可用区拓扑打散 - 容器计算服务 ACS

高可用是分布式任务执行过程中的重要要求，在ACS集群中，您可以通过Kubernetes原生调度语义实现分布式任务的跨可用区打散，以达到高可用区部署的效果。您可以在拓扑分布约束协议字段TopologyKey中指定虚拟节点中的标签，实现对工作负载的可用区打散能力。本文详细介绍在ACS中拓扑约束的约束条件和使用方式。

前提条件

已创建ACS集群。具体操作，请参见创建ACS集群。
已安装kube-scheduler组件，详见kube-scheduler。
已安装acs-virtual-node，版本为v2.12.0-acs.4及以上。

注意事项

ACS集群内的节点均为虚拟节点。您可以在拓扑分布约束协议字段TopologyKey中指定虚拟节点中的标签，实现对工作负载的可用区打散能力。

针对不同种类的虚拟节点，ACS分别支持以下拓扑标签。

虚拟节点类型	Label	含义	样例
普通虚拟节点	topology.kubernetes.io/zone	网络可用区	topology.kubernetes.io/zone: cn-shanghai-b

ACS支持多种计算类型（compute class），对于不同的compute class，在使用拓扑分布约束的其他协议字段时还存在以下约束。

计算类	协议字段	含义	约束条件
通用型性能型	labelSelector	用于查找匹配的 Pod，匹配此标签的Pod将被统计，以确定相应拓扑域中Pod的数量。	其他计算类型（如GPU型）的Pod在计算匹配数量时将不参与统计。
通用型性能型	matchLabelKeys	配合labelSelector使用的标签键列表，用于选择需要计算分布方式的Pod集合。	其他计算类型（如GPU型）的Pod在计算匹配数量时将不参与统计。
GPU型	labelSelector	用于查找匹配的 Pod，匹配此标签的Pod将被统计，以确定相应拓扑域中Pod的数量。	其他计算类型（通用型、性能型）的Pod在计算匹配数量时将不参与统计。
	matchLabelKeys	配合labelSelector使用的标签键列表，用于选择需要计算分布方式的Pod集合。	其他计算类型（通用型、性能型）的Pod在计算匹配数量时将不参与统计。
	nodeAffinityPolicy	表示在计算Pod拓扑分布偏差时将如何处理Pod的 nodeAffinity/nodeSelector。	不支持。
	nodeTaintsPolicy	表示在计算Pod拓扑分布偏差时将如何处理节点污点。	不支持。

有关各字段详细信息的说明，请参考拓扑分布约束。

操作步骤

执行以下命令查看集群中的虚拟节点。

kubectl get node

预期输出：

NAME                            STATUS   ROLES   AGE     VERSION
virtual-kubelet-cn-hangzhou-i   Ready    agent   5h42m   v1.28.3-xx
virtual-kubelet-cn-hangzhou-j   Ready    agent   5h42m   v1.28.3-xx

使用以下YAML内容，创建dep-spread-demo.yaml文件。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dep-spread-demo
  labels:
    app: spread-demo
spec:
  replicas: 4
  selector:
    matchLabels:
      app: spread-demo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: spread-demo
    spec:
      containers:
      - name: spread-demo
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/stress:v1.0.4
        command:
        - "sleep"
        - "infinity"
      # 指定可用区打散条件，maxSkew指定了各可用区之间的Pod数量相差不能超过一个
      topologySpreadConstraints:
      - maxSkew: 1
        topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
        whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
        labelSelector:
          matchLabels:
            app: spread-demo

执行以下命令，将dep-spread-demo部署到集群。
```
kubectl apply -f dep-spread-demo.yaml
```

执行以下命令，查看Pod调度的分布情况。

kubectl get pod -o wide

预期输出：

NAME                               READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP               NODE                            NOMINATED NODE   READINESS GATES
dep-spread-demo-7c656dbf5f-6twkc   1/1     Running   0          2m29s   192.168.xx.xxx   virtual-kubelet-cn-hangzhou-i   <none>           <none>
dep-spread-demo-7c656dbf5f-cgxr8   1/1     Running   0          2m29s   192.168.xx.xxx   virtual-kubelet-cn-hangzhou-j   <none>           <none>
dep-spread-demo-7c656dbf5f-f4fz9   1/1     Running   0          2m29s   192.168.xx.xxx   virtual-kubelet-cn-hangzhou-j   <none>           <none>
dep-spread-demo-7c656dbf5f-kc6xf   1/1     Running   0          2m29s   192.168.xx.xxx   virtual-kubelet-cn-hangzhou-i   <none>           <none>

可以看到4个Pod分布在2个可用区。