MicroK8s严格模式下删除Snap后进程残留问题分析
2025-05-26 17:02:23作者:董宙帆
问题背景
在使用MicroK8s的严格模式(strict)版本时,用户发现即使执行了snap remove --purge microk8s命令完全移除Snap包后,系统中仍然存在一些与MicroK8s相关的进程继续运行。这些残留进程主要包括containerd-shim-runc-v2、pause进程以及一些Kubernetes核心组件如coredns和kube-controllers等。
技术细节分析
严格模式与经典模式的区别
MicroK8s提供了两种安全模式:经典模式(classic)和严格模式(strict)。在严格模式下,应用运行在更严格的沙箱环境中,这导致了一些系统资源清理方面的限制。
进程残留原因
当用户删除MicroK8s Snap包时,严格模式下的容器运行时(containerd)和Kubernetes组件无法被完全清理,主要原因包括:
- 严格模式的沙箱限制使得移除操作无法完全终止所有相关进程
- Kubernetes Pod的生命周期管理与Snap的移除机制没有完全同步
- 某些系统服务(如runsvdir)可能被设计为持久运行
影响范围
这种进程残留现象会导致:
- 系统资源持续被占用
- 端口冲突(如果残留进程监听了网络端口)
- 文件系统资源未被释放
- 可能的安全隐患(未受管理的进程继续运行)
解决方案与最佳实践
临时解决方案
用户可以通过以下步骤手动清理残留进程:
- 首先删除所有Kubernetes资源:
microk8s kubectl delete pods --all
microk8s kubectl delete nodes --all
- 停止MicroK8s服务:
microk8s stop
- 最后执行Snap移除:
snap remove --purge microk8s
长期解决方案建议
从技术实现角度,建议MicroK8s项目:
- 在Snap的remove hook中添加清理逻辑
- 实现更完善的进程生命周期管理
- 加强严格模式下的资源清理机制
- 提供更明确的文档说明和警告
用户建议
对于生产环境用户,建议:
- 如果不需要严格的安全隔离,考虑使用经典模式
- 在移除MicroK8s前,确保清理所有工作负载
- 移除后检查系统进程列表,确认无残留
- 对于关键环境,考虑在移除后重启主机以确保完全清理
总结
MicroK8s严格模式下的进程残留问题反映了容器编排系统与包管理系统在资源生命周期管理上的复杂性。用户在使用时需要了解这种技术限制,并采取适当的预防和清理措施。随着项目的持续发展,这一问题有望在未来的版本中得到更好的解决。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134