2025-6-12 karmada介绍

你提供的 PropagationPolicy YAML 配置如下：

YAML

apiVersion: policy.karmada.io/v1alpha1
kind: PropagationPolicy
metadata:
  name: nginx-propagation
spec:
  resourceSelectors:
    - apiVersion: apps/v1
      kind: Deployment
      name: nginx
  placement:
    clusterAffinity:
      clusterNames:
        - cluster-1
        - cluster-2

这个 PropagationPolicy 的作用是告诉 Karmada：将名为 nginx、类型为 Deployment、API 版本为 apps/v1 的资源分发到 cluster-1 和 cluster-2 这两个成员集群。

Karmada 是如何知道 nginx Deployment 的详细配置信息，例如 CPU、内存的 request/limit 值、副本数 (replicas) 和容忍度 (tolerations) 等的呢？

答案在于 Karmada 的工作原理和它对 Kubernetes 原生 API 对象的处理方式：

Karmada 控制平面作为 Kubernetes API 的聚合层：
Karmada 的核心组件包括 karmada-apiserver，它是一个聚合的 Kubernetes API 服务器。当用户提交 Deployment、Pod、Service 等任何标准的 Kubernetes 资源到 Karmada 控制平面时，这些资源并不是直接部署到某个具体的集群，而是首先存储在 Karmada 控制平面的 etcd 中。

用户提交的是完整的 Kubernetes 资源模板：

当你在 Karmada 环境中创建 nginx Deployment 时，你提交的 YAML 文件是一个完整的 Kubernetes Deployment 定义，其中包含了所有的详细配置，比如：

YAML

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3 # 副本数
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: nginx:latest
          resources: # CPU 内存 request/limit
            requests:
              cpu: "100m"
              memory: "128Mi"
            limits:
              cpu: "200m"
              memory: "256Mi"
      tolerations: # 容忍度
        - key: "key"
          operator: "Equal"
          value: "value"
          effect: "NoSchedule"
      # ... 其他配置，如卷、环境变量等

这个完整的 Deployment YAML 文件是作为资源模板被提交到 Karmada 控制平面。

PropagationPolicy 负责选择和调度：
PropagationPolicy 并没有包含 nginx Deployment 的具体配置，它只定义了哪些资源（通过 resourceSelectors）应该被分发到哪些集群（通过 placement）。
Karmada Controller Manager 的作用：
Karmada 控制平面中的 karmada-controller-manager 运行着多个控制器，其中：
- Policy Controller (策略控制器): 负责观察 PropagationPolicy 对象。当它看到 nginx-propagation 这个 PropagationPolicy 时，它会根据 resourceSelectors 找到 Karmada etcd 中存储的完整的 nginx Deployment 资源模板。然后，它会为这个 nginx Deployment 和指定的集群（cluster-1, cluster-2）创建 ResourceBinding 对象。
- Binding Controller (绑定控制器): 负责观察 ResourceBinding 对象。对于每个 ResourceBinding，它会创建一个 Work 对象，这个 Work 对象包含了完整的 nginx Deployment YAML 定义以及要分发的目标集群信息。
- Execution Controller (执行控制器): 负责观察 Work 对象。当 Work 对象被创建时，执行控制器会将 Work 对象中包含的完整 nginx Deployment 定义发送到目标成员集群（cluster-1 和 cluster-2）的 kube-apiserver。

总结来说，Karmada 不是通过 PropagationPolicy 来“知道”nginx 的详细配置，而是：

你首先将完整的 nginx Deployment 定义提交到了 Karmada 控制平面。
Karmada 控制平面（karmada-apiserver 和其后的 etcd）存储了这些完整的资源定义。
PropagationPolicy 只是作为一个调度策略，指示 Karmada 的控制器去查找并使用这些已经存储在 Karmada 控制平面中的完整资源定义，并将其分发到指定的成员集群。

所以，Karmada 能够获取 nginx 的 CPU、内存 request/limit 值、副本数、容忍度等所有详细信息，是因为这些信息本身就是你提交的 Deployment 资源定义的一部分，Karmada 只是负责将其作为“模板”进行分发。

