Weitere Informationen zur Planung finden Sie in der Kubernetes-Dokumentation unter Scheduling, Preemption and Eviction.
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie in Ihrem Kubernetes-Manifest Toleranzen, Knotenaffinität und Topologie-Streuungseinschränkungen für primäre Instanzen und Lesepoolinstanzen angeben.
Informationen zum Definieren von Markierungen auf Knoten finden Sie in der Kubernetes-Dokumentation unter Taints and Tolerations.
Toleranzen angeben
Wenn Sie Ihre AlloyDB Omni-Pods auf Knoten planen möchten, die keine anderen Anwendungs-Pods enthalten, oder eine bestimmte Markierung auf diesen Knoten abgleichen möchten, wenden Sie eine oder mehrere Toleranzen auf die Knoten an:
- Ändern Sie das Manifest des AlloyDB Omni Kubernetes-Operator-Clusters so, dass es in einem der folgenden Abschnitte im Abschnitt
schedulingConfigeinen Abschnitttolerationsenthält:primarySpecfür primäre Instanzenspecfür Lesepoolinstanzen
tolerations: - key: "TAINT_KEY" operator: "OPERATOR_VALUE" value: "VALUE" effect: "TAINT_EFFECT"Ersetzen Sie Folgendes:
TAINT_KEY: Der vorhandene eindeutige Name des Markierungsschlüssels, z. B. der Hostname eines Knotens oder ein anderer lokal abgeleiteter Wert, auf den sich die Toleranz bezieht. Der Markierungsschlüssel ist bereits auf einem Knoten definiert. Ein leeres Feld und der aufexistsgesetzteOPERATOR_VALUEbedeuten, dass die Toleranz alle Werte und alle Schlüssel abgleichen muss.OPERATOR_VALUE: Stellt die Beziehung eines Schlüssels zu einer Reihe von Werten dar. Legen Sie für den Parameter einen der folgenden Werte fest:exists: Kubernetes gleicht jeden Wert ab, wenn die Markierung unabhängig vom Wert der Markierung definiert ist.equal: Kubernetes plant keinen Pod auf einem Knoten, wenn die Werte unterschiedlich sind. Der Operator erfordert den Markierungswerttrue.
VALUE: Der Markierungswert, mit dem die Toleranz übereinstimmt. Wenn der Operator „Exists“ ist, ist der Wert leer. Andernfalls ist er ein regulärer String. Beispiel:true.TAINT_EFFECT: Gibt den Markierungseffekt an, der abgeglichen werden soll. Ein leeres Feld bedeutet, dass alle Markierungseffekte abgeglichen werden müssen. Legen Sie für den Parameter einen der folgenden Werte fest:NoSchedule: Kubernetes plant keine neuen Pods auf dem markierten Knoten.PreferNoSchedule: Kubernetes vermeidet es, neue Pods auf dem markierten Knoten zu platzieren, es sei denn, es ist erforderlich.NoExecute: Kubernetes entfernt vorhandene Pods, die die Markierung nicht tolerieren.
- Wenden Sie das Manifest noch einmal an.
Knotenaffinität definieren
Der Kubernetes-Planer verwendet die Knotenaffinität als eine Reihe von Regeln, um zu bestimmen, wo ein Pod platziert werden soll. Die Knotenaffinität ist eine flexiblere und ausdrucksstärkere Version von Knotenselektoren.
So geben Sie an, welche Knoten für die Ausführung Ihrer Datenbank geplant werden müssen:
- Ändern Sie das Manifest des Datenbankclusters so, dass es nach dem Abschnitt
tolerationsim AbschnittschedulingConfigentweder für primäre Instanzen den AbschnittnodeaffinityinprimarySpecoder für Lesepoolinstanzen inspecenthält:nodeaffinity: NODE_AFFINITY_TYPE: - weight: WAIT_VALUE preference: matchExpressions: - key: LABEL_KEY operator: OPERATOR_VALUE values: - LABEL_KEY_VALUEErsetzen Sie Folgendes:
-
NODE_AFFINITY_TYPE: Legen Sie für den Parameter einen der folgenden Werte fest:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: Kubernetes plant den Pod genau nach den definierten Regeln.preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: Der Kubernetes-Planer versucht, einen Knoten zu finden, der die definierte Regel für die Planung erfüllt. Wenn es keinen solchen Knoten gibt, plant Kubernetes den Pod auf einem anderen Knoten im Cluster.
