Longhorn项目中的重复卸载Pod问题分析与解决方案
问题现象
在Longhorn存储系统的卸载过程中,用户可能会遇到一个异常现象:当执行卸载操作时,系统会创建两个卸载Pod,其中一个Pod会因"deleting-confirmation-flag is set to false"错误而失败,而另一个Pod则能够成功完成卸载任务。
问题背景
Longhorn是一个开源的云原生分布式块存储系统,它提供了可靠的数据存储解决方案。在卸载Longhorn时,系统会创建一个卸载Job来清理相关资源。正常情况下,这个Job应该只创建一个Pod来执行卸载操作。
问题分析
经过深入分析,这个问题与Kubernetes的缓存机制有关。当用户执行以下命令设置删除确认标志时:
kubectl -n longhorn-system patch -p '{"value": "true"}' --type=merge lhs deleting-confirmation-flag
虽然命令执行成功,但Kubernetes各节点上的列表缓存可能不会立即更新。因此,当系统创建卸载Pod时,部分Pod可能会从缓存中读取到未更新的"deleting-confirmation-flag"值(false),从而导致卸载失败。
问题影响
虽然最终卸载操作能够成功完成(因为至少有一个Pod成功执行了卸载),但存在以下影响:
- 系统会留下一个失败的Pod,需要手动清理
- 可能会给用户带来困惑,认为卸载过程存在问题
- 增加了系统资源的消耗(创建了额外的Pod)
解决方案
临时解决方案
用户可以手动删除失败的卸载Pod作为临时解决方案:
kubectl delete pod <failed-pod-name> -n longhorn-system
根本解决方案
为了避免这个问题,可以在设置删除确认标志后增加适当的延迟,然后再执行卸载操作。这样能够确保所有节点上的缓存都已更新。
在实际测试中,Longhorn测试团队已经在测试脚本中增加了延迟(约10秒),此后该问题不再出现。
最佳实践建议
- 在执行卸载操作时,建议在设置删除确认标志后等待10-15秒
- 监控卸载过程,确保只有一个卸载Pod被创建
- 如果发现多个Pod被创建,可以检查Pod日志确认问题原因
技术原理深入
这个问题的本质是分布式系统中的一致性问题。Kubernetes使用缓存来提高性能,但这也带来了数据一致性的挑战。当配置变更后,不同节点上的缓存更新可能存在时间差。
在Longhorn的卸载过程中,系统会检查"deleting-confirmation-flag"设置。如果Pod从尚未更新的缓存中读取到旧值(false),就会拒绝执行卸载操作并报错。
总结
Longhorn项目中的这个卸载问题展示了分布式系统中缓存一致性带来的挑战。通过增加适当的延迟,可以有效地解决这个问题。对于生产环境中的关键操作,理解这类问题的原理并采取预防措施非常重要。
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。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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