PodAffinity と Topology Spread Constraints を併用すると、ローリングアップデートが止まることがあるので注意！

Last updated at 2026-10-04Posted at 2026-10-04

PodAffinity と Topology Spread Constraints（以降、TSC）を組み合わせると、通常時は問題なく動いている Deployment のローリングアップデートが Pending になることがあります。

この記事では、その再現条件と原因を確認したうえで、matchLabelKeys: [pod-template-hash] を使って解決する方法を紹介します。

今回の PodAffinity は、TSC と競合する状況を意図的に作るために厳しく設定しています。常にこのような設定が必要という意味ではありません。

検証環境

3 台のノードで検証します。

$ kubectl get nodes
NAME          STATUS   ROLES           AGE   VERSION
ip-10-0-0-4   Ready    control-plane   23m   v1.36.5
ip-10-0-0-5   Ready    <none>          16m   v1.36.5
ip-10-0-0-6   Ready    <none>          20m   v1.36.5

以降の図では、これらをそれぞれ Node 1、Node 2、Node 3 と表記します。

`deployment-a` と `deployment-b` を配置する

まず、2 レプリカの deployment-b をデプロイします。kubernetes.io/hostname をトポロジードメインとして、同じ Deployment の Pod ができるだけ別ノードに配置されるよう TSC を設定します。

deployment-b.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: deployment-b
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: deployment-b
  template:
    metadata:
      labels:
        app: deployment-b
    spec:
      topologySpreadConstraints:
        - maxSkew: 1
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
          whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
          labelSelector:
            matchLabels:
              app: deployment-b
      containers:
        - name: nginx
          image: nginx:1.29

続いて、deployment-a をデプロイします。こちらにも同じ TSC を設定し、さらに deployment-b の Pod があるノードにしか配置できない PodAffinity を設定します。

deployment-a.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: deployment-a
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: deployment-a
  template:
    metadata:
      labels:
        app: deployment-a
    spec:
      topologySpreadConstraints:
        - maxSkew: 1
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
          whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
          labelSelector:
            matchLabels:
              app: deployment-a
      affinity:
        podAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchLabels:
                  app: deployment-b
              topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
        - name: nginx
          image: nginx:1.29

適用します。

$ kubectl apply -f deployment-b.yaml
deployment.apps/deployment-b created

$ kubectl apply -f deployment-a.yaml
deployment.apps/deployment-a created

deployment-b は Node 2 と Node 3 に 1 Pod ずつ配置されます。deployment-a は PodAffinity により、その Pod がある同じ 2 ノードに配置されます。

$ kubectl get pods -o wide
NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE
deployment-a-84d676876d-fb7h4   1/1     Running   0          20s   10.42.1.15   ip-10-0-0-5
deployment-a-84d676876d-rrt8r   1/1     Running   0          20s   10.42.2.14   ip-10-0-0-6
deployment-b-5f77d6ff9f-bfdw8   1/1     Running   0          31s   10.42.1.14   ip-10-0-0-5
deployment-b-5f77d6ff9f-hgq7s   1/1     Running   0          31s   10.42.2.13   ip-10-0-0-6

ローリングアップデートで新しい Pod が Pending になる

この状態で deployment-a をローリングアップデートします。ここでは挙動を確認するため、rollout restart を実行します。

$ kubectl rollout restart deployment/deployment-a
deployment.apps/deployment-a restarted

新しい ReplicaSet の Pod が 1 つ作成されますが、Pending のままになります。

$ kubectl get pods -o wide
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE
deployment-a-68b887d5f6-d5qqv    0/1     Pending   0          12s   <none>       <none>
deployment-a-84d676876d-fb7h4    1/1     Running   0          11m   10.42.1.15   ip-10-0-0-5
deployment-a-84d676876d-rrt8r    1/1     Running   0          11m   10.42.2.14   ip-10-0-0-6
deployment-b-5f77d6ff9f-bfdw8    1/1     Running   0          12m   10.42.1.14   ip-10-0-0-5
deployment-b-5f77d6ff9f-hgq7s    1/1     Running   0          12m   10.42.2.13   ip-10-0-0-6

イベントを見ると、Node 1 は PodAffinity を満たさず、Node 2 と Node 3 は TSC を満たさないため、どのノードにも配置できないことが分かります。

Warning  FailedScheduling  default-scheduler  0/3 nodes are available: 1 node(s) didn't match pod affinity rules, 2 node(s) didn't match pod topology spread constraints.

なぜ TSC を満たさないのでしょうか。

deployment-a の TSC の labelSelector は app: deployment-a です。そのため、更新前の Pod と更新後の Pod を区別せず、どちらも偏りの計算対象になります。

新しい Pod を Node 2 または Node 3 に配置すると、deployment-a の分布は 0 / 2 / 1 になります。最小の 0 と最大の 2 の差は maxSkew: 1 を超えるため、whenUnsatisfiable: DoNotSchedule によってスケジュールできません。

一方、Node 1 には deployment-b の Pod がないため、必須の PodAffinity を満たせません。結果として、新しい Pod は Pending のままになり、ローリングアップデートが進みません。

`matchLabelKeys` で更新前後の Pod を分けて数える

このケースでは、deployment-a.yaml のマニフェストで、TSC の matchLabelKeys に pod-template-hash を指定します。

topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: kubernetes.io/hostname
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        app: deployment-a
    matchLabelKeys:        # 追加
      - pod-template-hash  # 追加

pod-template-hash は Deployment が ReplicaSet ごとに Pod へ付与するラベルです。matchLabelKeys に指定すると、スケジューリング対象の Pod と同じ値を持つ Pod だけが TSC の偏り計算に含まれます。

つまり、更新中の新しい Pod は更新前の Pod と別のグループとして扱われます。最初の新しい Pod を Node 2 に配置する場合、新しい ReplicaSet だけで見た分布は 0 / 1 / 0 です。差は 1 なので maxSkew: 1 を満たし、配置できます。

この設定を含むマニフェストを適用します。

$ kubectl apply -f deployment-a.yaml
deployment.apps/deployment-a configured

その後、もう一度ローリングアップデートします。

$ kubectl rollout restart deployment/deployment-a
deployment.apps/deployment-a restarted

$ kubectl rollout status deployment/deployment-a
deployment "deployment-a" successfully rolled out

更新後の Pod は Node 2 と Node 3 に 1 Pod ずつ配置され、更新は完了します。

$ kubectl get pods -o wide
NAME                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE
deployment-a-6dcdfdc889-kzbrx    1/1     Running   0          26s   10.42.1.18   ip-10-0-0-5
deployment-a-6dcdfdc889-xz62p    1/1     Running   0          22s   10.42.2.17   ip-10-0-0-6
deployment-b-5f77d6ff9f-bfdw8    1/1     Running   0          26m   10.42.1.14   ip-10-0-0-5
deployment-b-5f77d6ff9f-hgq7s    1/1     Running   0          26m   10.42.2.13   ip-10-0-0-6

以下の図の上段は更新途中、下段は更新完了後の状態です。更新途中では、旧 ReplicaSet と新 ReplicaSet がそれぞれの pod-template-hash ごとに TSC を満たします。そのため、新しい Pod を起動してから古い Pod を終了するローリングアップデートを進められます。