Harvester项目中RKE2集群升级后无法恢复的问题分析与解决方案
2025-06-14 19:09:05作者:滕妙奇
问题背景
在Harvester虚拟化平台的使用过程中,用户可能会遇到一个特殊场景:当从v1.4.0版本升级到v1.4.1-rc1后,基于SLES15-SP6镜像创建的RKE2集群虚拟机在启动后无法正常恢复,表现为"waiting for cluster agent to connect"状态。这个问题虽然出现频率不高,但一旦发生会对业务连续性造成影响。
现象表现
当问题发生时,用户会观察到以下典型现象:
- RKE2集群虚拟机状态显示为运行中,但集群代理无法连接
- 检查集群状态时发现多个核心Pod处于非运行状态(Unknown或ContainerCreating)
- 系统日志中显示大量"Failed to create pod sandbox"错误
- 网络组件Calico相关的Pod出现异常
根本原因分析
经过深入排查,发现问题的根源在于SLES15-SP6基础镜像中缺少iptables组件。这一缺失导致Calico网络插件无法正常工作,进而引发以下连锁反应:
- Calico依赖iptables进行网络策略管理和IP地址分配
- 缺少iptables导致Calico无法正确释放已分配的IP地址块
- IP地址耗尽后,新Pod无法获得网络资源
- 关键系统组件(如cluster-agent)因网络问题无法启动
- 最终表现为集群无法完全恢复
值得注意的是,这个问题并非由Harvester升级直接引起,而是基础环境配置不完整导致的潜在问题,升级过程只是触发了它的显现。
解决方案
针对这个问题,我们提供以下解决方案:
临时解决方案(已出现问题)
对于已经出现问题的环境,可以按照以下步骤恢复:
- 登录到受影响的RKE2虚拟机
- 安装iptables组件:
zypper install -y iptables - 使用calicoctl工具释放被占用的IP地址块
- 重启相关服务或整个节点
预防性解决方案
为避免此类问题发生,建议在创建RKE2集群时采取以下预防措施:
- 使用已经包含iptables组件的SLES15-SP6镜像
- 在cloud-init配置中添加iptables安装指令
- 在集群部署前验证基础环境依赖是否完整
最佳实践建议
基于此问题的分析,我们建议Harvester用户在处理RKE2集群时注意以下几点:
- 基础镜像选择:优先使用官方推荐的、经过验证的基础镜像
- 环境预检查:在部署关键业务集群前,进行必要的环境依赖检查
- 监控设置:配置适当的监控告警,及时发现网络组件异常
- 文档参考:详细阅读相关产品文档中的已知问题和限制说明
技术深度解析
从技术实现层面看,这个问题揭示了Kubernetes网络插件对底层系统工具的强依赖性。Calico作为CNI插件的一种实现,其正常运行需要以下条件:
- 正确的内核模块支持
- iptables/nftables等网络工具链
- 足够的IP地址资源
- 健康的网络连接
在容器网络场景中,IP地址管理尤为重要。Calico使用IPAM(IP Address Management)机制来分配Pod IP,当旧IP无法正确释放时,会导致新Pod无法获取网络资源,进而影响整个集群功能。
总结
Harvester平台上RKE2集群的这类问题虽然表现复杂,但根源明确,解决方案可靠。通过理解其背后的技术原理,用户可以更好地预防和应对类似情况。这也提醒我们,在云原生环境部署中,基础环境配置的完整性不容忽视,特别是在网络组件等基础设施层面。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
376
3.26 K
暂无简介
Dart
621
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
479
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
619
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
791
77