preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 的分配机制做详细说明 V1.0

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 的分配机制详细说明，以及什么情况下会分配到同一个节点。

好的，下面结合你给出的 Kubernetes Pod Affinity/Anti-Affinity 设计文档 和 Kubernetes 源码，对 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 的分配机制做详细说明，并解释什么情况下会分配到同一个节点。

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1. 机制简述

• preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 是 Pod 亲和性/反亲和性的“软约束”。
• 它的语义是：调度器会尽量满足，但如果无法满足，Pod 依然会被调度。

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2. 典型分配到同一节点的场景

• 所有节点都不满足 preferred 规则：比如副本数大于节点数，或所有节点都已有目标 label 的 Pod。
• 资源/硬约束优先级更高：如资源不足、污点容忍、节点选择器等硬约束导致可选节点有限，软约束被忽略。
• 软约束权重低：如果 preferred 规则的 weight 较低，其他打分项（如资源均衡）分数更高，调度器可能选择不满足 preferred 的节点。

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3. 代码层面分配机制

3.1 调度流程概览

Kubernetes 调度器的调度流程分为两步：

1. 预选（PreFilter/Filter）：先用硬约束（如 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution、资源、污点等）过滤节点。
2. 优选（Score/Prioritize）：对剩下的节点打分，preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 影响分数，分数高的节点更可能被选中。

3.2 关键源码分析

1. 亲和性打分插件

Kubernetes 1.18+，调度器插件化，亲和性相关插件为 InterPodAffinity，代码在 pkg/scheduler/framework/plugins/interpodaffinity/interpod_affinity.go。

• Score 阶段会遍历所有 preferred 规则，对每个节点打分。
• 满足 preferred 规则的节点分数更高，不满足的分数低。

核心代码片段（伪代码简化）：

// plugins/interpodaffinity/interpod_affinity.go
func (pl *InterPodAffinity) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {
    // 计算 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 的分数
    score := 0
    for _, term := range pod.Spec.Affinity.PodAntiAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution {
        if nodeSatisfiesTerm(node, term) {
            score += term.Weight
        }
    }
    return score, nil
}

2. 节点选择

• 调度器会选择分数最高的节点。如果多个节点分数相同，则随机选择一个。

3. 软约束失效场景

• 如果所有节点都不满足 preferred 规则（分数都为 0），调度器仍会从这些节点中随机选择一个。
• 如果硬约束（如 required、资源、污点等）过滤后只剩下不满足 preferred 的节点，调度器只能从这些节点中选。

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4. 设计文档要点

设计文档明确指出：

If no node satisfies the preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution terms, the scheduler will still schedule the pod, but will try to pick a node that satisfies as many preferred terms as possible.

即：软约束永远不会阻止 Pod 被调度，只是影响节点优先级。

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5. 总结

• preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 只影响节点打分，不影响节点过滤。
• 只要没有节点满足软约束，Pod 依然会被调度到某个节点上（可能和已有 Pod 分配到同一节点）。
• 代码层面，相关逻辑在调度器的 Score 阶段（InterPodAffinity 插件），通过加权打分实现。
• 资源紧张、节点数少于副本数、硬约束优先级高等场景下，软约束可能被“忽略”。

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如需具体源码行号或更详细的调度器插件实现细节，可以进一步说明你的需求！

Why

你的场景是：3个分片、6个redis实例（即每个分片1主1从），有15个节点，发现有2个主分布在了同一个节点上，即使你用了如下软反亲和性配置：

podAntiAffinity:
  preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - podAffinityTerm:
        labelSelector:
          matchLabels:
            AppName: redis-xxxx
            redis.resource.type: server
        topologyKey: kubernetes.io/hostname
      weight: 100

