KubeBlocks卸载过程中CRD删除卡住问题分析与解决方案
问题背景
在使用KubeBlocks 0.9.2版本时,用户通过Helm安装后尝试卸载时遇到了CRD删除卡住的问题。具体表现为:
- 通过helm uninstall卸载KubeBlocks后,CRD资源无法正常删除
- 命名空间处于Terminating状态,等待23个资源实例被删除
- 直接删除CRD或命名空间操作都会卡住
根本原因分析
经过深入分析,这个问题主要由以下几个因素导致:
-
资源依赖关系未正确处理:KubeBlocks中的ClusterDefinition、ClusterVersion等CRD资源之间存在复杂的依赖关系,直接删除会导致资源处于"等待终结"状态。
-
Helm资源保留策略:部分Addon资源被标记了
helm.sh/resource-policy:keep
注解,导致Helm卸载时不会自动删除这些资源。 -
Finalizer机制阻塞:ConfigMap等资源上的finalizer(特别是
config.kubeblocks.io/finalizer
)在控制器被卸载后无人处理,导致删除流程无法完成。 -
卸载顺序不当:正确的卸载顺序应该是先删除所有集群实例,再卸载Addon,最后卸载KubeBlocks本身。跳过任何步骤都可能导致资源残留。
完整解决方案
标准卸载流程
对于正常情况下的KubeBlocks卸载,建议采用以下标准流程:
- 删除所有集群实例
kubectl delete cluster --all
- 删除所有备份
kubectl delete backup --all
- 卸载所有Addon
kbcli addon uninstall --all
- 使用kbcli工具完整卸载
kbcli kb uninstall --auto-approve
异常情况处理
如果已经遇到卸载卡住的情况,可以按照以下步骤手动清理:
- 移除ClusterDefinition的finalizer
kubectl get cd -oname | xargs -I {} kubectl patch {} --type=merge -p '{"metadata":{"finalizers":[]}}'
- 移除Addon的finalizer
kubectl get addon -oname | xargs -I {} kubectl patch {} --type=merge -p '{"metadata":{"finalizers":[]}}'
- 移除ConfigMap的finalizer
kubectl get cm -n kb-system -oname | xargs -I {} kubectl patch {} --type=merge -p '{"metadata":{"finalizers":[]}}'
- 删除残留的CRD
kubectl get crd -o name | grep kubeblocks.io | xargs kubectl delete
- 强制删除命名空间
kubectl delete namespace kb-system --force --grace-period=0
最佳实践建议
-
预检查机制:在卸载前先检查是否有活跃的集群实例和Addon。
-
使用官方工具:优先使用
kbcli
工具进行卸载,它内置了正确的资源清理顺序。 -
监控卸载过程:在卸载后检查命名空间状态,确保所有资源都被正确清理。
-
版本兼容性:注意不同KubeBlocks版本间的行为差异,0.9.x版本中ConfigMap的所有权管理有所变化。
-
文档参考:在进行生产环境操作前,仔细阅读对应版本的卸载文档。
技术原理深入
Kubernetes的finalizer机制是导致这个问题的主要原因。Finalizer是一种资源删除保护机制,确保资源在被删除前完成必要的清理工作。在KubeBlocks中:
- 控制器会为资源添加finalizer
- 当收到删除请求时,控制器执行清理逻辑
- 清理完成后,控制器移除finalizer
- 只有finalizer列表为空时,资源才会被真正删除
当控制器被卸载后,finalizer无人处理,导致资源卡在删除状态。手动移除finalizer是这种情况下唯一可行的解决方案,但需要注意这可能会跳过一些重要的清理逻辑。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









