ClickHouse Operator 中多分片集群Pod重建卡顿问题分析与解决
ClickHouse Operator 是一个用于在Kubernetes上管理ClickHouse集群的工具。近期在0.23.3版本中发现了一个关键问题:当集群设置超过2个分片和2个副本时(例如4分片2副本),在进行Pod资源变更操作时会出现卡顿现象。
问题现象
在特定设置的ClickHouse集群中,当执行以下操作时会出现异常:
- 修改Pod资源限制(如CPU/内存)
- 调整磁盘大小
- 其他设置变更
操作会部分完成(通常处理4个Pod后),然后进入等待状态,直到达到reconcile.statefulSet.update.timeout设置的超时时间(默认30分钟)才会继续。这种问题在2分片2副本的设置下不会出现。
问题根源
经过深入分析,发现问题的核心原因在于:
-
端口设置冲突:当用户自定义了非标准端口(如8124替代默认8123)但没有正确设置对应的Service模板时,会导致健康检查失败。
-
并发处理限制:Operator在处理大规模集群时,默认的并发控制参数可能不足,特别是在
reconcile.host.exclude设置为true时,等待主机从集群中排除的过程容易出现阻塞。 -
健康检查机制:Liveness/Readiness探针依赖于默认端口设置,当端口变更后,健康检查会持续失败,导致Operator误判节点状态。
解决方案
推荐方案
升级到0.23.5版本,该版本已修复此问题。这是最直接有效的解决方法。
临时解决方案
如果暂时无法升级,可采用以下两种方法:
-
手动干预:当Operator卡顿时,手动删除处于WAIT状态的Pod,触发Operator继续处理。
-
设置调整:修改Operator设置,将
reconcile.host.exclude设为false。但需要注意:- 这会跳过等待主机从集群排除的步骤
- 可能影响集群数据一致性
- 不建议在生产环境长期使用
正确设置建议
对于需要自定义端口的场景,必须同时设置Service模板:
templates:
serviceTemplates:
- name: svc-template
spec:
type: ClusterIP
ports:
- name: http
port: 8124
- name: tcp
port: 9001
- name: interserver
port: 9010
defaults:
templates:
replicaServiceTemplate: svc-template
最佳实践
- 保持版本更新:及时升级到最新稳定版Operator
- 谨慎修改默认端口:除非必要,否则建议使用默认端口设置
- 完整设置:修改端口时确保Service、Pod模板同步更新
- 监控超时设置:根据集群规模适当调整
reconcile.statefulSet.update.timeout
总结
ClickHouse Operator在多分片集群中的卡顿问题主要源于健康检查机制和并发控制的不足。通过版本升级或合理设置可以解决此问题。对于生产环境,建议在变更前充分测试,并考虑集群规模对Operator性能的影响。
对于大规模ClickHouse集群管理,理解Operator的工作原理和设置细节至关重要,这能帮助运维人员快速定位和解决类似问题。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00