编辑“︁Kubernetes Pod亲和性”︁

= Kubernetes Pod亲和性 =

'''Pod亲和性'''（Pod Affinity）是Kubernetes中一种用于控制Pod调度行为的机制，允许用户指定Pod应该运行在哪些节点上，或者与其他Pod共同调度在同一节点或同一拓扑域（如机架、可用区等）。Pod亲和性分为两种类型：
* '''Pod亲和性（Pod Affinity）'''：使Pod倾向于与其他Pod运行在同一位置。
* '''Pod反亲和性（Pod Anti-Affinity）'''：使Pod避免与其他Pod运行在同一位置。

Pod亲和性通常用于优化资源利用率、提高性能或增强高可用性。

== 基本概念 ==

Pod亲和性通过定义规则来影响调度器决策，规则可以基于：
* '''标签选择器（Label Selector）'''：匹配具有特定标签的Pod。
* '''拓扑域（Topology Key）'''：定义调度的范围（如节点、机架、可用区等）。

=== 亲和性规则类型 ===
* '''requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution'''：调度时必须满足的硬性规则，如果无法满足，Pod将不会被调度。
* '''preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution'''：调度时优先考虑的软性规则，如果无法满足，Pod仍会被调度。

== 语法与配置 ==

Pod亲和性在Pod或Deployment的`spec.affinity.podAffinity`或`spec.affinity.podAntiAffinity`字段中定义。以下是一个示例：

<syntaxhighlight lang="yaml">
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: web-server
  labels:
    app: web
spec:
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values:
            - cache
        topologyKey: kubernetes.io/hostname
  containers:
  - name: web
    image: nginx
</syntaxhighlight>

=== 参数说明 ===
* '''labelSelector'''：匹配目标Pod的标签。
* '''topologyKey'''：定义调度的拓扑域（如`kubernetes.io/hostname`表示同一节点）。
* '''operator'''：支持`In`、`NotIn`、`Exists`、`DoesNotExist`等操作符。

== 示例场景 ==

=== 场景1：Pod亲和性（共同调度） ===
假设有一个Web应用和一个缓存服务，希望它们运行在同一节点以减少网络延迟：

<syntaxhighlight lang="yaml">
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: web-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: web
  template:
    metadata:
      labels:
        app: web
    spec:
      affinity:
        podAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchLabels:
                app: cache
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
      - name: web
        image: nginx
</syntaxhighlight>

=== 场景2：Pod反亲和性（高可用） ===
确保同一应用的多个副本不会运行在同一节点：

<syntaxhighlight lang="yaml">
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: redis-ha
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: redis
  template:
    metadata:
      labels:
        app: redis
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchLabels:
                app: redis
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
      - name: redis
        image: redis
</syntaxhighlight>

== 高级用法 ==

=== 权重偏好（Weighted Preferences） ===
在`preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution`中，可以为规则分配权重（1-100），调度器会优先选择权重高的规则：

<syntaxhighlight lang="yaml">
spec:
  affinity:
    podAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 80
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchLabels:
              app: cache
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
</syntaxhighlight>

=== 多拓扑域规则 ===
可以同时指定多个拓扑域，如节点和可用区：

<syntaxhighlight lang="yaml">
spec:
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchLabels:
            app: db
        topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
</syntaxhighlight>

== 实际案例 ==

=== 案例：微服务部署优化 ===
假设一个电商平台需要：
* 将订单服务（`order-service`）和库存服务（`inventory-service`）部署在同一节点以减少延迟。
* 避免两个订单服务副本运行在同一节点以提高可用性。

配置如下：
<syntaxhighlight lang="yaml">
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: order-service
spec:
  replicas: 3
  template:
    spec:
      affinity:
        podAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchLabels:
                app: inventory-service
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchLabels:
                app: order-service
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
</syntaxhighlight>

== 可视化调度逻辑 ==

<mermaid>
graph TD
    A[Pod调度请求] --> B{检查亲和性规则}
    B -->|亲和性| C[选择匹配标签的Pod所在节点]
    B -->|反亲和性| D[排除匹配标签的Pod所在节点]
    C --> E[调度Pod]
    D --> E
</mermaid>

== 数学表达 ==

亲和性调度可以形式化为一个优化问题：
<math>
\max \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot f_i(x)
</math>
其中：
* <math>w_i</math> 是规则权重，
* <math>f_i(x)</math> 是规则匹配函数。

== 总结 ==
Pod亲和性是Kubernetes中强大的调度工具，适用于：
* 性能优化（如减少网络延迟）。
* 高可用性（如分散副本）。
* 资源利用率优化（如共享GPU节点）。

通过合理配置亲和性和反亲和性规则，可以显著提升集群的稳定性和效率。

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