Harvester项目中Longhorn升级钩子超时问题分析与解决方案
2025-06-14 19:07:44作者:翟江哲Frasier
问题背景
在Harvester v1.4.0及后续版本中,当用户编辑Harvester的managedchart配置(如添加或删除diff项)后,系统会报告"post-upgrade hooks (longhorn-post-upgrade) failed: context deadline exceeded"错误。这个问题影响了Harvester集群的正常升级流程,需要技术团队深入分析并解决。
问题现象
当用户修改managedchart配置后,通过kubectl get bundle命令可以观察到mcc-harvester的状态显示为ErrApplied,具体错误信息表明longhorn-post-upgrade钩子执行超时。有趣的是,检查longhorn-post-upgrade作业的日志发现作业实际上已成功完成,但系统仍然报告超时错误。
技术分析
根本原因
经过深入排查,发现问题的根源在于fleet-agent处理helm钩子的超时机制:
- 当managedchart没有显式设置超时时间时,fleet-agent会使用默认值0秒
- Longhorn的post-upgrade钩子需要一定时间完成操作(如等待Manager升级完成)
- 零秒超时设置导致钩子几乎必定失败
相关组件交互
- Longhorn升级钩子:定义在longhorn的postupgrade-job.yaml中,负责在升级后执行必要的维护操作
- Fleet-agent:负责管理chart的部署和升级过程
- Helm控制器:实际执行helm操作,包括钩子处理
解决方案
Harvester团队通过以下方式解决了这个问题:
- 在Harvester安装程序中显式设置合理的超时时间(PR #929)
- 确保新安装的集群都会包含timeoutSeconds参数
- 对于升级路径,已在PR #6608中进行了处理
验证方案
为确保问题得到彻底解决,团队设计了详细的测试方案:
- 创建新存储类并设为默认
- 编辑harvester managedchart,先设置defaultStorageClass为false,等待2分钟后改为true
- 验证不会出现以下错误:
- 存储类默认设置冲突错误
- 升级钩子超时错误
- webhook配置修改错误
技术影响
这个问题的解决对Harvester集群的稳定性有重要意义:
- 确保managedchart修改操作能够顺利完成
- 避免升级过程中因钩子超时而中断
- 提高了集群配置变更的可靠性
最佳实践建议
对于使用Harvester的管理员,建议:
- 在v1.4.2及以上版本中应用此修复
- 进行配置变更时给予系统足够的处理时间
- 监控managedchart状态以确保操作成功完成
这个问题展示了分布式系统中超时处理的重要性,合理的超时设置是确保系统可靠性的关键因素之一。Harvester团队通过系统性分析和针对性修复,有效解决了这一影响用户体验的问题。
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-1.5HunyuanVideo-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
暂无简介
Dart
637
145
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++
654
279
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100
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
385
3.74 K