External-Secrets项目升级至0.16版本的完整指南
2025-06-10 11:08:49作者:何举烈Damon
前言
External-Secrets作为Kubernetes生态中广受欢迎的秘密管理工具,其0.16版本的发布带来了重要的API版本变更。本文将详细介绍从低版本升级到0.16的完整流程、潜在风险及解决方案,帮助运维人员顺利完成升级。
升级前的关键检查
在开始升级前,必须进行两项关键检查:
-
v1alpha1资源检查:确保集群中不再使用任何v1alpha1版本的资源。这需要手动检查所有相关配置文件和工具链。
-
存储版本检查:执行以下命令验证CRD状态:
kubectl get crd \
externalsecrets.external-secrets.io\
secretstores.external-secrets.io\
clustersecretstores.external-secrets.io\
clusterexternalsecrets.external-secrets.io\
-o jsonpath='{.items[*].status.storedVersions[?(@=="v1alpha1")]}' | \
grep -q v1alpha1 && echo "需要处理" || echo "可以继续"
如果发现v1alpha1版本残留,必须使用kubectl patch命令清理存储版本。
升级路径详解
方案一:通过Helm管理CRD(推荐)
对于使用Helm安装并管理CRD的用户(installCRDs=true),升级过程最为简单:
helm repo update
helm upgrade <release名称> external-secrets/external-secrets --version 0.16.1
这种方案下,Helm会自动处理所有CRD的升级工作。
方案二:手动管理CRD
对于将CRD与Operator分开管理的用户,需要先手动升级CRD:
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/external-secrets/external-secrets/v0.16.1/deploy/crds/bundle.yaml
确认CRD升级成功后,再升级Operator组件。
常见问题与解决方案
问题1:转换Webhook失败
错误现象:
conversion webhook for external-secrets.io/v1 failed
根本原因:CRD安装过程未完成或失败。
解决方案:
- 确认CRD已正确安装
- 检查转换Webhook配置
- 对于ArgoCD用户,可能需要启用"replace"同步选项
问题2:CRD验证失败
错误现象:
spec.conversion.webhookClientConfig: Forbidden: should not be set when strategy is not set to Webhook
解决方案:
- 确保使用0.16.1而非0.16.0版本
- 手动移除无效的Webhook配置
问题3:控制器启动失败
错误现象:
no matches for kind "ExternalSecret" in version "external-secrets.io/v1"
解决方案:
- 确认CRD中已包含v1版本定义
- 检查CRD安装日志是否有错误
- 必要时重新安装Operator
升级后的验证
完成升级后,建议进行以下验证:
- 检查所有CRD的存储版本:
kubectl get crd <crd名称> -o jsonpath='{.status.storedVersions}'
- 验证Operator日志是否正常:
kubectl logs -n <namespace> <pod名称>
- 测试现有ExternalSecret资源是否仍能正常同步秘密数据
最佳实践建议
-
生产环境升级策略:
- 先在测试环境验证升级流程
- 制定详细的回滚方案
- 在低流量时段执行升级
-
资源版本管理:
- 逐步将现有资源从v1beta1迁移到v1
- 建立资源版本审计机制
-
监控与告警:
- 升级后加强监控关键指标
- 设置资源同步失败的告警
总结
External-Secrets 0.16版本带来了更稳定的API接口,但升级过程需要谨慎操作。通过本文提供的详细指南,用户可以系统性地完成升级工作,避免常见陷阱。记住,良好的升级前准备和验证是确保平稳过渡的关键。对于关键业务系统,建议在升级前进行全面备份,并确保团队熟悉回滚流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
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
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322