AWS Load Balancer Controller中NLB资源残留问题分析
在Kubernetes环境中使用AWS Load Balancer Controller时,用户可能会遇到一个典型问题:当删除相关Service资源后,对应的Network Load Balancer(NLB)资源并未被自动清理,导致AWS账户中残留未使用的负载均衡器。这种情况在使用Gateway API实现(如Envoy Gateway或Cilium Gateway)时尤为常见。
问题现象
当用户通过Kubernetes声明式API创建LoadBalancer类型的Service时,AWS Load Balancer Controller会自动在AWS账户中创建对应的NLB资源。理想情况下,当用户删除Kubernetes中的Service资源时,Controller应该同步清理AWS中的NLB资源。但实际观察到的现象是:
- 删除Kubernetes中的Gateway或Service资源后
- AWS控制台中对应的NLB仍然存在
- 查看Controller日志,虽然显示了目标组和安全组的删除操作,但没有NLB本身的删除记录
根本原因
这个问题通常不是AWS Load Balancer Controller本身的缺陷,而是与上层抽象组件的实现方式有关。具体来说:
-
资源所有权问题:当使用Gateway API时(如Envoy Gateway),NLB实际上是由Gateway控制器而非直接由Service资源创建的。这种间接创建方式可能导致资源清理责任不明确。
-
Finalizer机制:Kubernetes的Finalizer机制确保资源在被完全清理前不会被立即删除。如果Gateway控制器没有正确实现Finalizer逻辑,可能导致资源清理流程中断。
-
注解传递问题:Service上的特定注解(如
service.beta.kubernetes.io/aws-load-balancer-type)可能没有被正确传递给底层控制器,影响清理决策。
解决方案
对于使用Envoy Gateway的用户:
- 确保使用Envoy Gateway v0.6.0之后的版本,该问题已在后续版本中修复
- 检查EnvoyProxy自定义资源中的服务注解配置是否正确
- 验证Gateway控制器的Finalizer配置
对于使用其他Gateway实现的用户:
- 检查对应Gateway控制器的版本和已知问题
- 确保Gateway资源被完全删除(包括Finalizer)
- 必要时手动清理AWS中的残留资源
最佳实践
为避免NLB资源残留问题,建议:
-
版本管理:始终保持AWS Load Balancer Controller和Gateway实现组件为最新稳定版本
-
监控配置:设置CloudWatch警报,监控未使用的NLB资源
-
清理策略:建立定期检查机制,清理孤立的AWS资源
-
测试验证:在预发布环境中测试资源删除流程,确保清理行为符合预期
总结
AWS Load Balancer Controller与Gateway API的集成提供了强大的负载均衡管理能力,但多层抽象也可能引入资源管理复杂性。理解各组件间的交互关系,保持组件版本更新,并建立完善的资源监控机制,是确保云资源高效管理的关键。当遇到NLB残留问题时,应首先检查上层抽象组件(如Envoy Gateway)的实现情况,而非直接归因于AWS Load Balancer Controller。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI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。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-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).Dockerfile013
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00