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1. 你期望的效果

• 你希望每个主实例分布在不同节点上，最大化高可用。

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2. 实际调度为什么会“撞车”？

可能原因一：label 匹配范围不够细

• 你的 podAntiAffinity 只区分 AppName: redis-xxxx 和 redis.resource.type: server。
• 如果所有主实例 label 都一样（比如都是 AppName: redis-xxxx），调度器只会保证所有 redis-server 实例尽量分散，不会区分主从或分片。
• 这样就可能出现多个主实例 label 一样，被分配到同一节点。

可能原因二：调度时机和资源竞争

• 如果你是批量创建所有实例，调度器在分配第一个主实例时，节点上还没有其他主实例，分数一样，可能随机分配。
• 如果有资源、污点、节点亲和等其他约束，部分节点不可用，也可能导致“撞车”。

可能原因三：StatefulSet/Operator 没有为主实例单独加更细粒度的反亲和性

• 很多 Redis Operator/Helm Chart 默认只加了“所有 redis-server 尽量分散”，没有区分主从/分片。

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3. 如何避免主实例“撞车”？

方案一：为主实例加更细粒度的 label 和反亲和性

• 比如主实例加 role: master，反亲和性只针对 role: master：

podAntiAffinity:
  preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - podAffinityTerm:
        labelSelector:
          matchLabels:
            AppName: redis-xxxx
            redis.resource.type: server
            role: master
        topologyKey: kubernetes.io/hostname
      weight: 100

这样调度器会优先保证所有主实例分散，而不是主从混合分散。

方案二：用 required 反亲和性（硬约束）

• 如果你能接受主实例调度不出去（比如节点资源不足时），可以用 required：

podAntiAffinity:
  requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - podAffinityTerm:
        labelSelector:
          matchLabels:
            AppName: redis-xxxx
            redis.resource.type: server
            role: master
        topologyKey: kubernetes.io/hostname

这样绝不会有两个主在同一节点，但资源不足时会卡住。

方案三：分片 label 更细

• 如果你希望每个分片的主都分散，可以给每个分片主加唯一 label，比如 shard: 0/1/2，并用反亲和性避免同 shard 主分布在同节点。

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4. 结论

• 你的软反亲和性只保证“所有 redis-server 尽量分散”，不会保证主实例分散，主从/分片 label 不细会导致主实例“撞车”。
• 想要主实例绝对分散，需加更细粒度的 label 和反亲和性，或用 required 反亲和性。
• 软反亲和性永远只是“尽量”，调度器在资源紧张、节点不可用、批量调度等情况下，还是可能“撞车”。

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建议：

• 检查你的主实例 label 是否唯一，反亲和性是否只针对主。
• 如果用 Helm/Operator 部署，查下 values.yaml 是否支持主从/分片级别的反亲和性配置。
• 生产高可用建议主实例用 required 反亲和性，副本用 preferred。

如需具体 YAML 或 Operator/Helm Chart 配置建议，欢迎贴出你的实际配置！

打分的机制 V1.0

下面从 Kubernetes 源码角度，详细分析 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution（软亲和/反亲和）在调度器中的打分机制：

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1. 相关源码位置

• 调度器插件：pkg/scheduler/framework/plugins/interpodaffinity/interpod_affinity.go
• 主入口：Score 方法
• 调度器主循环：pkg/scheduler/framework/framework.go 及 pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go

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2. 打分机制核心流程

1. 预选（Filter）

• 先用所有硬约束（如 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution、资源、污点等）过滤节点。
• 软约束（preferred）不会在此阶段生效。

2. 优选（Score）

• 对所有通过预选的节点，遍历每个 preferred 规则，计算每个节点的得分。
• 每条 preferred 规则有一个 weight，节点满足该规则则加上对应分数。
• 多条 preferred 规则分数累加，最终得分越高，节点越优先。

