Multus CNI 插件中主CNI配置的实践指南
2025-06-30 17:18:43作者:滑思眉Philip
背景介绍
Multus CNI 作为 Kubernetes 中的多网络插件解决方案,允许 Pod 连接多个网络接口。在实际生产环境中,特别是当集群中存在多个 CNI 插件时,正确配置主 CNI(Primary CNI)变得尤为重要。本文深入探讨在 Multus 厚插件(Thick Plugin)模式下如何确保系统正确识别和使用主 CNI。
问题现象
在默认配置下,Multus 厚插件会将 multusConfigFile
参数设置为 "auto",这意味着 Multus 会自动选择 CNI 配置文件。当集群中安装了多个 CNI 插件(如 AWS VPC CNI 和 Istio CNI 并存)时,这种自动选择机制可能导致 Multus 意外选择了非预期的 CNI 作为主 CNI。
解决方案
通过配置 multusMasterCNI
参数可以明确指定主 CNI,避免自动选择带来的不确定性。例如,在 AWS EKS 环境中使用 VPC CNI 作为主 CNI 时,可以在 Multus 的 daemon-config 中添加:
"multusMasterCNI": "10-aws.conflist"
这一配置明确告诉 Multus 使用指定的 CNI 配置文件作为主 CNI,确保网络连接的正确性和稳定性。
技术细节
厚插件与薄插件的区别
Multus 提供了两种部署模式:
- 薄插件(Thin Plugin):依赖主 CNI 的配置文件,通过
clusterNetwork
参数指定主 CNI - 厚插件(Thick Plugin):包含完整的 Multus 功能,通过
multusMasterCNI
参数配置主 CNI
配置优先级
当存在多个 CNI 插件时,Multus 会按照以下顺序处理:
- 检查是否明确配置了
multusMasterCNI
- 如果没有明确配置,则尝试自动选择
- 自动选择可能基于文件名的字母顺序或其他因素
生产环境建议
对于生产环境,特别是当集群中存在多个 CNI 插件时,强烈建议:
- 明确配置
multusMasterCNI
参数 - 避免依赖自动选择机制
- 在文档中记录主 CNI 的选择和配置
实施步骤
- 编辑 Multus 的 daemon-config 配置文件
- 添加
multusMasterCNI
参数并指定主 CNI 的配置文件名称 - 重启 Multus 相关组件使配置生效
- 验证 Pod 网络连接是否符合预期
总结
正确配置 Multus 的主 CNI 对于 Kubernetes 集群的网络稳定性至关重要。通过明确指定 multusMasterCNI
参数,可以避免在多 CNI 环境下出现网络选择问题,确保集群网络的可靠性和一致性。这一实践对于使用 AWS VPC CNI 与 Istio CNI 等组合的环境尤为重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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~0370Hunyuan3D-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++099AI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
热门内容推荐
1 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析2 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析3 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析4 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析5 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析6 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析7 freeCodeCamp英语课程填空题提示缺失问题分析8 freeCodeCamp 课程中关于角色与职责描述的语法优化建议 9 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析10 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
203
2.18 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
62
94

🎉 (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
977
575

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++
550
84

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133