Harvester项目中Longhorn v2存储类镜像上传问题分析与解决方案
问题背景
在Harvester v1.5.0-rc2版本中,用户报告了一个关于Longhorn v2存储类的重要问题:当尝试向使用Longhorn v2作为提供程序的存储类添加镜像时,操作会挂起无法完成。这一问题不仅影响了原生Harvester UI中的操作,也影响了通过上游Rancher集群导入Harvester后的使用体验。
问题现象分析
从技术角度看,该问题表现为以下几个关键现象:
- 镜像创建和上传过程无响应,操作界面卡住
- Longhorn UI中显示相关卷状态为"faulted"(故障)
- 系统日志显示无法为副本找到合适的磁盘
- 底层存储设备存在资源繁忙的错误提示
根本原因
经过深入分析,发现问题主要由以下几个技术因素导致:
-
磁盘准备不充分:Longhorn v2副本无法找到合适的磁盘进行创建,因为节点CRD中没有为v2卷配置任何磁盘。
-
遗留LVM配置冲突:系统检测到磁盘上存在旧的LVM卷组配置(可能是之前Harvester集群使用的),这些配置自动启用并与新配置产生冲突。
-
存储清理机制不足:Node Disk Manager(NDM)在遇到LVM设备时没有执行必要的清理操作,导致后续的wipefs、mkfs和mount命令无法正常执行。
-
NVMe存储的特殊要求:对于非NVMe存储设备,Longhorn v2有特定的容量要求(必须是4096字节的倍数),但系统没有提供明确的错误提示。
解决方案与验证
针对这一问题,开发团队采取了以下措施:
-
环境清理:对于存在遗留LVM配置的环境,需要手动移除LVM设备,然后执行wipefs、mkfs和mount命令来重新准备磁盘。
-
增强机制:提出了两个增强性改进方案:
- 改进磁盘准备流程,确保在提供给Longhorn v2使用前完成必要的清理和格式化
- 增强用户界面提示,帮助用户了解主机存储状况
-
版本验证:在v1.5.0-rc4版本中验证了解决方案的有效性,确认在正确配置磁盘后问题得到解决。
最佳实践建议
基于这一问题的分析,我们建议Harvester用户在使用Longhorn v2存储类时注意以下几点:
-
存储设备准备:
- 确保磁盘完全清理干净,没有遗留的分区或卷组
- 对于非NVMe设备,确保容量是4096字节的倍数
-
环境检查:
- 部署集群后,先检查Longhorn节点CRD中的磁盘配置
- 确认NDM能够正确识别和管理所有可用磁盘
-
问题排查:
- 遇到类似问题时,首先检查Longhorn UI中的卷状态
- 查看系统日志中关于磁盘准备和副本创建的错误信息
-
版本选择:
- 建议使用v1.5.0-rc4或更高版本,其中包含了相关改进
总结
Harvester与Longhorn v2的集成提供了强大的存储解决方案,但在实际部署中需要注意存储设备的准备和配置。通过理解这一问题的技术背景和解决方案,用户可以更有效地部署和管理基于Harvester的存储基础设施。未来版本中,随着相关增强功能的实现,这一过程的用户体验将得到进一步改善。
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