pod 被调度到错误节点且 nodeselector 不生效，根本原因是标签键值不匹配、未打全或 pod 未触发强制匹配，kubernetes 静默跳过不匹配节点，导致 pod 持续 pending。
Pod 被调度到错误节点，nodeSelector 不生效怎么办
根本原因通常是标签没打对、没打全，或 Pod 没有触发强制匹配逻辑。Kubernetes 不会报错，只是静默跳过不匹配的节点。
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nodeSelector是硬约束，只要键值对不完全匹配，Pod 就永远 Pending —— 但kubectl describe pod里只显示0/3 nodes are available，不会告诉你哪条 label 缺失 - 检查节点真实标签用
kubectl get node --show-labels，别信自己记忆里的 key 名（比如写成disk=ssd，实际是disk-type=ssd） - 如果节点刚加完 label，要等几秒再创建 Pod；label 更新不是实时广播的，kube-scheduler 可能还在缓存旧状态
- 避免混用
nodeSelector和nodeAffinity：前者不支持运算符，后者支持In/Exists，但配置稍复杂，新手容易漏写requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
高负载下 Pod 频繁被驱逐，resources.limits 设太高反而更卡
内存 limit 不是“保证能用这么多”，而是 cgroup 的硬上限；一旦 Pod 内存使用超限，Linux OOM killer 会直接杀进程，比调度失败更难排查。
- CPU limit 实际限制的是 CPU 时间片配额，设太高会导致调度器误判节点资源余量，把多个高 CPU Pod 塞进同一台机器
- 推荐先用
requests做调度依据，limits仅用于防止单个 Pod 吃光整机内存；生产环境常见组合：requests: {memory: "512Mi", cpu: "250m"}，limits: {memory: "1Gi"}（CPU 不设 limit） - 查历史 OOM 事件用
kubectl get events --field-selector reason=OOMKilled，不是看kubectl logs—— 进程被杀后日志就断了
想让两个服务尽量不在同一节点，podAntiAffinity 怎么写才可靠
反亲和性默认是“尽力而为”，不加 topologyKey 或写错 topology domain，很容易失效——比如跨 AZ 部署时用了 topologyKey: kubernetes.io/hostname，结果所有 Pod 还是挤在一台节点上。
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- 必须指定
topologyKey，常见值：kubernetes.io/hostname（同节点）、topology.kubernetes.io/zone（同可用区），注意 v1.21+ 才推荐后者 -
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution是软策略，Pod 可能仍被调度到同节点；真要强制隔离，必须用requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution - 反亲和性匹配的是 Pod 自身的 label，不是 service 或 deployment 名；确保目标 Pod 的
metadata.labels包含你用来匹配的 key（如app: redis） - 大规模集群中慎用
podAntiAffinity，它会让 scheduler 遍历所有节点做匹配，可能拖慢整个调度队列
Node 资源充足但 Pod 卡在 Pending，TopologySpreadConstraints 暴露的隐性瓶颈
这个字段看着是“分散部署”，实际会按 topology domain 统计已调度 Pod 数，一旦某个 domain 达到 maxSkew，后续 Pod 就无法调度进去——哪怕该节点空闲内存还有 80%。
- 典型误配：
maxSkew: 1+ 3 个 zone，但只有 2 个 zone 有节点（第 3 个 zone 节点数为 0），此时新 Pod 必然 Pending，因为无法满足“任意两个 zone 的 Pod 数差 ≤ 1” -
whenUnsatisfiable: DoNotSchedule是硬限制，ScheduleAnyway才是软策略；很多人复制示例时漏改这个字段 - 调试时用
kubectl get nodes -o wide看各节点所属的topology.kubernetes.io/zone值是否一致，云厂商有时会返回空字符串或格式异常的 zone 名
调度策略真正难的不是写对 YAML，而是理解每个字段背后触发的是哪一层决策：kube-scheduler 的 predicate 阶段？priority 阶段？还是 kubelet 的 cgroup 实际执行？这些层之间有延迟、有缓存、有默认行为，不查事件、不看节点 label、不验证 topology domain，光靠重试只会掩盖问题。
