Containerd 2.0.2版本在Kubespray部署中的CRI连接问题分析
2025-05-12 10:27:14作者:胡易黎Nicole
在Kubernetes生产环境中,容器运行时(Container Runtime)的稳定性直接关系到整个集群的可靠性。近期在使用Kubespray最新版本部署Kubernetes集群时,发现了一个与Containerd 2.0.2版本相关的CRI连接问题,这个问题在节点重启后尤为明显。
问题现象
当使用Kubespray部署包含1个控制节点和2个工作节点的小型集群时,初始部署看起来一切正常。然而在节点重启后,系统表现出以下异常行为:
- 节点状态显示为Ready,但部分Pod无法正常运行
- 15-30秒后,部分节点会被标记为NotReady状态
- 执行
crictl info等CRI命令会出现超时错误 - Kubelet服务日志中报错"container runtime is down",但实际上containerd服务处于运行状态
环境配置
问题环境的具体配置如下:
- Containerd版本:v2.0.2 (commit c507a0257ea6462fbd6f5ba4f5c74facb04021f4)
- runc版本:1.2.4
- 操作系统:Ubuntu 24.04.2 LTS (内核6.8.0-54-generic)
- Kubernetes网络插件:Multus + Calico
- Kube-proxy模式:iptables
- 部署工具:Kubespray最新版
问题分析
从现象来看,这是一个典型的CRI(Container Runtime Interface)连接稳定性问题。具体表现为:
- 服务启动顺序问题:节点重启后,containerd服务可能没有完全初始化完成就被kubelet尝试连接
- socket连接不稳定:虽然containerd进程存在,但/run/containerd/containerd.sock可能无法正常响应请求
- 健康检查机制缺陷:系统对containerd服务真实状态的检测不够准确
配置检查
检查containerd的配置文件/etc/containerd/config.toml,发现使用了标准的CRI配置:
[plugins."io.containerd.cri.v1.runtime".containerd]
default_runtime_name = "runc"
[plugins."io.containerd.cri.v1.runtime".containerd.runtimes.runc]
runtime_type = "io.containerd.runc.v2"
[plugins."io.containerd.cri.v1.runtime".containerd.runtimes.runc.options]
systemdCgroup = true
binaryName = "/usr/local/bin/runc"
配置本身没有明显问题,但v2.0.2版本可能存在某些边缘情况下的稳定性缺陷。
解决方案
用户最终发现升级到Containerd 2.0.3版本后问题不再出现。这验证了这是一个特定版本中的缺陷。对于无法立即升级的环境,可以采取以下临时措施:
- 增加服务依赖:确保kubelet服务正确依赖containerd服务
- 添加健康检查:在启动脚本中加入对containerd socket的可用性检查
- 调整超时参数:适当增加kubelet连接CRI的超时时间
经验总结
这个案例提醒我们:
- 在生产环境中使用较新的容器运行时版本时,需要特别关注其稳定性
- 节点重启是检验集群健壮性的重要场景,应该在测试阶段模拟验证
- 服务间的依赖关系和启动顺序在分布式系统中至关重要
- 及时关注上游项目的版本更新和修复情况
对于使用Kubespray部署Kubernetes集群的用户,建议在部署前确认使用的Containerd版本,如遇到类似问题,优先考虑升级到已知稳定的版本。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878