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Karmada v1.10发布,新增多集群声明式负载重平衡 ...
Karmada v1.10发布,新增多集群声明式负载重平衡
惊雷无声
金牌会员
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2024-6-19 18:27:04
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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情况下部署和运维业务应用。依附兼容 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大概不是最优,但调度器为了减少对体系的打击会尽大概保持调度效果的惰性,不会轻易改变调度效果;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:
排除资源模板名称长度不能凌驾 63 个字符的限制
生产情况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,其调度效果通常会保持惰性,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,体系也只会在须要时进行最小化的调解,以最大程度地减少对体系的影响。
然而,在某些情况下,用户大概盼望能够主动触发全新的重调度,完全忽略过去的分配效果,并在集群之间建立全新的副本分布状态,比方:
在主备集群模式下,由于主集群故障,应用被迁移至备集群,主集群规复后,应用盼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,相应集群资源富足后,应用盼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,应用盼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,假如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。
比方,用户想触发 Deployment/foo 的重调度,只需声明下述 WorkloadRebalancer 资源:
apiVersion: apps.karmada.io/v1alpha1
kind: WorkloadRebalancer
metadata:
name: foo-rebalancer
spec:
workloads:
- apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: foo
namespace: default
复制代码
然后,调度器将对该 Deployment 进行重调度。
1)假如成功,您将看到以下效果:
apiVersion: apps.karmada.io/v1alpha1
kind: WorkloadRebalancer
metadata:
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
复制代码
2)假如失败,比方 Deployment/foo 的 ResourceBinding 不存在,您将得到以下效果:
apiVersion: apps.karmada.io/v1alpha1
kind: WorkloadRebalancer
metadata:
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
复制代码
有关此功能的详细描述,请拜见用户指南:
https://karmada.io/zh/docs/next/userguide/scheduling/workload-rebalancer
排除资源模板命名长度的限制
由于历史筹划原因,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 值不能凌驾 63 个字符,导致用户无法将名称长度凌驾 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 版本起动手消除这一限制,并在 v1.8 和 v1.9 版本中做了富足的准备工作,以确保利用旧版本 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。
更多详情请拜见 [Umbrella] 在资源中利用 permanent-id 替换 namespace/name
标签:
https://github.com/karmada-io/karmada/issues/4711
生产情况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 组件的内存利用
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,以办理 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 编码等安全掩护功能
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
采取须要步调以消除安全扫描工具的误报,如在利用 karmadactl 删除 token 时调解日记打印内容和消除 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
相信这些积极将使 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现由衷的感谢:
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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惊雷无声
金牌会员
这个人很懒什么都没写!
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