Longhorn存储卷无法随工作负载迁移的问题分析与解决方案
问题背景
在使用Longhorn v1.7.2版本时,用户发现当工作负载被调度到其他节点时,存储卷无法随之迁移。具体表现为:当工作负载被缩容到0后,虽然可以在UI中强制分离卷并自动重新附加,但如果工作负载被调度到与卷附加节点不同的节点上时,启动会失败。
问题分析
经过深入分析,发现该问题涉及两个关键因素:
-
备份控制器无法找到快照导致卡在pending状态
备份控制器持续尝试备份操作,但由于无法找到对应的快照而不断重试。这些备份操作会持有volumeattachment资源,导致CSI无法附加卷。错误日志显示:"failed to get the snapshot... snapshot not found"。 -
CSI卷附加票证与K8s资源不同步
当用户手动干预删除CSI VolumeAttachment资源并移除其finalizer时,会导致Longhorn内部的csi-*票证与Kubernetes资源不同步。具体表现为Longhorn VolumeAttachment CR中存在csi-*票证,但对应的Kubernetes VolumeAttachment.storage.k8s.io对象已不存在。
解决方案
临时解决方案
-
清理pending状态的备份资源
删除状态为pending且错误信息为"Failed to get the Snapshot..."的Backup资源:kubectl get backup -n longhorn-system -o json | \ jq '.items[] | select(.status.state == "pending" and (.status.message | contains("Failed to get the Snapshot"))) | .metadata.name' | \ xargs -I {} kubectl delete backup {} -n longhorn-system -
修复不同步的卷附加票证
对于已经出现不同步的情况,可执行以下步骤:- 缩容工作负载
- 通过UI强制分离卷或直接编辑VolumeAttachment CR删除孤立的csi-*票证
- 重新扩容工作负载
长期解决方案
Longhorn团队已经意识到这个问题,并在后续版本中进行了改进:
- 增加了备份操作的最大重试次数限制
- 改进了快照创建失败时的处理逻辑
- 加强了CSI卷附加票证与Kubernetes资源的状态同步机制
最佳实践建议
- 避免手动删除CSI VolumeAttachment资源或移除其finalizer
- 定期检查并清理失败的备份任务
- 在升级Longhorn版本前,确保所有备份操作已完成
- 对于关键业务卷,考虑设置适当的备份策略和保留策略
总结
Longhorn存储卷无法随工作负载迁移的问题主要源于备份操作失败导致的资源锁定和手动干预造成的状态不一致。通过清理无效的备份资源和修复不同步的卷附加票证,可以有效解决该问题。同时,建议用户遵循最佳实践以避免类似问题的发生。
Longhorn团队正在持续改进系统的稳定性和可靠性,后续版本将提供更完善的错误处理和状态同步机制,为用户提供更优质的存储体验。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
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