Harvester CSI Driver 版本升级与节点调度优化解析
2025-06-14 15:27:47作者:邬祺芯Juliet
背景概述
在Kubernetes生态系统中,CSI(Container Storage Interface)驱动是实现持久化存储的关键组件。作为Rancher旗下的开源项目,Harvester CSI Driver近期完成了从v0.1.21到v0.1.23的版本升级,这一更新不仅包含了常规的功能改进,更重要的是解决了控制器组件在节点调度方面的重要优化。
核心改进:控制器节点调度策略
本次升级最显著的改进是针对Harvester CSI Driver控制器的节点调度策略。在之前的版本中,控制器组件可能会被调度到集群中的任意节点上运行,包括工作节点。这种调度方式存在两个潜在问题:
- 资源竞争风险:工作节点通常运行用户应用负载,控制器组件与其混部可能导致资源争用
- 稳定性隐患:控制平面组件分散部署不利于统一管理和监控
v0.1.23版本通过引入节点亲和性规则,确保CSI控制器只会被调度到标记为控制平面的节点上。这一改进带来了以下优势:
- 提升控制平面组件的集中管理能力
- 减少对工作节点资源的占用
- 增强集群整体稳定性
- 符合Kubernetes最佳实践
版本升级路径
该版本升级覆盖了多个Rancher和RKE2版本线,确保不同环境的用户都能受益于这一改进:
Rancher集成方面
- 2.8分支版本
- 2.9分支版本
- 2.10分支版本
用户可以通过Rancher的应用程序市场直接获取更新后的CSI图表。
RKE2支持方面
- v1.29.14+rke2r1
- v1.30.10+rke2r1
- v1.31.6+rke2r1
- v1.32.2+rke2r1
这种多版本线的同步更新确保了不同Kubernetes版本用户都能获得一致的存储体验。
验证与测试方法论
为确保升级的平稳性,技术团队设计了全面的验证方案:
-
基础功能验证
- 创建基于Harvester存储类的PVC
- 挂载到工作负载并验证Longhorn中的卷状态
- 工作负载扩缩容时的卷挂载/卸载行为
-
升级场景验证
- 从v0.1.21版本开始部署
- 执行工作负载测试
- 升级到v0.1.23后验证功能连续性
- 检查控制器pod的节点分布情况
-
卸载测试
- 验证CSI驱动的完整卸载流程
- 确保不会遗留资源
技术实现细节
在实现层面,本次升级主要涉及:
- 节点亲和性配置:通过PodSpec中的nodeAffinity规则限制控制器部署位置
- 拓扑感知调度:确保控制器pod被正确调度到控制平面节点
- 版本兼容性:保持与各Kubernetes版本的API兼容性
- 无缝升级:设计滚动更新策略确保服务不中断
用户价值
对于Harvester用户而言,这次升级带来以下实际收益:
- 更高的可靠性:关键存储控制组件集中在控制平面,减少意外干扰
- 更好的资源利用:工作节点资源完全用于业务负载
- 更简单的运维:控制组件位置可预测,便于监控和故障排查
- 平滑的升级体验:经过充分验证的升级路径降低升级风险
总结
Harvester CSI Driver v0.1.23的发布体现了Rancher团队对存储子系统稳定性和可靠性的持续投入。通过精细化的组件调度策略,不仅解决了特定问题,更为用户提供了符合生产级要求的存储解决方案。这种对架构细节的关注正是构建企业级云原生基础设施的关键所在。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
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++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥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
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
19
30