本文分享自华为云社区《Karmada v1.10 - 多集群声明式负载重平衡》，作者：云容器大未来。

Karmada 是开放的多云多集群容器编排引擎，旨在帮助用户在多云环境下部署和运维业务应用。凭借兼容 Kubernetes 原生 API 的能力，Karmada 可以平滑迁移单集群工作负载，并且仍可保持与 Kubernetes 周边生态工具链协同。

在最新发布的 v1.10 版本中，Karmada 新增了工作负载重平衡功能：在某些场景下，资源副本的当前分布状态可能不是最优，但调度器为了减少对系统的冲击会尽可能保持调度结果的惰性，不会轻易改变调度结果；此时，用户可以通过新引入的 WorkloadRebalancer API 针对指定的资源手动触发全新的重调度，以在集群间建立最优的副本状态分布。

本版本其他新增特性：

• 解除资源模板名称长度不能超过 63 个字符的限制

• 生产环境中的可用性和可靠性增强

新特性概览

Workload Rebalance

一般情况下，工作负载类资源一旦被调度，其调度结果通常会保持惰性，不会轻易改变副本分布状态。即使通过修改资源模板中的副本数或 PropagationPolicy 的 Placement 来触发重新调度，系统也只会在必要时进行最小化的调整，以最大程度地减少对系统的影响。

然而，在某些情况下，用户可能希望能够主动触发全新的重调度，完全忽略过去的分配结果，并在集群之间建立全新的副本分布状态，例如：

• 在主备集群模式下，由于主集群故障，应用被迁移至备集群，主集群恢复后，应用希望重新迁移至主集群。

• 在应用级别故障迁移场景下，由于集群资源不足，应用从多个集群缩减到单个集群，相应集群资源充足后，应用希望重新分发到多集群以确保高可用性。

• 对于聚合调度策略，由于资源限制，副本最初分布在多个集群中，当单个集群足以容纳所有副本后，应用希望重新聚合到单集群。

因此，本版本引入了工作负载重平衡功能，如果当前副本分布状态不是最优，用户可以按需触发全新的重调度。

例如，用户想触发 Deployment/foo 的重调度，只需声明下述 WorkloadRebalancer 资源：

apiVersion: apps.karmada.io/v1alpha1kind: WorkloadRebalancermetadata:  name: foo-rebalancerspec:  workloads:    - apiVersion: apps/v1      kind: Deployment      name: foo      namespace: default

然后，调度器将对该 Deployment 进行重调度。

1）如果成功，您将看到以下结果:

apiVersion: apps.karmada.io/v1alpha1kind: WorkloadRebalancermetadata:  name: foo-rebalancer  generation: 1  creationTimestamp: "2024-05-22T11:16:10Z"spec:  ...status:  finishTime: "2024-05-22T11:16:10Z"  observedGeneration: 1  observedWorkloads:    - result: Successful      workload:        apiVersion: apps/v1        kind: Deployment        name: foo        namespace: default

2）如果失败，例如 Deployment/foo 的 ResourceBinding 不存在，您将得到以下结果：

apiVersion: apps.karmada.io/v1alpha1kind: WorkloadRebalancermetadata:  name: foo-rebalancer  generation: 1  creationTimestamp: "2024-05-22T11:16:10Z"spec:  ...status:  finishTime: "2024-05-22T11:16:10Z"  observedGeneration: 1  observedWorkloads:    - reason: ReferencedBindingNotFound      result: Failed      workload:        apiVersion: apps/v1        kind: Deployment        name: foo        namespace: default

有关此功能的详细描述，请参见用户指南：https://karmada.io/zh/docs/next/userguide/scheduling/workload-rebalancer

解除资源模板命名长度的限制

由于历史设计原因，资源模板的名称被用作 label 的值，从而加速资源的检索。由于 Kubernetes 限制标签 value 值不能超过 63 个字符，导致用户无法将名称长度超过 63 个字符的资源分发至成员集群中去，间接限制了资源模板名称的长度，严重阻碍了用户将工作负载从旧集群迁移到 Karmada。

Karmada 社区从 v1.8 版本起着手消除这一限制，并在 v1.8 和 v1.9 版本中做了充足的准备工作，以确保使用旧版本 Karmada 的用户可以平滑升级到当前新版本，而不用感知这一变化。

更多详情请参见 [Umbrella] 在资源中使用 permanent-id 替换 namespace/name

标签：https://github.com/karmada-io/karmada/issues/4711

生产环境中的可用性和可靠性增强

本版本融合了大量生产级用户的反馈，进行了大量功能性增强以及安全性提升，包括：

1）功能增强：

• 支持分发 kubernetes.io/service-account-token type的 Secret 资源

• 优化 PropagationPolicy 降低优先级时的优先级抢占逻辑

• 显著减少 karmada-metrics-adapter 组件的内存使用

• 优化了 karmada-webhook 的启动逻辑，消除了偶现的异常报错

2）安全增强：

• 将 google.golang.org/protobuf 从 1.31.0 升级到 1.33.0，以解决 CVE-2024-24786 漏洞问题

• 将 Karmada 证书的 RSA 密钥长度从 2048 升级到 3072，提高秘钥安全性

• 将 text/template 库替换为 html/template，增加 HTML 编码等安全保护功能

• 创建文件时由默认授予 0666 权限改为指定授予 0640 权限，提高文件安全性

• 采取必要措施以消除安全扫描工具的误报，如在使用 karmadactl 删除 token 时调整日志打印内容和消除 gosec 警告 G107 等

3）生态集成：

• 为 OpenKruise 中的 CloneSet 资源展示 status.labelSelector，以支持该资源的 HPA 扩缩容特性

• 在 karmadactl 添加成员集群时，新增支持 OIDC 认证模式

相信这些努力将使 Karmada 为用户带来更好的体验！

致谢贡献者

Karmada v1.10 版本包含了来自 32 位贡献者的 356 次代码提交，在此对各位贡献者表示由衷的感谢：

贡献者 GitHub ID:

参考链接

[1]Release Notes:

https://github.com/karmada-io/karmada/releases/tag/v1.10.0

[2]WorkloadRebalancer 指南:

https://karmada.io/zh/docs/userguide/scheduling/workload-rebalancer

[3]WorkloadRebalancer 示例教程:

https://karmada.io/zh/docs/tutorials/workload-rebalancer

[4]Karmada 1.10 升级文档:

https://karmada.io/docs/administrator/upgrading/v1.9-v1.10

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