Harvester项目中的存储类默认设置冲突问题分析与解决方案
问题背景
在Harvester v1.4.0至v1.4.1-rc1版本的升级过程中,部分用户遇到了一个与存储类(StorageClass)相关的升级障碍。具体表现为当集群中存在非默认存储类设置时,升级过程会被webhook拦截,提示"default storage class already exists"错误。
问题现象
在3节点见证(witness)集群环境中,当用户创建了一个自定义存储类(如名为sc2的存储类)并将其设置为默认存储类后,尝试执行Harvester版本升级时会遇到以下错误:
admission webhook "validator.harvesterhci.io" denied the request: managed chart harvester is not ready, please wait for it to be ready
进一步检查ManagedChart状态时,会发现更详细的错误信息:
cannot patch "harvester-longhorn" with kind StorageClass: admission webhook "validator.harvesterhci.io" denied the request: default storage class %!s(MISSING) already exists, please reset it first
根本原因分析
经过深入调查,发现该问题由以下几个因素共同导致:
-
Harvester chart的默认行为:Harvester chart在部署时会自动将
harvester-longhorn存储类标记为默认(default)存储类,通过设置storageclass.kubernetes.io/is-default-class: "true"注解。 -
集群扩展时的自动部署:当集群处于扩展状态(如添加新节点)时,Harvester相关部署会自动扩展,这是由于
management.cattle.io/scale-available注解的存在。 -
webhook验证冲突:当用户已经设置了其他存储类为默认存储类,而Harvester managedchart尝试重新部署并更新变更时,webhook会拦截这种冲突操作,导致升级失败。
解决方案
针对这一问题,开发团队提出了以下解决方案:
-
chart模板条件增强:在chart定义中添加更多条件判断,使用Helm的lookup功能检查是否已有其他存储类设置了默认注解。
-
控制器逻辑优化:当任何非
harvester-longhorn存储类被设置为默认时,Harvester控制器应自动将managedchart中的spec.values.storageClass.defaultStorageClass字段设置为false,避免冲突。 -
临时解决方案:在升级前手动编辑managedchart,将
spec.values.storageClass.defaultStorageClass设置为false。
技术实现细节
修复方案主要包含以下技术实现:
-
Helm模板条件判断:在harvester-storageclass.yaml模板中添加条件判断,确保只有在没有其他默认存储类时才设置
harvester-longhorn为默认。 -
webhook验证逻辑优化:修改webhook验证逻辑,正确处理存储类默认状态的变更请求。
-
超时设置修复:确保所有webhook配置都设置了适当的timeoutSeconds值,避免因超时导致的升级失败。
验证方案
为确保修复效果,建议进行以下验证步骤:
- 创建一个新存储类并将其设置为默认存储类
- 观察managedchart状态,确认没有出现存储类冲突错误
- 执行版本升级操作,验证升级过程顺利完成
- 检查升级后集群状态,确认所有组件正常运行
总结
Harvester项目中存储类默认设置的冲突问题是一个典型的配置管理挑战。通过增强chart的条件判断、优化控制器逻辑和webhook验证机制,开发团队有效解决了这一问题。这一修复不仅解决了当前版本的升级障碍,也为后续版本提供了更健壮的存储类管理机制。
对于正在使用v1.4.0版本且遇到此问题的用户,可以按照提供的临时解决方案进行操作,或者等待包含完整修复的v1.4.2版本发布。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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