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。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00