KEDA与Artemis队列集成问题排查与解决方案
问题背景
在使用KEDA 2.15与Kubernetes 1.28环境中,用户尝试通过ScaledObject配置来自动扩展基于Artemis队列消息数量的Pod时遇到了连接问题。具体表现为KEDA无法解析Artemis管理端点的主机名,导致自动扩展功能失效。
错误现象分析
从错误日志中可以清晰地看到,KEDA操作器尝试访问Artemis管理端点时遇到了DNS解析失败的问题:
Get "http://queue-a:8161/console/jolokia/read/org.apache.activemq.artemis:broker=%220.0.0.0%22,component=addresses,address=%22provAPISANDBOXTestConfigin%22,subcomponent=queues,routing-type=%22anycast%22,queue=%22provAPISANDBOXTestConfigin%22/MessageCount": dial tcp: lookup queue-a on 172.20.0.10:53: no such host
配置问题诊断
通过分析用户提供的ScaledObject配置,发现存在几个关键配置问题:
-
管理端点配置不当:用户配置的
managementEndpoint: "queue-a:8161"使用了简短的Kubernetes服务名称,而没有使用完整的DNS名称。在Kubernetes集群中,跨命名空间的访问需要使用完整的服务DNS名称。 -
Broker名称错误:配置中的
brokerName: "0.0.0.0"显然不正确,这应该是Artemis broker实例的实际名称,而不是IP地址。 -
队列命名不一致:Artemis中broker地址和队列名称通常是相同的,但用户配置中可能存在不一致的情况。
解决方案
1. 修正管理端点配置
正确的管理端点应该使用Kubernetes的完整服务DNS名称,格式通常为:
<service-name>.<namespace>.svc.cluster.local:<port>
例如,如果Artemis服务名为activemq-svc,部署在default命名空间,端口为8161,则应配置为:
managementEndpoint: "activemq-svc.default.svc.cluster.local:8161"
2. 修正Broker名称配置
Broker名称应该与Artemis实例的实际配置相匹配。可以通过以下方式获取正确的Broker名称:
- 登录到Artemis管理控制台
- 查看Broker实例的配置信息
- 使用实际的Broker名称替换配置中的"0.0.0.0"
3. 验证队列命名一致性
确保配置中的queueName和brokerAddress与Artemis中实际创建的队列名称一致。可以通过Artemis管理控制台或CLI工具验证队列的存在和命名。
配置最佳实践
-
使用完整的服务DNS名称:特别是在跨命名空间访问时,确保使用完整的Kubernetes服务DNS名称。
-
明确Broker配置:在部署Artemis时,明确设置Broker名称,并在KEDA配置中使用相同的名称。
-
测试连接性:在应用ScaledObject配置前,可以通过临时Pod测试到Artemis管理端点的连接性:
kubectl run -it --rm test-curl --image=curlimages/curl -- sh curl http://activemq-svc.default.svc.cluster.local:8161/console/jolokia -
考虑安全性:如果Artemis配置了认证,确保在ScaledObject配置中提供正确的用户名和密码。
总结
KEDA与Artemis的集成提供了强大的基于消息队列的自动扩展能力,但需要确保配置的准确性。通过正确配置管理端点、Broker名称和队列信息,可以解决大多数连接问题。在实际部署中,建议先验证基础连接性,再逐步应用自动扩展配置,确保系统稳定运行。
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