将完整的 nginx Deployment 定义提交到了 Karmada 控制平面是啥命令 #

要将完整的 nginx Deployment 定义提交到 Karmada 控制平面，你使用的命令和提交到任何 Kubernetes 集群的命令是完全一样的：

就是标准的 kubectl apply -f <your-nginx-deployment.yaml> 命令。

关键在于，你将 kubectl 配置为指向 Karmada 控制平面的 kube-apiserver。

具体步骤： #

准备 nginx Deployment 的 YAML 文件：

首先，你需要一个包含 nginx Deployment 完整配置的 YAML 文件。例如，将其保存为 nginx-deployment.yaml：

YAML

# nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 3 # 示例：3个副本
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: nginx:latest
          ports:
            - containerPort: 80
          resources: # 示例：CPU/内存 requests/limits
            requests:
              cpu: "100m"
              memory: "128Mi"
            limits:
              cpu: "200m"
              memory: "256Mi"
      tolerations: # 示例：容忍度
        - key: "node.kubernetes.io/disk-pressure"
          operator: "Exists"
          effect: "NoSchedule"
      # ... 其他你需要的配置

确保 kubectl 指向 Karmada 控制平面：
当你安装 Karmada 后，它会提供一个 kubeconfig 文件，你需要使用这个文件来配置 kubectl，使其连接到 Karmada 的 API Server。
- 方法一：直接使用 KUBECONFIG 环境变量 (推荐临时使用)：
  假设 Karmada 的 kubeconfig 文件路径为 ~/.kube/karmada.config (具体路径取决于你的 Karmada 安装方式)。
  Bash
```
export KUBECONFIG=~/.kube/karmada.config
```
  这样，接下来的 kubectl 命令都会发往 Karmada 控制平面。
- 方法二：合并到默认的 ~/.kube/config 文件：
  你可以将 Karmada 的配置合并到你的默认 kubeconfig 文件中，然后通过 kubectl config use-context 来切换上下文。
  Bash
```
# 假设 Karmada 的 kubeconfig 路径为 karmada-config.yaml
KUBECONFIG=~/.kube/config:karmada-config.yaml kubectl config view --flatten > /tmp/merged-config
mv /tmp/merged-config ~/.kube/config
# 切换到 Karmada 上下文，具体名称取决于你的 Karmada 安装
kubectl config use-context karmada-apiserver # 或者其他类似名称
```
提交 Deployment 定义到 Karmada：
一旦 kubectl 配置正确指向 Karmada，你就可以执行创建资源的命令了：
Bash
```
kubectl apply -f nginx-deployment.yaml
```
这条命令会将 nginx-deployment.yaml 中定义的完整的 Deployment 对象提交到 Karmada 控制平面的 API Server，并存储在 Karmada 的 etcd 中。

总结： #

对于用户而言，操作 Karmada 控制平面就像操作一个普通的 Kubernetes 集群一样。你提交的原生 Kubernetes 资源定义（如 Deployment、Service、ConfigMap 等）被 Karmada 接收并存储。PropagationPolicy 和 OverridePolicy 等 Karmada 特有的策略资源，则是在这些原生资源之上，定义了它们如何在成员集群中进行分发和差异化配置的逻辑。

将完整的 nginx Deployment 定义提交到了 Karmada 控制平面 是啥命令 #

具体步骤： #

总结： #

所以，核心就是：首先 kubectl apply 一个完整的 Kubernetes 资源定义到 Karmada 控制平面，然后通过 PropagationPolicy 告诉 Karmada 如何将这个资源分发出去。 #

将完整的 nginx Deployment 定义提交到了 Karmada 控制平面是啥命令 #

所以，核心就是：首先 `kubectl apply` 一个完整的 Kubernetes 资源定义到 Karmada 控制平面，然后通过 `PropagationPolicy` 告诉 Karmada 如何将这个资源分发出去。 #