云服务器K8S节点调度配置策略与实践

在云服务器环境中部署K8S（Kubernetes，容器编排系统）时，节点调度配置策略是保障资源高效利用的关键环节。合理的调度策略能避免节点负载失衡，提升集群整体性能；反之则可能导致部分节点资源过载、部分节点闲置，影响服务响应速度。本文结合实际案例，详解核心调度策略的配置与应用。

某企业曾在云服务器上运行K8S集群，运营一段时间后发现：部分节点CPU和内存使用率长期超过80%，而其他节点资源利用率不足30%，最终引发部分服务响应延迟。经排查，问题根源在于未合理配置节点调度策略，导致Pod分配失衡。这一案例凸显了科学设置调度规则的重要性。

节点亲和性与反亲和性：精准控制Pod落点

节点亲和性相当于给Pod设定“偏好地址”，通过节点标签引导Pod优先调度至目标节点。例如，若部分云服务器节点配备GPU（图形处理器），需运行AI计算任务的Pod可通过亲和性规则定向调度至这些节点。

示例配置如下：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-intensive-pod
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: gpu-enabled
            operator: In
            values: ["true"]
  containers:
  - name: ai-container
    image: ai-processing-image:latest

反亲和性则是“分散部署指令”，用于避免同一应用的Pod集中调度，提升服务高可用性。例如，为防止单节点故障影响整体服务，可设置同一应用的Pod分散到不同云服务器节点。

示例配置如下：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: high-availability-pod
  labels:
    app: critical-service
spec:
  affinity:
    podAntiAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: app
            operator: In
            values: ["critical-service"]
        topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
  containers:
  - name: main-container
    image: critical-service-image:v2

Taints与Tolerations：节点的“准入门槛”

Taints（污点）是节点的“排他标识”，相当于在节点上贴了一张“非授权Pod勿近”的标签；Tolerations（容忍）则是Pod的“准入许可”，让Pod获得调度到该节点的资格。

例如，若需将部分云服务器节点专用于运行监控、日志等系统级Pod，可通过以下命令为节点添加Taints：

kubectl taint nodes node-01 dedicated=system:NoSchedule

此操作会阻止未授权的普通Pod调度至node-01。若某系统级Pod需要运行在此节点，需在其配置中添加对应的Tolerations：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: monitoring-pod
spec:
  tolerations:
  - key: "dedicated"
    operator: "Equal"
    value: "system"
    effect: "NoSchedule"
  containers:
  - name: monitor-container
    image: cluster-monitor:latest

在云服务器环境中配置K8S节点调度策略时，建议从基础策略入手，结合业务负载特征（如是否需要GPU、是否要求高可用）和资源分布情况（如节点标签、硬件差异）逐步优化。避免过度复杂的规则叠加，以免增加维护成本。通过合理配置，既能充分发挥云服务器弹性扩展的优势，也能让K8S集群始终保持高效、稳定的运行状态。