法匹配 pod。
5
如果您希望以后正确计数此 Pod 规格,请确保此 Pod spec 也会设置其标签选择器来匹配这个标签选择器。
6
用于选择要计算分布的 pod 的 pod 标签键列表。

演示单个 pod 拓扑分布约束的示例

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-pod
  labels:
    region: us-east
spec:
  securityContext:
    runAsNonRoot: true
    seccompProfile:
      type: RuntimeDefault
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        region: us-east
  containers:
  - image: "docker.io/ocpqe/hello-pod"
    name: hello-pod
    securityContext:
      allowPrivilegeEscalation: false
      capabilities:
        drop: [ALL]

前面的示例定义了一个 pod 拓扑分布约束的 Pod 规格。它与标记为 region: us-east 的 pod 匹配:在区域间分布,指定 skew 1,并在不满足这些要求时不调度 pod。

演示多个 pod 拓扑分布限制示例

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-pod-2
  labels:
    region: us-east
spec:
  securityContext:
    runAsNonRoot: true
    seccompProfile:
      type: RuntimeDefault
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: node
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        region: us-east
  - maxSkew: 1
    topologyKey: rack
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        region: us-east
  containers:
  - image: "docker.io/ocpqe/hello-pod"
    name: hello-pod
    securityContext:
      allowPrivilegeEscalation: false
      capabilities:
        drop: [ALL]

上例定义了有两个 pod 拓扑分布约束的 Pod 规格。在标有 region: us-east 的 pod 上匹配:指定 skew 1,并在不满足这些要求时不调度 pod。

第一个限制基于用户定义的标签 node 发布 pod,第二个约束根据用户定义的标签 rack 分发 pod。调度 pod 必须满足这两个限制。

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