WAIT_VALUE: Gibt das Gewicht der Präferenz für die angegebenen Knoten an. Höhere Werte deuten auf eine stärkere Präferenz hin. Gültige Werte sind1bis100.LABEL_KEY: Das Label des Knotens für den Schlüssel, der als Standortindikator dient und eine gleichmäßige Pod-Verteilung im Cluster ermöglicht. Beispiel:disktype=ssd.OPERATOR_VALUE: Stellt die Beziehung eines Schlüssels zu einer Reihe von Werten dar. Legen Sie für den Parameter einen der folgenden Werte fest:-
In: Das Array „values“ darf nicht leer sein. -
NotIn: Das Array „values“ darf nicht leer sein. -
Exists: Das Array „values“ muss leer sein. -
DoesNotExist: Das Array „values“ muss leer sein. -
Gt: Das Array „values“ muss ein einzelnes Element enthalten, das als Ganzzahl interpretiert wird. -
Lt: Das Array „values“ muss ein einzelnes Element enthalten, das als Ganzzahl interpretiert wird.
-
LABEL_KEY_VALUE: Der Wert für Ihren Labelschlüssel. Legen Sie für den Parameter ein Array von Stringwerten fest:- Wenn der Operator
InoderNotInist, darf das Array „values“ nicht leer sein. - Wenn der Operator
ExistsoderDoesNotExistist, muss das Array „values“ leer sein. - Wenn der Operator
GtoderLtist, muss das Array „values“ ein einzelnes Element enthalten, das als Ganzzahl interpretiert wird.
- Wenn der Operator
-
- Wenden Sie das Manifest noch einmal an.
Pod-Anti-Affinität definieren
Die Pod-Anti-Affinität verhindert, dass der Kubernetes-Planer Pods auf demselben Knoten oder in derselben Topologiedomain, z. B. Zonen oder Regionen, plant. So wird sichergestellt, dass Replikate eines Dienstes verteilt werden, um einen Single Point of Failure zu vermeiden.
Für Produktionsumgebungen empfehlen wir, diese Anti-Affinitätsregel zu verwenden, um Datenbank-Pods auf anderen Knoten als Operator-Pods zu planen. Verwenden Sie dazu die folgenden Labels:
schedulingconfig:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchLabels:
app.kubernetes.io/component: controller
app.kubernetes.io/name: alloydb-omni-operator
namespaces:
- alloydb-omni-system
topologyKey: kubernetes.io/hostname
So fügen Sie Ihrer Datenbank Regeln für die Pod-Anti-Affinität hinzu:
Ändern Sie die Manifestdatei des Datenbankclusters so, dass sie das Feld
podAntiAffinityenthält. Sie müssenpodAntiAffinityentweder dem FeldschedulingConfigim FeldprimarySpecfür primäre Instanzen oder dem Feldspecfür Lesepoolinstanzen hinzufügen.podAntiAffinity: POD_ANTI_AFFINITY_TYPE: - weight: WEIGHT_VALUE podAffinityTerm: labelSelector: matchExpressions: - key: LABEL_KEY operator: OPERATOR_VALUE values: - LABEL_VALUE topologyKey: "TOPOLOGY_KEY"Ersetzen Sie die folgenden Variablen:
POD_ANTI_AFFINITY_TYPE: Verwenden Sie einen der folgenden Werte:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: Kubernetes plant den Pod nur nach den definierten Regeln.preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: Der Kubernetes-Planer versucht, einen Knoten zu finden, der die definierte Regel erfüllt. Wenn keine solchen Knoten gefunden werden, plant Kubernetes den Pod auf einem anderen Knoten im Cluster.
