Sealos在国产麒麟系统部署Kubernetes的cgroup配置问题解析
2025-05-14 12:47:05作者:尤辰城Agatha
问题背景
在使用Sealos 4.3.7版本部署Kubernetes集群时,用户遇到了coredns组件持续CrashLoopBackOff的问题。该问题出现在国产麒麟操作系统(4.19.90内核版本)环境下,错误信息显示容器运行时无法正确应用cgroup配置。
核心错误分析
容器运行时报错的关键信息为:
failed to create containerd task: OCI runtime create failed:
container_linux.go:318: starting container process caused
"process_linux.go:281: applying cgroup configuration for process caused \"No such device or address\""
这表明系统在创建容器进程时,无法正确应用cgroup配置。深入分析发现,这实际上是国产操作系统环境下常见的cgroup驱动兼容性问题。
根本原因
- 系统特性差异:国产麒麟系统基于Linux 4.19内核,但其cgroup实现与标准Linux发行版存在差异
- 驱动不匹配:默认情况下kubelet使用systemd cgroup驱动,而国产系统通常仅支持cgroupfs驱动
- 配置不一致:containerd的cgroup配置(SystemdCgroup=true)与系统实际支持情况不匹配
解决方案
通过以下配置调整可解决问题:
- containerd配置修改:
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options]
SystemdCgroup = false
- kubelet配置建议(如需要):
cgroupDriver: cgroupfs
技术原理
在Linux系统中,cgroup是资源控制的核心机制。systemd和cgroupfs是两种不同的cgroup驱动实现:
- systemd驱动:现代Linux发行版的默认选择,与init系统深度集成
- cgroupfs驱动:传统的直接文件系统操作方式,兼容性更好
国产操作系统由于定制化程度高,往往保留了更传统的cgroup实现方式,这是导致兼容性问题的主要原因。
最佳实践建议
- 在国产化环境部署前,应先验证系统支持的cgroup驱动类型
- 保持kubelet与容器运行时的cgroup驱动配置一致
- 对于麒麟等国产系统,建议优先使用cgroupfs驱动
- 部署完成后,可通过
docker info或crictl info命令验证运行时配置
总结
这个案例展示了在国产化环境中部署云原生基础设施时可能遇到的典型兼容性问题。通过理解cgroup的工作原理和不同实现的差异,运维人员可以快速定位和解决类似问题。Sealos作为部署工具,在这种场景下需要特别注意基础环境的差异性配置。
对于企业用户而言,在国产化转型过程中,建议建立针对性的技术验证流程,提前发现并解决这类底层兼容性问题,确保生产环境的稳定运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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