FederatedHPA

在 Karmada 中，FederatedHPA 可以跨多个集群扩展/缩小工作负载的副本，旨在根据需求自动调整工作负载的规模。

当负载增加时，如果 Pod 的数量低于配置的最大值，则 FederatedHPA 扩展工作负载（例如 Deployment、StatefulSet 或其他类似资源）的副本数。 当负载减少时，如果 Pod 的数量高于配置的最小值，则 FederatedHPA 缩小工作负载的副本数。

FederatedHPA 不适用于不能进行扩缩的对象（例如 DaemonSet）。

FederatedHPA 是作为 Karmada API 资源和控制器实现的，该资源确定了控制器的行为。 FederatedHPA 控制器运行在 Karmada 控制平面中，定期调整其目标（例如 Deployment）的所需规模， 以匹配观察到的指标，例如平均 CPU 利用率、平均内存利用率或任何其他自定义指标。

FederatedHPA 如何工作？

为了实现跨集群的自动扩缩容，Karmada 引入了 FederatedHPA 控制器和 karmada-metrics-adapter，它们的工作方式如下：

1. HPA 控制器定期通过指标 API metrics.k8s.io 或 custom.metrics.k8s.io 使用标签选择器查询指标。
2. karmada-apiserver 获取指标 API 查询结果，然后通过 API 服务注册将其路由到 karmada-metrics-adapter。
3. karmada-metrics-adapter 将从目标集群（Pod 所在的集群）查询指标。收集到指标后，它会对这些指标进行聚合并返回结果。
4. HPA 控制器将根据指标计算所需的副本数，并直接扩展/缩小工作负载的规模。然后，karmada-scheduler 将这些副本调度到成员集群中。

注意：要使用此功能，Karmada 版本必须为 v1.6.0 或更高版本。

API 对象

FederatedHPA 是 Karmada 弹性伸缩 API 组中的一个 API。当前版本为 v1alpha1，仅支持 CPU 和内存指标。

您可以在这里查看 FederatedHPA API 规范。

后续规划

如果您配置了 FederatedHPA，则可能还需要考虑运行类似于 Cluster Autoscaler 的集群级别自动扩缩容工具。

有关 FederatedHPA 的更多信息：

• 阅读 FederatedHPA 基于 resource metrics(CPU/Memory) 弹性伸缩 以了解 FederatedHPA。
• 阅读 FederatedHPA 基于 custom metrics(自定义指标)弹性伸缩 以了解 FederatedHPA。