Karmada v1.13 发布，新增应用优先级调度能力

3 月 22 日，南京，聊聊生成式 AI 应用构建

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。

Karmada v1.13 版本现已发布，本版本包含下列新增特性：

新增应用优先级调度功能，可用于保证关键作业时效性
新增应用调度暂停与恢复功能，可用于构建多集群队列系统
Karmada Operator 功能持续演进
Karmada 控制器性能优化提升
Karmada Dashboard 首个版本发布！开启多云编排可视化新篇章

应用优先级调度

当前，Karmada 调度器调度负载时遵循 FIFO 策略，按照负载进入调度队列的次序依次调度。但在某些场景，比如AI训练类作业平台，用户希望工作负载能够按照优先级进行调度。这样当高优先级、紧急任务进入调度队列时，可以实现“插队”的效果，从而确保关键业务的时效性与服务质量。

从 v1.13.0 版本起，用户使用 PropagationPolicy 分发负载时可以指定调度优先级(.spec.SchedulePriority字段)。SchedulePriority 会指向用户事先配置的优先级类，Karmada 解析该优先级类并获取对应的优先级数值，值越大，调度优先级越高。

例如，需要在环境中部署 A，B 两种应用，应用A 负责在线交易这类对实时性要求高的业务，而应用B 负责定期日志清理等非紧急且对时间不敏感的业务。为确保在资源紧张时，应用A 能优先被调度，可以给应用A 配置较大的优先级类。

应用A 的优先级类和 PropagationPolicy 配置：

 apiVersion:scheduling.k8s.io/v1 kind:PriorityClass metadata:    name:high-priority value:1000000  --- apiVersion:policy.karmada.io/v1alpha1 kind:PropagationPolicy metadata:    name:propagation-a spec:  schedulePriority:     priorityClassSource:KubePriorityClass     priorityClassName:high-priority placement:    clusterAffinity:      clusterNames:      -member1 resourceSelectors: -apiVersion:apps/v1    kind:Deployment    name:application-a

应用B 的优先级类和 PropagationPolicy 配置：

 apiVersion: scheduling.k8s.io/v1 kind:PriorityClass metadata:  name:low-priority value:1  --- apiVersion:policy.karmada.io/v1alpha1 kind:PropagationPolicy metadata:  name:propagation-b spec:  schedulePriority:    priorityClassSource:KubePriorityClass    priorityClassName:low-priority placement:    clusterAffinity:      clusterNames:      -member1 resourceSelectors: -apiVersion:apps/v1    kind:Deployment    name:application-b

通过上述配置，当调度队列同时存在应用A 和应用B 的工作负载时，应用A 会被优先调度，即便应用B 先进入队列。

应用调度暂停与恢复

在 v1.13.0 版本，Karmada 正式引入了应用调度环节的暂停与恢复。

社区在字段 ResourceBinding.Spec.Suspension 中新增了字段 Scheduling，用于控制应用调度的暂停与恢复。当 Suspension.Scheduling 为 true 时，应用调度暂停。当 Suspension.Scheduling 为 false 时，应用调度恢复。此功能可以与第三方系统集成，通过控制 ResourceBinding 的 Suspension.Scheduling 的字段值，实现对应用调度过程的精准控制。例如，在创建 ResourceBinding 时，可通过 webhook 将 Suspension.Scheduling 设置为 true 以暂停调度；随后，可对应用进行优先级排序、容量规划等操作；待相关操作完成后，设置 Suspension.Scheduling 为 false 即可恢复调度，最终实现有序调度/资源配额管理等高级能力

Karmada Operator 功能持续演进

本版本持续增强 Karmada Operator，新增以下功能：

支持配置 API Server 边车容器：用户可通过此功能为 Karmada API Server 配置边车容器，从而集成辅助服务。例如，可集成 KMS 插件，实现静态数据加密。
支持配置组件优先级类：用户可通过自定义 Karmada CR 为控制平面组件指定优先级类，确保关键组件以适当的优先级进行调度，从而提升 Karmada 系统的可靠性和稳定性。

Karmada 控制器性能优化提升

在版本 v1.13.0，Karmada 的性能优化主要集中在控制器，减少大规模数据部署场景下，控制器重启时的性能开销。为了验证性能优化的成效，社区准备了 12C CPU, 28G RAM 的物理机，并部署了 1000 个 Deployments 和 1000个 Configmaps，共生成 2000 个 ResourceBindings。在重启组件 karmada-controller-manager 后，收集 workqueue 的指标，结果如下：