拓扑感知路由：topologySpread、本地流量与流量亲和

kubectl get nodes -L topology.kubernetes.io/zone -L topology.kubernetes.io/region

kubernetes.io/hostname              节点名（最小故障域）
topology.kubernetes.io/zone         可用区
topology.kubernetes.io/region       地域
node.kubernetes.io/instance-type    实例规格

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: api
spec:
  replicas: 6
  selector:
    matchLabels:
      app: api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: api
    spec:
      topologySpreadConstraints:
        - maxSkew: 1
          topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
          whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
          labelSelector:
            matchLabels:
              app: api
        - maxSkew: 1
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
          whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
          labelSelector:
            matchLabels:
              app: api
      containers:
        - name: api
          image: registry.example.com/api:v1.2.0

DoNotSchedule：不满足则 Pod 一直 Pending —— 保证均匀，但牺牲可用性
ScheduleAnyway：不满足也调度，只是打分时降权 —— 保证可用性，允许偏斜

- maxSkew: 1
  minDomains: 3
  topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
  whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
  labelSelector:
    matchLabels:
      app: api

affinity:
  podAntiAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - topologyKey: kubernetes.io/hostname
        labelSelector:
          matchLabels:
            app: api

误用一：用 podAffinity 把同一服务的副本聚在一起 —— 与高可用目标相反
误用二：反亲和选择器过宽（匹配整个命名空间）—— 相互排斥导致无法调度
误用三：忽略 topologyKey 的语义 —— hostname 与 zone 的故障域完全不同
误用四：硬约束 + 副本数超过节点数 —— 必然 Pending

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: api
  annotations:
    service.kubernetes.io/topology-mode: Auto
spec:
  selector:
    app: api
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8080

条件一：本区 Endpoint 数量足够（不低于按比例应得的数量）
条件二：节点带有 topology.kubernetes.io/zone 标签
条件三：本区所有 Endpoint 都处于 Ready 状态
任一不满足 → 回退到跨区负载均衡，保证可用性

spec:
  trafficDistribution: PreferClose

apiVersion: discovery.k8s.io/v1
kind: EndpointSlice
metadata:
  name: api-abc12
  labels:
    kubernetes.io/service-name: api
addressType: IPv4
endpoints:
  - addresses: ["10.244.3.17"]
    conditions:
      ready: true
    nodeName: node-a-1
    zone: cn-north-1a
ports:
  - port: 8080
    protocol: TCP

endpoints:
  - addresses: ["10.244.3.17"]
    hints:
      forZones:
        - name: cn-north-1a

kubectl get endpointslice -l kubernetes.io/service-name=api -o wide
kubectl get endpointslice -l kubernetes.io/service-name=api \
  -o jsonpath='{range .items[*].endpoints[*]}{.nodeName}{" "}{.zone}{"\n"}{end}'
kubectl get svc api -o jsonpath='{.spec.trafficDistribution}'

spec:
  externalTrafficPolicy: Local

普通业务服务：externalTrafficPolicy=Cluster + trafficDistribution=PreferClose
需要源 IP：externalTrafficPolicy=Local + 副本覆盖所有节点
节点级组件：internalTrafficPolicy=Local（强本地，天然就近）
网关/入口：externalTrafficPolicy=Local + 反亲和打散

跨区流量成本 = 跨区字节数 × 单价
优化目标     = 提高同区命中率，同时保证可用性

# 用 node 标签与 Pod 分布估算理论同区率
kubectl get pods -l app=api -o jsonpath='{range .items[*]}{.spec.nodeName}{"\n"}{end}' \
  | sort | uniq -c

kubectl describe pod api-xxx | sed -n '/Events/,$p'

kubectl get nodes -o custom-columns=\
NAME:.metadata.name,ZONE:.metadata.labels.topology\.kubernetes\.io/zone

排查顺序：
1. EndpointSlice 的 endpoints 是否带 zone 字段
2. 本区 Ready Endpoint 数量是否达到触发阈值
3. kube-proxy 是否运行在 iptables 还是 IPVS 模式（模式影响支持度）
4. Service 是否配置了 trafficDistribution 或 topology-mode 注解
5. 是否被 NetworkPolicy 或 Mesh 侧车改写为全量负载均衡

□ 所有节点具备 topology.kubernetes.io/zone 标签
□ 业务 Deployment 三区 topologySpread，可用区用软约束兜底
□ 关键服务开启 trafficDistribution=PreferClose
□ 每区副本数与流量大致成比例，减少回退
□ DaemonSet 类组件用 internalTrafficPolicy=Local
□ 需要源 IP 的入口用 externalTrafficPolicy=Local
□ 监控跨区流量占比与同区命中率
□ 定期审计 Pending Pod 的拓扑类事件