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：
- 对于 Detector 控制器：队列 Reconcile 时间降低了60%。
- 对于 binding-controller 控制器：队列 Reconcile 时间降低了25%。
这些指标显示了在版本 v1.13.0，控制器 Detector 和 binding-controller 在重启场景下存量资源重新编排的性能有了显著的提升。