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。
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