K3s-Ansible项目中Longhorn存储部署的iSCSI依赖问题解析
2025-07-02 13:31:03作者:丁柯新Fawn
背景介绍
在基于K3s和Ansible构建的Kubernetes集群环境中,许多用户会选择部署Longhorn作为分布式存储解决方案。然而在实际部署过程中,经常会遇到因缺少iSCSI组件导致Longhorn组件无法正常启动的问题。
问题现象
当用户通过kubectl apply命令部署Longhorn后,通过检查Pod状态会发现:
- longhorn-manager Pod处于CrashLoopBackOff状态
- 日志显示"failed to execute iscsiadm: No such file or directory"错误
- 所有节点上的longhorn-manager均无法正常启动
根本原因分析
这个问题源于Longhorn存储系统对主机环境的依赖要求。Longhorn作为分布式块存储系统,其核心功能依赖于iSCSI协议来实现跨节点的块设备共享。具体来说:
- Longhorn要求每个Kubernetes节点都必须安装open-iscsi软件包
- iscsiadm是open-iscsi提供的管理工具,用于发现、登录和管理iSCSI目标
- K3s-Ansible项目仅负责K3s集群本身的部署,不包括存储解决方案的依赖处理
解决方案
对于使用K3s-Ansible部署的集群,需要额外执行以下步骤:
- 在所有节点上安装open-iscsi:
# 对于RockyLinux/CentOS/RHEL系
yum install -y iscsi-initiator-utils
# 对于Debian/Ubuntu系
apt-get install -y open-iscsi
- 确保iscsi服务已启用并运行:
systemctl enable --now iscsid
- 验证iscsiadm工具可用:
iscsiadm --version
最佳实践建议
- 在Ansible playbook中增加open-iscsi的安装任务
- 考虑使用节点预检脚本来验证环境依赖
- 对于生产环境,建议将存储方案依赖纳入基础设施即代码(IaC)管理
- 部署Longhorn前,先在所有节点上完成iscsi配置
技术延伸
理解这个问题的关键在于认识到K3s的轻量级设计理念。K3s本身不捆绑任何存储解决方案,而是提供接口支持多种存储插件。Longhorn作为独立的存储系统,有其特定的环境要求,这些要求需要在K3s集群之外单独满足。这种模块化设计虽然增加了初始配置的复杂度,但带来了更好的灵活性和可维护性。
对于希望自动化这一过程的用户,可以考虑扩展K3s-Ansible的roles,或者创建专门的storage角色来处理存储相关的依赖安装和配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
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
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210