关键代码片段（K8s 1.28+，伪代码简化）：

// plugins/interpodaffinity/interpod_affinity.go
func (pl *InterPodAffinity) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {
    // 取出 pod 的 preferred 亲和/反亲和规则
    var score int64 = 0
    for _, term := range pod.Spec.Affinity.PodAntiAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution {
        if nodeSatisfiesTerm(node, term) {
            score += int64(term.Weight) // 满足规则加权重分
        }
    }
    // 亲和性同理
    for _, term := range pod.Spec.Affinity.PodAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution {
        if nodeSatisfiesTerm(node, term) {
            score += int64(term.Weight)
        }
    }
    return score, nil
}

• nodeSatisfiesTerm 判断节点是否满足该 preferred 规则（如同节点上是否有指定 label 的 Pod）。
• 所有 preferred 规则的分数累加，作为该节点的最终分数。

3. 节点选择

• 调度器会选择分数最高的节点。如果有多个节点分数相同，则随机选择一个。
• 如果所有节点都不满足 preferred 规则（分数都为 0），调度器会在这些节点中随机分配。

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3. 典型场景举例

• 所有节点都不满足 preferred：所有节点分数为 0，调度器随机分配。
• 部分节点满足 preferred：满足的节点分数高，更优先被选中。
• weight 权重影响：weight 越高，规则影响力越大。

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4. 设计文档说明

设计文档明确指出：

The scheduler will try to place the pod on a node that satisfies as many preferred terms as possible, but if no such node exists, it will still schedule the pod.

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5. 总结

• preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 只影响节点打分，不影响节点过滤。
• 打分机制是“每满足一条 preferred 规则，加上对应权重分”，分数高的节点优先。
• 如果所有节点都不满足软约束，调度器会在这些节点中随机分配。
• 相关实现集中在 InterPodAffinity 插件的 Score 方法。

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如需具体源码行号或更详细的实现细节，可以进一步指定 Kubernetes 版本或具体调度器插件！

打分的机制 V2.0

非常好的问题！下面我将结合 Kubernetes 源码和调度原理，用更细致的方式讲解 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 的打分机制，帮助你彻底理解其实现细节。

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1. 软亲和/反亲和的打分机制总览

• 软约束（preferred）不会影响节点的可选性，只影响节点的优先级（分数）。
• 每条 preferred 规则有一个 weight（1~100），节点每满足一条规则就加上对应分数。
• 多条规则分数累加，最终分数越高的节点越优先被选中。
• 如果所有节点分数都为 0，则调度器会在这些节点中随机选择。

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2. 代码实现细节

2.1 主要源码位置

• 插件入口：pkg/scheduler/framework/plugins/interpodaffinity/interpod_affinity.go
• 关键方法：Score 和 NormalizeScore

2.2 打分流程

步骤一：遍历所有候选节点

调度器会对每个通过 Filter 阶段的节点调用 Score 方法。

步骤二：遍历所有 preferred 规则

对于每个节点，遍历 Pod 的所有 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 规则：

for _, term := range pod.Spec.Affinity.PodAntiAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution {
    if nodeSatisfiesTerm(node, term) {
        score += int64(term.Weight)
    }
}

• nodeSatisfiesTerm(node, term) 判断该节点是否满足该 preferred 规则（比如节点上没有同 label 的 Pod）。
• 满足一条规则就加上该规则的权重分。

步骤三：分数归一化

所有节点的分数会被归一化到 0~100 之间（NormalizeScore），以便和其他调度插件的分数合并。

// 伪代码
maxScore := max(allNodeScores)
minScore := min(allNodeScores)
for i, score := range allNodeScores {
    allNodeScores[i] = (score - minScore) * 100 / (maxScore - minScore)
}

步骤四：节点选择

• 调度器选择分数最高的节点。
• 如果有多个节点分数相同，则随机选择一个。

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3. 详细举例

假设有 3 个节点，Pod 有如下 preferred 反亲和规则：

podAntiAffinity:
  preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - weight: 50
      podAffinityTerm:
        labelSelector:
          matchLabels:
            app: my-app
        topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
    - weight: 30
      podAffinityTerm:
        labelSelector:
          matchLabels:
            env: prod
        topologyKey: "kubernetes.io/hostname"

