45、Kubernetes Pod 调度与节点亲和性详解

Kubernetes Pod 调度与节点亲和性详解

在 Kubernetes 中,Pod 的调度是一个关键环节,它决定了 Pod 会被分配到哪个节点上运行。本文将详细介绍如何通过节点标签和节点亲和性来实现 Pod 的调度。

1. 解决 Pod 待处理状态

当 Pod 处于 “Pending” 状态时,通常是因为没有合适的节点来运行这些 Pod。此时,可以通过为节点添加标签,使其与 Pod 定义中的 nodeSelector 字段设置相匹配,从而解决这个问题。具体步骤如下:
1. 添加节点标签 :根据 Pod 定义中的 nodeSelector 字段,为节点添加相应的标签。
2. 查看 Pod 状态 :添加标签后,再次列出 Pod,此时 Pod 应该不再处于 “Pending” 状态,而是已经完成或正在运行。

需要注意的是,如果在运行时修改节点标签,例如移除某个节点的标签,正在运行的 Pod 不会将其状态更改为 “Pending”,而是会继续在该节点上运行,即使该节点上没有匹配的标签。

2. 节点亲和性概述

从 Kubernetes 1.2 版本开始,引入了一种新的节点选择机制,称为节点亲和性(Node Affinity)。节点亲和性的 alpha 版本基于标签,但计划添加对其他类型节点亲和性的支持,例如根据节点上正在运行的其他 Pod 来调度 Pod。目前,支持两种类型的节点亲和性,如下表所示:

节点亲和性类
内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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