k0s项目Airgap部署中containerd配置问题解析与解决方案
背景介绍
k0s作为一款轻量级Kubernetes发行版,在离线环境(Airgap)部署时需要特别注意容器镜像的管理。近期在v1.30.4+k0s.0版本中,用户报告了Airgap部署失败的问题,核心表现为pause容器镜像无法正确加载。
问题现象
在全新安装的v1.30.4+k0s.0环境中,当使用Airgap模式部署时,系统组件Pod(如calico-node、kube-proxy等)均无法正常启动。通过查看Pod事件日志,发现containerd尝试从外部拉取pause:3.8镜像失败,而实际上Airgap包中只包含pause:3.9版本。
根本原因分析
经过深入排查,发现该问题主要由以下因素导致:
-
containerd配置版本不匹配:用户部署时覆盖了默认的containerd.toml配置文件,使用了旧版格式的配置,导致k0s无法正确注入默认的pause镜像设置。
-
配置覆盖机制变化:从k0s 1.27.1版本开始,containerd配置采用了新的动态加载机制,旧版的全量覆盖方式会破坏k0s的默认配置。
-
镜像版本硬编码:虽然k0s默认使用pause:3.9镜像,但旧版配置可能导致containerd回退到硬编码的pause:3.8版本。
解决方案
正确配置containerd
对于需要自定义containerd配置的场景,应采用k0s推荐的配置方式:
-
使用动态配置目录:将自定义配置放置在/etc/k0s/containerd.d/目录下,而非直接覆盖/etc/k0s/containerd.toml文件。
-
保留默认配置:k0s会自动生成基础配置,用户只需添加必要的自定义部分。
-
镜像仓库认证:如需配置私有仓库认证,可创建单独的配置文件,例如:
# /etc/k0s/containerd.d/registry.toml
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."docker.io"]
endpoint = ["https://registry-1.docker.io"]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.configs]
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.configs."registry.example.com".auth]
username = "user"
password = "pass"
Airgap部署最佳实践
-
验证镜像包完整性:部署前检查airgap-images-list.txt确保包含所有必需镜像。
-
配置镜像拉取策略:在k0s配置中明确设置imagePullPolicy为Never。
-
版本兼容性检查:确保k0s版本与containerd配置格式匹配。
经验总结
-
避免全量覆盖配置:现代容器运行时通常采用模块化配置,应优先使用追加方式而非覆盖。
-
版本升级注意事项:跨多个次要版本升级时,需特别注意配置格式的变化。
-
离线环境测试:Airgap部署前应在隔离环境充分验证,特别是镜像依赖关系。
通过正确理解k0s的containerd配置机制,并遵循推荐的配置方式,可以避免类似问题的发生,确保Airgap环境下的稳定部署。对于需要深度定制的场景,建议参考k0s官方文档中的运行时配置指南,采用符合当前版本的最佳实践。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00