• 节点 A 满足两条规则，得分 80
• 节点 B 满足一条规则，得分 50
• 节点 C 一条都不满足，得分 0

归一化后，A 得 100 分，B 得 62 分，C 得 0 分。调度器会优先选 A。

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4. 代码片段（K8s 1.28+）

Score 入口
pkg/scheduler/framework/plugins/interpodaffinity/interpod_affinity.go

func (pl *InterPodAffinity) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *v1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {
    // 省略状态获取
    var score int64 = 0
    for _, term := range pod.Spec.Affinity.PodAntiAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution {
        if nodeSatisfiesTerm(node, term) {
            score += int64(term.Weight)
        }
    }
    // 亲和性同理
    for _, term := range pod.Spec.Affinity.PodAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution {
        if nodeSatisfiesTerm(node, term) {
            score += int64(term.Weight)
        }
    }
    return score, nil
}

分数归一化
pkg/scheduler/framework/plugins/defaultpreemption/defaultpreemption.go
pkg/scheduler/framework/plugins/helper.go

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5. 软约束失效场景

• 如果所有节点都不满足 preferred 规则（分数都为 0），调度器会在这些节点中随机分配。
• 如果硬约束（如 required、资源、污点等）过滤后只剩下不满足 preferred 的节点，调度器只能从这些节点中选。

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6. 总结

• preferred 规则本质是“加分项”，不是“过滤项”。
• weight 越高，影响力越大。
• 归一化后分数高的节点优先。
• 所有节点分数为 0 时，调度器随机分配。

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如需进一步源码行号、调度日志分析或某一版本的详细实现，可以继续追问！

打分的机制 V3.0

你的理解有一点偏差，下面我来详细澄清：

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1. 你的配置分析

你写的是：

podAntiAffinity:
  requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
  - labelSelector:
      matchLabels:
        AppName: redis-24c34512
        redis.resource.type: server
    topologyKey: kubernetes.io/hostname

这段配置不是软约束，而是硬约束（required）。

• requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 表示：调度时，必须满足反亲和性条件，否则 Pod 不会被调度到该节点。
• 你的配置要求：不能和 label 为 AppName=redis-24c34512 且 redis.resource.type=server 的 Pod 调度到同一个节点（hostname）上。

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2. 打分机制和资源无关

• requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 只做节点过滤，不参与打分。
• 只有 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution（软约束）才会参与打分，影响节点优先级。

资源（CPU、内存、存储）相关的打分

• 节点的 CPU、内存、存储等资源，确实会影响调度，但它们属于资源调度插件（如 NodeResourcesFit、LeastAllocated、BalancedAllocation 等）的打分范畴。
• 亲和性/反亲和性打分只和 Pod label、topologyKey 等有关，和节点资源无关。

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3. 你的配置调度流程

1. Filter 阶段
   • 先用 required 反亲和性过滤所有节点。
   • 只要节点上有 label 匹配的 Pod，该节点就会被排除。
2. Score 阶段
   • 你的配置没有 preferred 软约束，所以亲和性插件不会给节点打分。
   • 其他插件（如资源相关）会对剩下的节点打分，分数高的节点优先。

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4. 资源打分插件举例

• NodeResourcesFit：节点资源是否能满足 Pod 需求（硬约束，Filter 阶段）。
• NodeResourcesLeastAllocated：优先选择资源利用率低的节点（Score 阶段）。
• NodeResourcesBalancedAllocation：优先选择资源分布均衡的节点（Score 阶段）。

这些插件的打分和亲和性/反亲和性是独立的。

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5. 总结

• 你的配置是硬反亲和性，只做节点过滤，不参与打分。
• 只有软反亲和性（preferred）才会影响打分，且只和 label/topologyKey 匹配有关。
• 节点的 CPU、内存、存储等资源打分由其他资源相关插件负责，和亲和性/反亲和性打分机制无关。

