为了保持服务的稳定性，我们通常会采用打散的方式分布Pod，从而避免单点故障，针对重要业务，我们可以采用k8s的拓扑平均分配调度pod，打散业务。

我们先看下面的例子

k8s集群里面有3个Node

NAME                 STATUS   ROLES                  AGE     VERSION
worker-1             Ready                     2m58s   v1.21.1
worker-2             Ready                     2m58s   v1.21.1
worker-3             Ready                     2m58s   v1.21.1

创建Deployment

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dummy
  namespace: dummy
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      type: dummy
  template:
    metadata:
      labels:
        type: dummy
    spec:
      topologySpreadConstraints:
        - maxSkew: 1
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
          whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
          labelSelector:
            matchLabels:
              type: dummy    
      containers:
      - name: pause
        image: k8s.gcr.io/pause:3.1

其中

• maxSkew：代表最大的不均衡值，如果设置成1 代表，每个节点的pod个数相差不超过 1
• topologyKey：作为拓扑调度的key
• whenUnsatisfiable为 whenUnsatisfiable代表当不满足拓扑调度条件的时候，仍然继续调度

可以看到每个节点上面的pod 的个数非常平均。