WEIGHT_VALUE: Wird verwendet, wennPOD_ANTI_AFFINITY_TYPEaufpreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecutiongesetzt ist. Gibt an, wie stark die Präferenz für die angegebenen Knoten ist. Die Werte reichen von1bis100.LABEL_KEY: Dient als Standortindikator und ermöglicht eine gleichmäßige Pod-Verteilung im Cluster.OPERATOR_VALUE: Operator, der für den Abgleich mit den angegebenen Pods verwendet wird. Verwenden Sie einen der folgenden Werte:In: Das Arrayvaluesdarf nicht leer sein.NotIn: Das Arrayvaluesdarf nicht leer sein.Exists: Das Arrayvaluesmuss leer sein.DoesNotExist: Das Arrayvaluesmuss leer sein.
LABEL_VALUE: Null, ein oder mehrere Pod-Werte, die mitLABEL_KEYabgeglichen werden sollen.TOPOLOGY_KEY: Definiert die Topologiedomain. Beispiel:kubernetes.io/hostname, um Pods auf demselben Knoten zu verhindern, odertopology.kubernetes.io/zone, um Pods auf Zonen zu verteilen.
Wenden Sie die Manifestdatei noch einmal an.
Topologie-Streuungseinschränkungen definieren
Das topologySpreadConstraints Feld in der Kubernetes Pod API-Spezifikation und folglich in der schedulingConfig der AlloyDB Omni-Datenbankcluster-Manifeste steuert, wie Pods auf verschiedene Topologiedomains wie Zonen, Knoten oder Regionen in Ihrem Cluster verteilt werden.spec Dies trägt zu einer hohen Verfügbarkeit und einer ausgewogenen Ressourcenauslastung bei, indem verhindert wird, dass zu viele AlloyDB Omni-Datenbankcluster-Pods auf einem Single Point of Failure landen.
Wenn Sie angeben möchten, wie Ihr AlloyDB Omni-Datenbankcluster auf Ihre Clustertopologie verteilt werden soll, fügen Sie den Abschnitt topologySpreadConstraints in die schedulingConfig von primarySpec für primäre Instanzen oder spec für Lesepoolinstanzen ein:
schedulingconfig:
# Other scheduling configs like tolerations, nodeaffinity
topologySpreadConstraints:
- maxSkew: MAXSKEW_VALUE
topologyKey: "TOPOLOGY_KEY"
whenUnsatisfiable: WHEN_UNSATISFIABLE_VALUE
# labelSelector: <object> # optional
# minDomains: <integer> # optional
# matchLabelKeys: <list> # optional
# nodeAffinityPolicy: [Honor|Ignore] # optional
# nodeTaintsPolicy: [Honor|Ignore] # optional
Ersetzen Sie Folgendes:
-
MAXSKEW_VALUE: Definiert die maximal zulässige Differenz in der Anzahl der übereinstimmenden Pods zwischen zwei Topologiedomains. Dieser Parameter muss größer als0sein. TOPOLOGY_KEY: Der Schlüssel der Knotenlabels, der eine Topologiedomain definiert, z. B.topology.kubernetes.io/zonefür Zonen. Der Planer versucht, Pods auf diese Domains zu verteilen.WHEN_UNSATISFIABLE_VALUE: Gibt an, wie der Planer mit einem Pod umgeht, wenn der Pod die Streuungseinschränkung nicht erfüllt. Legen Sie für den Parameter einen der folgenden Werte fest:DoNotSchedule: Der Planer plant den Pod nicht auf einem Knoten, wenn die Streuungseinschränkung nicht erfüllt ist. Dies ist der Standardwert.ScheduleAnyway: Der Planer plant den Pod trotzdem, priorisiert aber Knoten, die die Abweichung minimieren.
Weitere Informationen zu Streuungseinschränkungen für Pod-Topologien finden Sie in der offiziellen Kubernetes-Dokumentation.
