k8s中应用NodeSelector调度

为了将新的命名空间仅调度到特定的节点(如 node3),而不调度到其他节点(如 node1 和 node2),你可以使用 Kubernetes 的 nodeSelector、nodeAffinitytaintstolerations 功能。
方法 1: 使用 nodeSelector
你可以在 Pod 或 Deployment 的 YAML 文件中指定 nodeSelector,将其调度到特定节点。
步骤:
1.为 node3 添加一个标签(假设你已经有 node3 运行在你的集群中)。

kubectl label nodes node3 disktype=ssd
#查看标签
kubectl get nodes --show-labels

1.在你的 Pod 或 Deployment YAML 文件中,添加 nodeSelector。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
  namespace: your-namespace
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: nginx
  nodeSelector:
    disktype: ssd

方法 2: 使用 nodeAffinity
nodeAffinity 提供了更灵活的方式来选择节点。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
  namespace: your-namespace
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: nginx
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
   
Kubernetes 环境下调度微服务涉及多个层面的配置与策略设置,以确保服务的高可用性、性能和资源利用率最大化。以下是一些主要的调度方法与最佳实践: ### 1. 基于标签的选择器(Label Selector) Kubernetes 中的 Deployment 和 Service 使用标签选择器来决定哪些 Pod 应该被管理或暴露。通过为每个微服务定义特定的标签,可以精确控制哪些 Pod 被调度到哪些节点上。 例如,用户服务的 Deployment 可能包含如下标签选择器: ```yaml spec: selector: matchLabels: app: user-service ``` 这确保了只有带有 `app: user-service` 标签的 Pod 才会被该 Deployment 管理[^1]。 ### 2. 节点选择器(Node Selector) 通过节点选择器,可以指定 Pod 应该运行在具有特定标签的节点上。这对于需要特定硬件或软件环境的服务非常有用。 例如,一个需要 GPU 的微服务可以通过以下方式指定节点: ```yaml spec: nodeSelector: hardware: gpu ``` 这样,Kubernetes 调度器只会将该 Pod 调度到带有 `hardware: gpu` 标签的节点上[^4]。 ### 3. 亲和性和反亲和性规则(Affinity and Anti-Affinity Rules) 亲和性和反亲和性规则允许更复杂的调度决策。亲和性规则用于将某些 Pod 调度到同一节点或不同节点上,而反亲和性规则则用于避免将某些 Pod 调度到同一节点上。 例如,为了确保同一个微服务的不同实例分布在不同的节点上,可以使用反亲和性规则: ```yaml spec: affinity: podAntiAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - user-service topologyKey: "kubernetes.io/hostname" ``` 这确保了 `user-service` 的不同实例不会被调度到同一个节点上,从而提高容错能力[^4]。 ### 4. 资源请求和限制(Resource Requests and Limits) 为每个微服务定义适当的资源请求和限制是确保集群资源高效利用的关键。资源请求决定了调度器如何分配资源,而资源限制则防止某个服务占用过多资源。 例如,为 `user-service` 定义 CPU 和内存的请求和限制: ```yaml spec: containers: - name: user-service resources: requests: cpu: "500m" memory: "512Mi" limits: cpu: "1" memory: "1Gi" ``` 这确保了 `user-service` 在调度时至少可以获得 500m 的 CPU 和 512Mi 的内存,并且最多只能使用 1 个 CPU 和 1Gi 的内存[^4]。 ### 5. 水平自动伸缩(Horizontal Pod Autoscaler, HPA) Kubernetes 提供了水平自动伸缩功能,可以根据负载自动调整 Pod 的数量。这对于应对流量波动非常有用。 例如,启用 HPA 来根据 CPU 使用率自动扩展 `user-service`: ```bash kubectl autoscale deployment user-service --cpu-percent=50 --min=2 --max=10 ``` 这确保了 `user-service` 的副本数会在 2 到 10 之间根据 CPU 使用率自动调整。 ### 6. 优先级和抢占(Priority and Preemption) 通过设置 Pod 的优先级,可以确保关键服务在资源不足时优先获得调度。优先级较高的 Pod 可以抢占较低优先级的 Pod 的资源。 例如,定义一个高优先级的 Pod: ```yaml spec: priorityClassName: high-priority ``` 这确保了该 Pod 在资源不足时会优先被调度,必要时甚至会抢占其他低优先级的 Pod。 ### 7. 自定义调度器(Custom Scheduler) 对于某些特殊需求,Kubernetes 还支持使用自定义调度器。通过编写自定义调度器,可以根据业务需求实现更复杂的调度逻辑。 例如,部署一个自定义调度器并将其应用于特定的微服务: ```yaml spec: schedulerName: my-custom-scheduler ``` 这确保了该微服务的 Pod 会由自定义调度器进行调度[^4]。 ###
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