Kubernetes Kueue项目中Provisioning Admission Check的测试稳定性问题分析
问题背景
Kubernetes Kueue项目是一个用于管理Kubernetes工作负载队列的系统。在最近的项目测试中,发现了一个与Provisioning Admission Check相关的测试稳定性问题。该问题表现为在某些情况下,当工作负载(Workload)已被接纳(Admitted)且ProvisioningRequest的条件被设置为BookingExpired时,系统未能正确忽略变更。
问题现象
测试用例"Provisioning when A workload is using a provision admission check Should ignore the change if Workload is Admitted and the ProvisioningRequest's condition is set to BookingExpired"在多个版本的CI测试中出现了间歇性失败。失败表现为工作负载的AdmissionCheck状态意外地从"Ready"变为了"Rejected",而测试期望的是系统应忽略这种变更。
技术分析
核心问题
问题的根本原因在于控制器之间的协调时序问题。具体来说:
- 工作负载控制器(workload_controller)负责设置工作负载的Admitted状态
 - 供应控制器(provisioning_controller)负责处理ProvisioningRequest和相关的AdmissionCheck状态
 
这两个控制器的操作是异步进行的,在测试环境中,当ProvisioningRequest的状态被设置为BookingExpired时,供应控制器可能尚未感知到工作负载已被Admitted的状态变化。这导致供应控制器错误地更新了AdmissionCheck状态为Rejected,而不是忽略这个变更。
代码流程分析
测试的主要流程如下:
- 首先将ProvisioningRequest设置为Provisioned状态
 - 验证工作负载是否被Admitted
 - 然后将ProvisioningRequest设置为BookingExpired状态
 
问题出现在第三步,当设置BookingExpired状态时,供应控制器可能尚未收到工作负载已被Admitted的通知,因此错误地执行了状态更新。
实际影响
虽然这是一个测试稳定性问题,但在实际生产环境中,由于BookingExpired通常是在10分钟后才会触发,控制器有足够的时间来同步状态,因此实际影响较小。但在测试环境中,由于所有操作都是快速连续执行的,这种时序问题就显现出来了。
解决方案
为了解决这个问题,可以采用以下方法:
- 在测试代码中增加适当的等待时间,确保供应控制器有足够的时间来感知工作负载的Admitted状态
 - 或者在设置BookingExpired状态前,显式验证供应控制器已经处理了Admitted状态
 
这种解决方案既保持了测试的可靠性,又不会影响生产环境中的正常行为,因为生产环境中自然会有足够的时间让控制器同步状态。
总结
这个案例展示了在分布式系统中处理状态同步时可能遇到的典型问题。Kubernetes Kueue项目通过合理的控制器设计和测试改进,确保了系统在各种场景下的稳定性和可靠性。对于开发者而言,理解控制器之间的交互时序对于编写可靠的测试用例至关重要。
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