Longhorn存储卷周期性只读问题分析与解决思路
问题现象
在使用Longhorn分布式存储系统的生产环境中,用户报告了一个周期性出现的存储卷问题:每周一,Longhorn卷会从读写(ReadWrite)模式自动切换为只读(ReadOnly)状态。这个问题在Longhorn 1.5.4版本首次出现,在升级到1.6.4和1.7.2版本后依然存在。
环境配置
受影响的环境配置如下:
- Kubernetes版本:RKE2 v1.28.10+rke2r1
- 操作系统:Ubuntu 22.04.5 LTS
- 内核版本:5.15.0-124-generic
- 节点配置:3个控制平面节点和4个工作节点,每个节点64GB内存
- 网络:1Gbps带宽
- 存储:SSD/NVMe/HDD混合配置
- Longhorn版本:从1.5.4升级到1.7.2
问题分析
通过分析日志和用户提供的支持包,我们发现以下关键线索:
-
超时错误:引擎日志中频繁出现"R/W Timeout. No response received in 8s"的错误信息,表明存储引擎与副本之间的通信存在延迟问题。
-
周期性特征:问题每周一准时出现,这种规律性暗示可能与系统维护任务、备份作业或其他周期性进程导致的I/O负载增加有关。
-
网络瓶颈:1Gbps的网络带宽在I/O密集型场景下可能成为性能瓶颈,特别是在多副本同步写入时。
-
设置不生效:用户尝试将引擎与副本间的超时时间从8秒调整为15秒,但日志显示部分实例仍在使用8秒超时,表明配置可能未正确应用到所有组件。
解决方案与验证
临时解决方案
当问题发生时,用户发现以下恢复步骤有效:
- 逐个删除卷副本
- 删除关联的Pod
- 删除ReplicaSet 通过这些操作,卷可以恢复为读写模式。
长期解决方案
-
网络升级:建议将节点间网络升级到10Gbps,这是Longhorn推荐的网络配置,特别是在生产环境中。
-
超时参数调整:确保正确配置并应用引擎与副本间的超时参数。在Longhorn 1.7.2版本中,超时行为有所改进,应确保所有组件都使用新配置。
-
I/O负载监控:部署监控系统跟踪存储I/O负载,识别可能导致超时的周期性高负载任务。
-
版本升级注意事项:在升级Longhorn版本时,确保所有相关配置都得到正确迁移和应用。
技术原理深入
Longhorn的读写超时机制是其数据一致性和可靠性的重要保障。当引擎在一定时间内(默认为8秒)未收到副本的响应时,会将卷切换为只读模式,防止数据不一致。这种设计虽然保守,但能有效避免脑裂等严重问题。
在1.7.2版本中,Longhorn改进了超时处理逻辑,使得超时后的恢复更加平滑。然而,根本性的网络带宽限制和I/O负载问题仍需从基础设施层面解决。
最佳实践建议
-
生产环境规划:对于生产环境,建议使用专用存储网络,至少10Gbps带宽。
-
性能测试:在部署前进行充分的性能测试,模拟高峰期的I/O负载。
-
配置验证:修改重要参数后,验证配置是否已应用到所有相关组件。
-
监控告警:设置针对存储延迟和超时的监控告警,提前发现问题。
-
维护窗口协调:将可能引起高I/O负载的维护任务分散到不同时间段执行。
通过以上措施,可以有效预防和解决Longhorn存储卷周期性只读的问题,确保存储系统的稳定性和可靠性。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00