Kubeblocks中Redis集群创建时Secret对象泄漏问题分析
问题背景
在Kubernetes环境中使用Kubeblocks创建Redis集群时,发现系统会持续不断地创建新的Secret对象。经过观察,在23小时内系统创建了超过67000个Secret对象,最终导致Kubernetes master节点的内存资源被耗尽。
问题现象
通过kubectl get secrets命令可以观察到大量名称格式为"kb-redis-cluster-7-1.0.0-alpha.0-token-xxxxx"的Secret对象被创建。这些Secret类型均为"kubernetes.io/service-account-token",且创建时间间隔非常短。
技术分析
这个问题主要与Kubernetes的ServiceAccount Token管理机制有关。在Kubernetes 1.24版本之前,ServiceAccount的Token是通过Secret对象自动创建和管理的。当Pod使用ServiceAccount时,Kubernetes会自动为该ServiceAccount创建Token Secret。
在Kubeblocks创建Redis集群的过程中,由于某种原因导致ServiceAccount Token的创建机制出现了循环触发的情况。具体表现为:
- 每次创建Redis集群相关资源时,系统都会尝试为ServiceAccount创建新的Token
- 创建的Token Secret又触发了新的资源创建流程
- 形成了正反馈循环,导致Secret对象数量呈指数级增长
影响范围
该问题主要影响Kubernetes 1.24之前的版本。从Kubernetes 1.24开始,ServiceAccount Token的管理方式发生了变化,不再自动创建对应的Secret对象,因此不会出现此类问题。
解决方案
Kubeblocks团队已经在该项目的1.0.1-beta.3版本中修复了这个问题。修复方案主要包括:
- 优化了Redis集群创建过程中的ServiceAccount Token管理逻辑
- 增加了Token创建的条件判断,避免重复创建
- 实现了Token的复用机制,减少不必要的Secret对象创建
最佳实践建议
对于使用Kubeblocks管理Redis集群的用户,建议:
- 升级到Kubeblocks 1.0.1-beta.3或更高版本
- 如果可能,将Kubernetes集群升级到1.24或更高版本
- 定期检查集群中的Secret对象数量,及时发现异常情况
- 对于生产环境,建议设置ResourceQuota限制Secret对象的数量
总结
Secret对象泄漏问题是Kubernetes环境中常见的资源管理问题之一。Kubeblocks团队通过优化ServiceAccount Token的管理机制,有效解决了Redis集群创建过程中的Secret泄漏问题。这体现了开源社区对产品质量的持续改进和对用户问题的快速响应能力。
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-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
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