实虚拟节点Pod可用区打散以及亲和调度_容器服务 Kubernetes 版 ACK(ACK)-阿里云帮助中心

高可用以及高性能是分布式任务执行过程中的重要要求。在ACK Serverless集群Pro版中，您可以通过Kubernetes原生调度语义实现分布式任务的跨可用区打散，以达到高可用区部署的要求，或者通过Kubernetes原生调度语义实现分布式任务在指定可用区中的亲和性部署，以达到高性能部署的要求。本文介绍如何实现ECI Pod可用区打散以及亲和调度。

前提条件

已安装ACK Serverless集群Pro版，且集群版本为1.22及以上。详细信息，请参见创建ASK集群、升级ACK集群。
已安装kube-scheduler组件。详细信息，请参见kube-scheduler。
调度ECI Pod时，已确保您当前期望调度的目标可用区vSwitch已在ECI Profile中完成配置。具体操作，请参见配置eci-profile。
已确保Pod中带有nodeAffinity、podAffinity、topologySpreadConstraints字段或存在匹配的ResourcePolicy。
说明
若您希望Pod能够调度到Arm架构的Virtual Node上，需要在Pod上添加对应污点的污点容忍字段
tolerations。

注意事项

调度ECI Pod时，目前仅支持设置topologyKey为topology.kubernetes.io/zone的用法。
调度ECI Pod时，不支持通过Annotation的方式设定ECI Pod的vSwitch顺序。当Pod申明了vSwitch顺序时，该功能将被自动禁用。
调度ECI Pod不支持与FastFailed模式同时使用。当Pod申明了FastFailed模式时，该功能将被自动禁用。

实现ECI Pod可用区打散以及亲和调度

下文将在v1.22版本的ACK Serverless集群Pro版中演示ECI Pod可用区打散以及亲和调度功能。

示例一：通过拓扑分布约束（Topology Spread Constraints）实现跨可用区打散

在工作负载申明中增加拓扑分布约束。

Pod的Spec字段中或Deployment、Job等工作负载的PodTemplate的Spec字段中，可以通过以下方式申明一个拓扑分布约束。

  topologySpreadConstraints:
    - maxSkew: <integer>
      minDomains: <integer> # 可选，从v1.25开始成为Beta。
      topologyKey: <string>
      whenUnsatisfiable: <string>
      labelSelector: <object>
      matchLabelKeys: <list> # 可选，从v1.27开始成为Beta。
      nodeAffinityPolicy: [Honor|Ignore] # 可选，从v1.26开始成为Beta。
      nodeTaintsPolicy: [Honor|Ignore] # 可选，从v1.26开始成为Beta。

本示例将创建一个在多个可用区上均匀分布的Deployment。关于参数的详细信息，请参见topologySpreadConstraints字段。以下为该Deployment的YAML文件。

展开查看YAML文件

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: with-pod-topology-spread
  labels:
    app: with-pod-topology-spread
spec:
  replicas: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: with-pod-topology-spread
  template:
    metadata:
      labels:
        app: with-pod-topology-spread
    spec:
      topologySpreadConstraints:
        - maxSkew: 1
          topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
          whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
          labelSelector:
            matchLabels:
              app: with-pod-topology-spread
      containers:
      - name: with-pod-topology-spread
        image: registry.k8s.io/pause:2.0
        resources:
          requests:
            cpu: "1"
            memory: "256Mi"

创建工作负载。
将上面的代码保存为deployment.yaml，并执行以下命令将Deployment提交到集群中。
```
kubectl apply -f deployment.yaml
```

验证工作负载调度结果。

通过以下命令查看生产出的Pod所在的节点。

kubectl get po -lapp=with-pod-topology-spread -ocustom-columns=NAME:.metadata.name,NODE:.spec.nodeName --no-headers | grep -v "<none>"

通过以下命令查看生产出的Pod在各个可用区中的数量。

kubectl get po -lapp=with-pod-topology-spread -ocustom-columns=NODE:.spec.nodeName --no-headers | grep -v "<none>" | xargs -I {} kubectl get no {} -ojson | jq '.metadata.labels["topology.kubernetes.io/zone"]' | sort | uniq -c

示例二：通过nodeAffinity和podAffinity实现可用区亲和

在工作负载申明中增加亲和性约束。

本示例将创建在单个可用区上聚集分布的Deployment。关于参数的详细信息，请参见节点亲和性。以下为该Deployment的YAML文件。

展开查看YAML文件

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: with-affinity
  labels:
    app: with-affinity
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: with-affinity
  template:
    metadata:
      labels:
        app: with-affinity
    spec:
      affinity:
        podAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values:
                - with-affinity
            topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
      containers:
      - name: with-affinity
        image: registry.k8s.io/pause:2.0

若您希望指定可用区进行部署，可以将示例中的podAffinity删去，在nodeAffinity添加如下约束。下方约束表明Pod必须在可用区cn-beijing-a上进行部署。

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
  nodeSelectorTerms:
  - matchExpressions:
    - key: topology.kubernetes.io/zone
      operator: In
      values:
      - cn-beijing-a

以下为nodeAffinity的完整示例，表明Pod必须在可用区cn-beijing-a上进行部署。

展开查看YAML详情

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: with-affinity
  labels:
    app: with-affinity
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: with-affinity
  template:
    metadata:
      labels:
        app: with-affinity
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: topology.kubernetes.io/zone
                operator: In
                values:
                - cn-beijing-a
      containers:
      - name: with-affinity
        image: registry.k8s.io/pause:2.0

创建工作负载。
将上面的代码保存为deployment.yaml，并执行以下命令将Deployment提交到集群中。
```
kubectl apply -f deployment.yaml
```

验证工作负载调度结果。

通过以下命令查看生产出的Pod所在的节点。

kubectl get po -lapp=with-affinity -ocustom-columns=NAME:.metadata.name,NODE:.spec.nodeName --no-headers | grep -v "<none>"

通过以下命令查看生产出的Pod在各个可用区中的数量。

kubectl get po -lapp=with-affinity -ocustom-columns=NODE:.spec.nodeName --no-headers | grep -v "<none>" | xargs -I {} kubectl get no {} -ojson | jq '.metadata.labels["topology.kubernetes.io/zone"]' | sort | uniq -c

ECI严格拓扑打散功能介绍

在保持默认状态不变的情况下，当配置了强制打散约束时，Scheduler会将所有Pod均匀放置到所有可用区上，但并不考虑ECI Pod的生产结果。如下图所示，假设将打散功能的maxSkew设置为1。关于maxSkew，请参见maxSkew。

此时若可用区B和C中生产ECI Pod失败，则可用区A上会放置2个ECI Pod，其他两个可用区没有ECI Pod，从而破坏打散功能的maxSkew约束。

当严格拓扑打散功能开启后，在ACK Serverless集群Pro版中，调度器将严格保证Pod的强制打散需求得到满足。Scheduler会在可用区A、B、C上各放置1个Pod，剩下的Pod将处于Pending状态，等待现有Pod生产，如下图所示。

当PodA1生产成功后，Pending状态的Pod将继续Pending，这是由于可用区B以及可用区C上的ECI Pod仍然可能生产失败，Pod放置于任意可用区仍然可能导致生产结束后破坏maxSkew约束。当PodB1生产成功后，Scheduler将会放置一个Pod在可用区C。如下图所示，其中绿色背景的Pod为生产完成的Pod。

若您不需要严格拓扑打散功能，请将拓扑打散约束中的调度条件whenUnsatisfiable设置为ScheduleAnyway。详细信息，请参见分布约束定义。

实现虚拟节点Pod可用区打散以及亲和调度