Longhorn项目中防止删除v1实例时产生孤儿进程的技术改进
背景介绍
在Longhorn分布式存储系统中,v1数据引擎实例的管理是一个关键组件。当用户删除一个v1实例时,系统需要确保所有相关资源被正确清理,避免产生"孤儿"进程。孤儿进程指的是那些失去了对应Kubernetes自定义资源(CR)但仍继续运行的实例进程,它们会占用系统资源并可能导致各种问题。
问题分析
在之前的实现中,当删除一个v1实例时,实例监控器会接收到实例状态变更事件(从ready变为deleting)。如果在实例监控器处理这些事件之前,对应的实例CR已经被清理,就可能产生孤儿进程。这种情况下的孤儿进程虽然生命周期很短,但会给系统运维带来困扰。
技术挑战
经过深入分析,团队发现即使在添加了对stopping/stopped状态实例进程的保护后,仍然存在极少数情况下会产生短暂存活的孤儿CR。这主要发生在以下场景:
- 系统中有多个引擎实例(A和B)同时被删除
- 引擎控制器处理实例A的删除事件,同步调用实例管理器删除进程A
- 实例管理器生成进程A的状态变更事件(stopping→stopped)并放入gRPC通知流
- 引擎控制器收到删除响应后,完成引擎CR A的清理
- 实例监控器从gRPC流接收状态变更事件,此时API服务器响应延迟
- 同时引擎控制器处理实例B的删除事件并完成清理
- 实例监控器检查进程B时发现对应的引擎CR已不存在,误判为孤儿进程
解决方案
团队设计了一套基于进程UUID的解决方案来彻底解决这个问题:
-
UUID记录机制:在实例管理器中为每个引擎和副本进程分配唯一UUID,并将这些UUID记录在实例管理器的状态中
-
孤儿CR增强:创建孤儿CR时,会记录对应实例的UUID信息,确保孤儿CR与实例进程之间建立明确的对应关系
-
删除前验证:在删除孤儿进程前,会验证进程的UUID是否匹配,防止误删正在运行的正确进程
-
状态忽略优化:改进孤儿判断逻辑,对于处于stopping和stopped状态的实例,跳过孤儿判断,因为这些实例可能很快会转入其他状态
实现细节
技术实现涉及多个组件的协同工作:
- 实例管理器:负责维护进程列表并暴露每个进程的UUID信息
- Longhorn管理器:实现基于UUID的孤儿判断和清理逻辑
- SPDK引擎:适配新的UUID接口规范
- 类型定义:扩展API以支持UUID字段
升级兼容性
对于从1.8.x版本升级到1.9.x的用户需要注意:
- 在1.8.x实例管理器中存在的孤儿进程,在升级后不会自动创建孤儿CR
- 这是因为1.8.x实例管理器不导出UUID信息
- 系统只在能够获取实例UUID时才会创建孤儿,避免意外删除实例
- 对于这种情况,管理员可以通过SSH进入容器手动执行删除命令
测试验证
团队设计了全面的测试方案验证改进效果:
- 引擎升级测试:验证从1.8.1升级到最新版时不会产生孤儿
- 卷分离附加测试:验证卷操作过程中UUID变更和实例管理的正确性
- 孤儿处理测试:验证手动创建孤儿进程后系统能正确识别和清理
测试结果表明,改进后的系统能够有效防止孤儿进程的产生,并且在处理现有孤儿时行为符合预期。孤儿CR删除后,对应的实例会正确地从实例管理器的进程列表中移除。
总结
这次技术改进通过引入基于UUID的实例识别机制,显著提高了Longhorn系统在v1实例删除过程中的可靠性。它不仅解决了孤儿进程问题,还为系统未来的可观测性和运维能力奠定了基础。这种设计体现了Longhorn团队对系统稳定性的持续追求和对边缘情况的全面考虑。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00