You are viewing documentation for Kubernetes version: v1.23

Kubernetes v1.23 documentation non maintenue. Vous consultez une version statique. Pour une documentation à jour, veuillez consulter: dernière version.

Contraintes de propagation de topologie pour les Pods

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [beta]

Vous pouvez utiliser des contraintes de propagation de topologie pour contrôler comment les Pods sont propagés à travers votre cluster parmi les domaines de défaillance comme les régions, zones, noeuds et autres domaines de topologie définis par l'utilisateur. Ceci peut aider à mettre en place de la haute disponibilité et à utiliser efficacement les ressources.

Conditions préalables

Autoriser la Feature Gate

La feature gate EvenPodsSpread doit être autorisée pour l'API Server et le scheduler.

Labels de noeuds

Les contraintes de propagation de topologie reposent sur les labels de noeuds pour identifier le ou les domaines de topologie dans lesquels se trouve chacun des noeuds. Par exemple, un noeud pourrait avoir les labels: node=node1,zone=us-east-1a,region=us-east-1

Supposons que vous ayez un cluster de 4 noeuds ayant les labels suivants:

NAME    STATUS   ROLES    AGE     VERSION   LABELS
node1   Ready    <none>   4m26s   v1.16.0   node=node1,zone=zoneA
node2   Ready    <none>   3m58s   v1.16.0   node=node2,zone=zoneA
node3   Ready    <none>   3m17s   v1.16.0   node=node3,zone=zoneB
node4   Ready    <none>   2m43s   v1.16.0   node=node4,zone=zoneB

Une vue logique du cluster est celle-ci :

+---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+

Plutôt que d'appliquer des labels manuellement, vous pouvez aussi réutiliser les labels réputés qui sont créés et renseignés automatiquement dans la plupart des clusters.

Contraintes de propagation pour les Pods

API

Le champ pod.spec.topologySpreadConstraints est introduit dans 1.16 comme suit :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  topologySpreadConstraints:
    - maxSkew: <integer>
      topologyKey: <string>
      whenUnsatisfiable: <string>
      labelSelector: <object>

Vous pouvez définir une ou plusieurs topologySpreadConstraint pour indiquer au kube-scheduler comment placer chaque nouveau Pod par rapport aux Pods déjà existants dans votre cluster. Les champs sont :

  • maxSkew décrit le degré avec lequel les Pods peuvent être inégalement distribués. C'est la différence maximale permise entre le nombre de Pods correspondants entre deux quelconques domaines de topologie d'un type donné. Il doit être supérieur à zéro.
  • topologyKey est la clé des labels de noeuds. Si deux noeuds sont étiquettés avec cette clé et ont des valeurs égales pour ce label, le scheduler considère les deux noeuds dans la même topologie. Le scheduler essaie de placer un nombre équilibré de Pods dans chaque domaine de topologie.
  • whenUnsatisfiable indique comment traiter un Pod qui ne satisfait pas les contraintes de propagation :
    • DoNotSchedule (défaut) indique au scheduler de ne pas le programmer.
    • ScheduleAnyway indique au scheduler de le programmer, tout en priorisant les noeuds minimisant le biais (skew).
  • labelSelector est utilisé pour touver les Pods correspondants. Les Pods correspondants à ce sélecteur de labels sont comptés pour déterminer le nombre de Pods dans leurs domaines de topologie correspodants. Voir Sélecteurs de labels pour plus de détails.

Vous pouvez en savoir plus sur ces champ en exécutant kubectl explain Pod.spec.topologySpreadConstraints.

Exemple : Une TopologySpreadConstraint

Supposons que vous ayez un cluster de 4 noeuds où 3 Pods étiquettés foo:bar sont placés sur node1, node2 et node3 respectivement (P représente un Pod) :

+---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+
|   P   |   P   |   P   |       |
+-------+-------+-------+-------+

Si nous voulons qu'un nouveau Pod soit uniformément réparti avec les Pods existants à travers les zones, la spec peut être :

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - name: pause
    image: k8s.gcr.io/pause:3.1

topologyKey: zone implique que la distribution uniforme sera uniquement appliquée pour les noeuds ayant le label "zone:<any value>" présent. whenUnsatisfiable: DoNotSchedule indique au scheduler de laisser le Pod dans l'état Pending si le Pod entrant ne peut pas satisfaire la contrainte.

