Kubernetes节点亲和性[编辑 | 编辑源代码]

节点亲和性（Node Affinity）是Kubernetes中一种调度机制，允许用户指定Pod应该运行在哪些节点上。它通过定义规则来匹配节点的标签（Labels），从而影响Pod的调度决策。节点亲和性提供了比传统的nodeSelector更灵活、更强大的控制方式，支持复杂的逻辑表达式和软性约束（preferred）与硬性约束（required）。

基本概念[编辑 | 编辑源代码]

节点亲和性通过两种主要方式实现：

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution（硬性规则）：Pod必须部署在满足条件的节点上，否则无法调度。
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution（软性规则）：调度器优先选择满足条件的节点，但不强制。

节点亲和性 vs. nodeSelector[编辑 | 编辑源代码]

特性	nodeSelector	节点亲和性
语法复杂度	简单键值匹配	支持复杂表达式（In、NotIn、Exists等）
约束类型	仅硬性约束	支持硬性和软性约束
灵活性	低	高

语法与示例[编辑 | 编辑源代码]

节点亲和性规则在Pod的spec.affinity.nodeAffinity字段中定义。

硬性约束示例[编辑 | 编辑源代码]

以下示例要求Pod必须运行在带有标签disktype=ssd的节点上：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-ssd
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: disktype
            operator: In
            values:
            - ssd
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx

软性约束示例[编辑 | 编辑源代码]

以下示例优先选择带有gpu=true标签的节点，但不强制：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-gpu-preferred
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 1
        preference:
          matchExpressions:
          - key: gpu
            operator: In
            values:
            - "true"
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx

运算符说明[编辑 | 编辑源代码]

Kubernetes支持以下运算符：

In：标签值在指定列表中
NotIn：标签值不在指定列表中
Exists：节点必须包含该标签（不检查值）
DoesNotExist：节点不得包含该标签
Gt、Lt：数值比较（适用于整数标签）

实际案例[编辑 | 编辑源代码]

场景：混合环境调度[编辑 | 编辑源代码]

假设集群中有以下节点：

节点A：env=prod, zone=us-east-1
节点B：env=dev, zone=us-west-2

需要将生产环境的Pod调度到env=prod且区域为us-east-1或us-east-2的节点：

affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: env
          operator: In
          values: ["prod"]
        - key: zone
          operator: In
          values: ["us-east-1", "us-east-2"]

权重分配示例[编辑 | 编辑源代码]

对应YAML配置：

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 80
  preference:
    matchExpressions:
    - key: gpu
      operator: In
      values: ["true"]
- weight: 20
  preference:
    matchExpressions:
    - key: ssd
      operator: In
      values: ["true"]

数学表达[编辑 | 编辑源代码]

软性约束的最终节点评分计算公式： $NodeScore = \sum_{i = 1}^{n} ({weight}_{i} \times {match}_{i})$ 其中：

${match}_{i}$ 为1（匹配）或0（不匹配）
${weight}_{i}$ 是用户定义的权重值

最佳实践[编辑 | 编辑源代码]

1. 硬性约束可能导致Pod无法调度，建议与软性约束结合使用 2. 避免过度使用节点亲和性，可能降低集群利用率 3. 结合Pod间亲和性（Pod Affinity）实现更复杂的调度策略 4. 使用kubectl describe nodes查看节点标签

常见问题[编辑 | 编辑源代码]

Q：节点亲和性与污点/容忍度有什么区别？

节点亲和性是"吸引"Pod到特定节点
污点/容忍度是"排斥"Pod从特定节点

Q：如何检查节点标签？

kubectl get nodes --show-labels