Multus-CNI 与 Calico VXLAN 模式下 Macvlan 网络问题的技术解析
2025-06-30 01:40:34作者:曹令琨Iris
背景介绍
在 Kubernetes 网络环境中,Multus-CNI 作为多网络接口管理插件,常被用于为 Pod 提供额外的网络接口。本文探讨的是在使用 Calico 作为主 CNI 并启用 VXLAN 封装模式时,通过 Multus 添加 Macvlan 网络接口所遇到的连通性问题。
环境配置
测试环境基于以下组件构建:
- Kubernetes 1.29.2 (k3s 发行版)
- Calico CNI 使用 VXLAN 封装模式
- Multus-CNI 0.3.1 版本
- Ubuntu Jammy 操作系统
- 双物理网卡配置(eth0 主网卡,eth1 带 VLAN 的 IoT 网卡)
网络配置中,Macvlan 被设置为使用 eth1 接口,IP 地址范围为 10.10.12.200-10.10.12.250/24。
问题现象
当 Pod 通过 Multus 添加 Macvlan 网络接口后,出现以下异常情况:
- Pod 无法与 10.10.12.0/24 网段内其他设备通信
- 主机端 tcpdump 可观察到出向 ICMP 请求,但无返回流量
- 基础 Calico 网络(eth0)通信正常
- 主机本身与 10.10.12.0/24 网段通信正常
排查过程
初步测试
通过 tcpdump 抓包分析发现:
- Pod 发出的 ICMP 请求能到达目标设备物理网卡
- 目标设备的响应报文未返回 Pod
- ARP 解析过程正常完成
替代方案尝试
- 改用 host-device 模式:工作正常
- 尝试 ipvlan 模式:同样失败
- 调整 Calico 封装模式:
- VXLANCrossSubnet:无效
- IPIP:配合 BGP 后问题解决
深入分析
在 Proxmox 虚拟化层抓包显示:
- 出向报文 VLAN 标签和封装正确
- 目标设备收到请求并处理
- 返回路径可能因 Calico VXLAN 封装导致路由异常
根本原因
Calico 的 VXLAN 封装模式与 Macvlan 网络存在兼容性问题,具体表现为:
- VXLAN 的 overlay 网络特性干扰了 Macvlan 的 L2 通信
- 返回流量可能被 Calico 错误路由或丢弃
- 网络策略处理流程可能导致非预期过滤
解决方案
经过验证的有效解决方法包括:
- 将 Calico 切换至 IPIP 封装模式
- 确保正确配置 BGP 路由
- 作为替代方案,可使用 host-device 模式直接暴露物理接口
经验总结
- 在 Multus 多网络方案中,主 CNI 的封装模式会显著影响附加网络的行为
- VXLAN 适合 overlay 网络场景,但与某些 L2 网络方案存在兼容性问题
- 生产环境中建议在测试环境充分验证不同网络模式的组合效果
- 网络排查时需关注双向流量路径,特别是封装/解封装环节
后续建议
对于需要同时使用 Calico 和 Macvlan 的场景,建议:
- 优先考虑 IPIP 封装模式
- 必要时可评估其他主 CNI 方案
- 保持 CNI 组件版本更新以获取最新兼容性改进
- 复杂网络环境下应建立分层排查方法论
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217