Si le scheduler plaçait ce Pod entrant dans "zoneA", la distribution des Pods deviendrait [3, 1], et le biais serait de 2 (3 - 1) - ce qui va à l'encontre de maxSkew: 1. Dans cet exemple, le Pod entrant peut uniquement être placé dans "zoneB":

+---------------+---------------+      +---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |      |     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+      +-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |  OR  | node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+      +-------+-------+-------+-------+
|   P   |   P   |   P   |   P   |      |   P   |   P   |  P P  |       |
+-------+-------+-------+-------+      +-------+-------+-------+-------+

Vous pouvez ajuster la spec du Pod pour pour répondre à divers types d'exigences :

  • Changez maxSkew pour une valeur plus grande comme "2" pour que le Pod entrant puisse aussi être placé dans la "zoneA".
  • Changez topologyKey pour "node" pour distribuer les Pods uniformément à travers les noeuds et non plus les zones. Dans l'exemple ci-dessus, si maxSkew reste à "1", le Pod entrant peut être uniquement placé dans "node4".
  • Changez whenUnsatisfiable: DoNotSchedule en whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway pour s'assurer que le Pod est toujours programmable (en supposant que les autres APIs de scheduling soient satisfaites). Cependant, il sera de préférence placé dans la topologie de domaine ayant le moins de Pods correspondants. (Prenez note que cette préférence est normalisée conjointement avec d'autres priorités de scheduling interne comme le ratio d'usage de ressources, etc.)

Example: Plusieurs TopologySpreadConstraints

Cela s'appuie sur l'exemple précédent. Supposons que vous ayez un cluster de 4 noeuds où 3 Pods étiquetés foo:bar sont placés sur node1, node2 et node3 respectivement (P représente un Pod):

+---------------+---------------+
|     zoneA     |     zoneB     |
+-------+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 | node4 |
+-------+-------+-------+-------+
|   P   |   P   |   P   |       |
+-------+-------+-------+-------+

Vous pouvez utiliser 2 TopologySpreadConstraints pour contrôler la répartition des Pods aussi bien dans les zones que dans les noeuds :

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: mypod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  - maxSkew: 1
    topologyKey: node
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - name: pause
    image: k8s.gcr.io/pause:3.1

Dans ce cas, pour satisfaire la première contrainte, le Pod entrant peut uniquement être placé dans "zoneB" ; alors que pour satisfaire la seconde contrainte, le Pod entrant peut uniquement être placé dans "node4". Le résultat étant l'intersection des résultats des 2 contraintes, l'unique option possible est de placer le Pod entrant dans "node4".

Plusieurs contraintes peuvent entraîner des conflits. Supposons que vous ayez un cluster de 3 noeuds couvrant 2 zones :

+---------------+-------+
|     zoneA     | zoneB |
+-------+-------+-------+
| node1 | node2 | node3 |
+-------+-------+-------+
|  P P  |   P   |  P P  |
+-------+-------+-------+

Si vous appliquez "two-constraints.yaml" à ce cluster, vous noterez que "mypod" reste dans l'état Pending. Cela parce que : pour satisfaire la première contrainte, "mypod" peut uniquement être placé dans "zoneB"; alors que pour satisfaire la seconde contrainte, "mypod" peut uniquement être placé sur "node2". Ainsi, le résultat de l'intersection entre "zoneB" et "node2" ne retourne rien.

Pour surmonter cette situation, vous pouvez soit augmenter maxSkew, soit modifier une des contraintes pour qu'elle utilise whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway.

Conventions

Il existe quelques conventions implicites qu'il est intéressant de noter ici :

  • Seuls le Pods du même espace de noms que le Pod entrant peuvent être des candidats pour la correspondance.