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如果你想让调度器“尽量”分散 Pod，但资源紧张时也能调度，可以用 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution。如果你想“必须”分散，则用 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution。两者的调度机制和打分机制完全不同。

如需资源打分插件的源码分析或调度优先级细节，可以继续追问！

打分的机制 V4.0

你的配置如下（Kubernetes 1.24）：

podAntiAffinity:
  preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - podAffinityTerm:
        labelSelector:
          matchLabels:
            AppName: redis-8dd539fe
            redis.resource.type: server
        topologyKey: kubernetes.io/hostname
      weight: 100

下面详细说明K8s 1.24 下该配置的调度打分机制：

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1. 配置含义

• 这是软反亲和性（preferred anti-affinity）。
• 调度器会尽量避免将新 Pod 调度到与 label 为 AppName=redis-8dd539fe 且 redis.resource.type=server 的 Pod 在同一节点（kubernetes.io/hostname）上。
• 但如果资源紧张等原因无法满足，也可以调度到同一节点。

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2. 调度打分机制（源码级）

2.1 相关源码位置

• pkg/scheduler/algorithm/priorities/interpod_affinity.go
• 主要函数：InterPodAffinityPriority

2.2 打分流程

1. Filter 阶段

   • 软反亲和性不会过滤节点，所有节点都进入下一步。

2. Score 阶段

   • 对每个候选节点，遍历所有 preferred 规则（你这里只有一条，weight=100）。
   • 对每个节点，统计该节点上有多少个 label 匹配的 Pod。
   • 每有一个匹配的 Pod，节点分数就会减少（反亲和性是“越少越好”）。
   • 最终分数会归一化到 0~100，分数越高越优先。

伪代码简化（K8s 1.24）：

for each node in candidateNodes:
    matchingPods = countPodsOnNode(node, labelSelector, topologyKey)
    score = maxScore - matchingPods * weight
    nodeScores[node] = score
normalize(nodeScores)

• maxScore 通常为 100。
• 如果节点上没有匹配的 Pod，得分最高（100）。
• 如果节点上有 1 个匹配 Pod，得分 0（或更低，归一化后为 0）。
• 多个 preferred 规则时，分数累加。

2.3 归一化

• 所有节点的分数会被归一化到 0~100。
• 分数最高的节点最优先被选中。

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3. 实际调度效果

• 如果有节点没有目标 label 的 Pod，新 Pod 会优先调度到这些节点。
• 如果所有节点都有目标 label 的 Pod，调度器会在这些节点中选择分数最高的（即目标 Pod 最少的节点）。
• 如果所有节点分数都一样（比如副本数大于节点数），调度器会随机分配。

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4. 资源打分与亲和性打分的关系

• 亲和性/反亲和性打分和资源打分（如 CPU、内存）是独立插件，最后会加权合并。
• 你的配置只影响亲和性打分，不影响资源打分。
• 如果资源相关插件分数更高，最终调度结果可能会被资源打分影响。

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5. 代码片段（K8s 1.24）

核心实现（pkg/scheduler/algorithm/priorities/interpod_affinity.go）：

func (ipa *InterPodAffinity) CalculateInterPodAffinityPriority(...) {
    for _, node := range nodes {
        var score int
        for _, term := range pod.Spec.Affinity.PodAntiAffinity.PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution {
            matchingPods := countMatchingPods(node, term)
            score -= matchingPods * int(term.Weight)
        }
        nodeScores[node.Name] = score
    }
    // 归一化分数
    ...
}

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6. 总结

• 你的配置是软反亲和性，只影响节点优先级，不会过滤节点。
• 节点上目标 label 的 Pod 越少，分数越高，越优先被选中。
• 分数归一化后，调度器选择分数最高的节点。
• 资源打分和亲和性打分独立，最终合并决定调度结果。

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如需源码行号、调度日志分析或更复杂多规则场景的分数计算细节，欢迎继续追问！