Beispiel
Das folgende Beispiel veranschaulicht die Planung von Pods in primären Instanzen und Lesepoolinstanzen des AlloyDB Omni Kubernetes-Operators. Diese Planungseinrichtung trägt dazu bei, dass die primäre Instanz des Datenbankclusters auf geeigneten Knoten geplant wird, während gleichzeitig eine gewisse Flexibilität bei der Knotenauswahl besteht. Diese Flexibilität kann nützlich sein, um die Last auszugleichen, die Ressourcennutzung zu optimieren oder bestimmte Knotenrollen und -merkmale einzuhalten.
schedulingconfig:
tolerations:
- key: "node-role.kubernetes.io/control-plane"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
nodeaffinity:
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 1
preference:
matchExpressions:
- key: another-node-label-key
operator: In
values:
- another-node-label-value
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- my-app
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
topologySpreadConstraints:
- maxSkew: 1
topologyKey: "topology.kubernetes.io/zone"
whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
Die Beispieltoleranz ermöglicht die Planung des Pods auf Knoten, die aufgrund der folgenden Details als Knoten der Steuerungsebene markiert sind:
- Der Markierungsschlüssel
node-role.kubernetes.io/control-planegibt an, dass der Knoten ein Knoten der Steuerungsebene ist. - Der Operator
Existsbedeutet, dass die Toleranz jede Markierung mit dem angegebenen Markierungsschlüssel unabhängig vom Wert abgleicht. - Der Effekt
NoSchedulebedeutet, dass Pods nicht auf dem Knoten der Steuerungsebene geplant werden, es sei denn, sie haben eine übereinstimmende Toleranz.
Der Knotenaffinitätstyp preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution gibt an, dass die für die Knotenaffinität definierten Regeln bevorzugt werden, aber während der Planung nicht erforderlich sind. Wenn die bevorzugten Knoten nicht verfügbar sind, kann der Pod trotzdem auf anderen Knoten geplant werden. Der Gewichtungswert 1 deutet auf eine schwache Präferenz hin. Die Kriterien für die Knotenauswahl sind im Abschnitt preference definiert. Der Abschnitt matchExpressions enthält ein Array von Ausdrücken, die zum Abgleichen von Knoten verwendet werden. Der Schlüssel another-node-label-key stellt den Schlüssel des abzugleichenden Knotenlabels dar. Der Operator In bedeutet, dass der Knoten den Schlüssel mit einem der angegebenen Werte haben muss. Der Schlüssel another-node-label-key muss den Wert another-node-label-value haben.
Die Beispielregel für die Knotenaffinität gibt eine Präferenz für die Planung des Pods auf Knoten an, die das Label another-node-label-key mit dem Wert another-node-label-value haben. Die Präferenz ist schwach, daher ist sie keine strenge Anforderung.
Die Regel podAntiAffinity in diesem Beispiel verhindert, dass Pods mit dem Label app: my-app auf demselben Hostnamen geplant werden. So wird sichergestellt, dass Replikate von my-app auf verschiedene Knoten verteilt werden, was die Fehlertoleranz erhöht.
Die topologySpreadConstraints in diesem Beispiel verteilen Pods auf verschiedene Kubernetes-Zonen. Der Wert maxSkew von 1 gibt an, dass in einer bestimmten Zone höchstens ein Pod mehr vorhanden sein darf als in einer anderen Zone. Die Einstellung whenUnsatisfiable mit dem Wert DoNotSchedule bedeutet, dass der Pod nicht geplant wird, wenn diese Einschränkung nicht erfüllt werden kann.
Das Beispiel kombiniert Folgendes:
- Toleranzen, die es ermöglichen, den Pod auf Knoten der Steuerungsebene zu planen, indem die Markierung
NoScheduletoleriert wird. - Eine Knotenaffinität, die Knoten mit einem bestimmten Label bevorzugt, aber nicht zwingend erfordert. Daher bietet sie Flexibilität bei der Planung.
- Eine Regel für die Pod-Anti-Affinität, die verhindert, dass Pods mit dem Label
app: my-appauf demselben Hostnamen geplant werden. - Topologie-Streuungseinschränkungen, die eine ausgewogene Verteilung von Pods auf Verfügbarkeitszonen erzwingen, wodurch die Ausfallsicherheit erhöht und die Ressourcenauslastung verbessert wird.