  • Les noeuds sans label topologySpreadConstraints[*].topologyKey seront ignorés. Cela induit que :

    1. les Pods localisés sur ces noeuds n'impactent pas le calcul de maxSkew - dans l'exemple ci-dessus, supposons que "node1" n'a pas de label "zone", alors les 2 Pods ne seront pas comptés, et le Pod entrant sera placé dans "zoneA".
    2. le Pod entrant n'a aucune chance d'être programmé sur ce type de noeuds - dans l'exemple ci-dessus, supposons qu'un "node5" portant un label {zone-typo: zoneC} joigne le cluster ; il sera ignoré, en raison de l'absence de label "zone".
  • Faites attention à ce qui arrive lorsque le topologySpreadConstraints[*].labelSelector du Pod entrant ne correspond pas à ses propres labels. Dans l'exemple ci-dessus, si nous supprimons les labels du Pod entrant, il sera toujours placé dans "zoneB" car les contraintes sont toujours satisfaites. Cependant, après le placement, le degré de déséquilibre du cluster reste inchangé - zoneA contient toujours 2 Pods ayant le label {foo:bar}, et zoneB contient 1 Pod cayant le label {foo:bar}. Si ce n'est pas ce que vous attendez, nous recommandons que topologySpreadConstraints[*].labelSelector du workload corresponde à ses propres labels.

  • Si le Pod entrant a défini spec.nodeSelector ou spec.affinity.nodeAffinity, les noeuds non correspondants seront ignorés.

    Supposons que vous ayez un cluster de 5 noeuds allant de zoneA à zoneC :

    +---------------+---------------+-------+
    |     zoneA     |     zoneB     | zoneC |
    +-------+-------+-------+-------+-------+
    | node1 | node2 | node3 | node4 | node5 |
    +-------+-------+-------+-------+-------+
    |   P   |   P   |   P   |       |       |
    +-------+-------+-------+-------+-------+
    

    et vous savez que "zoneC" doit être exclue. Dans ce cas, vous pouvez écrire le yaml ci-dessous, pour que "mypod" soit placé dans "zoneB" plutôt que dans "zoneC". spec.nodeSelector est pris en compte de la même manière.

    kind: Pod
    apiVersion: v1
    metadata:
      name: mypod
      labels:
        foo: bar
    spec:
      topologySpreadConstraints:
      - maxSkew: 1
        topologyKey: zone
        whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
        labelSelector:
          matchLabels:
            foo: bar
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: zone
                operator: NotIn
                values:
                - zoneC
      containers:
      - name: pause
        image: k8s.gcr.io/pause:3.1
    

Contraintes par défaut au niveau du cluster

FEATURE STATE: Kubernetes v1.18 [alpha]

Il est possible de définir des contraintes de propagation de topologie par défaut pour un cluster. Les contraintes de propagation de topologie sont appliquées à un Pod si et seulement si :

  • Il ne définit aucune contrainte dans son .spec.topologySpreadConstraints.
  • Il appartient à un service, replication controller, replica set ou stateful set.

Les contraintes par défaut peuvent être définies comme arguments du plugin PodTopologySpread dans un profil de scheduling. Les contraintes sont spécifiées avec la même API ci-dessus, à l'exception que labelSelector doit être vide. Les sélecteurs sont calculés à partir des services, replication controllers, replica sets ou stateful sets auxquels le Pod appartient.

Un exemple de configuration pourrait ressembler à :

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha2
kind: KubeSchedulerConfiguration

profiles:
  - schedulerName: default-scheduler
  - pluginConfig:
      - name: PodTopologySpread
        args:
          defaultConstraints:
            - maxSkew: 1
              topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
              whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway

Comparaison avec PodAffinity/PodAntiAffinity

Dans Kubernetes, les directives relatives aux "Affinités" contrôlent comment les Pods sont programmés - plus regroupés ou plus dispersés.

  • Pour PodAffinity, vous pouvez essayer de regrouper un certain nombre de Pods dans des domaines de topologie qualifiés,
  • Pour PodAntiAffinity, seulement un Pod peut être programmé dans un domaine de topologie unique.

La fonctionnalité "EvenPodsSpread" fournit des options flexibles pour distribuer des Pods uniformément sur différents domaines de topologie - pour mettre en place de la haute disponibilité ou réduire les coûts. Cela peut aussi aider au rolling update des charges de travail et à la mise à l'échelle de réplicas. Voir Motivations pour plus de détails.

Limitations connues

En version 1.18, pour laquelle cette fonctionnalité est en Beta, il y a quelques limitations connues :

  • Réduire un Déploiement peut résulter en une distrubution désiquilibrée des Pods.
  • Les Pods correspondants sur des noeuds taintés sont respectés. Voir Issue 80921