Kubespray集群升级中kubeadm健康检查失败问题分析
问题背景
在使用Kubespray进行Kubernetes集群升级时,特别是从1.30.8版本升级到1.31.4版本的过程中,部分用户遇到了控制平面节点升级失败的问题。该问题表现为kubeadm的升级健康检查(upgrade-health-check)作业在kube-system命名空间中未能按时完成,导致整个升级过程中断。
问题现象
在升级过程中,当第一个控制平面节点成功升级后,第二个控制平面节点的升级会失败,并出现以下关键错误信息:
[upgrade/health] FATAL: [preflight] Some fatal errors occurred:
[ERROR CreateJob]: Job "upgrade-health-check-rcfkg" in the namespace "kube-system" did not complete in 15s: no condition of type Complete
值得注意的是,这个问题呈现出以下特征:
- 仅当kube-controller-manager运行升级后的新版本(v1.31.4)时才会出现
- 当kube-controller-manager仍运行旧版本(v1.30.8)时,健康检查作业能够正常完成
根本原因分析
经过深入分析,发现问题的根源在于升级流程设计上的一个误区。根据Kubernetes官方文档,kubeadm upgrade apply命令实际上只应该用于第一个控制平面节点的升级,而对于后续的控制平面节点,应该使用kubeadm upgrade node命令。
当前Kubespray的实现中,对所有控制平面节点都使用了kubeadm upgrade apply命令,这会触发不必要的健康检查。这些健康检查在新版本控制器管理器运行时可能会因为各种原因(如资源不足、网络延迟等)无法在默认的15秒超时时间内完成,从而导致整个升级过程失败。
解决方案
针对这个问题,建议采取以下解决方案:
-
修改升级流程:按照Kubernetes官方推荐的方式,区分第一个控制平面节点和后续节点的升级命令:
- 第一个节点使用
kubeadm upgrade apply - 其他节点使用
kubeadm upgrade node
- 第一个节点使用
-
临时解决方案:如果急需完成升级,可以在kubeadm命令中添加
--ignore-preflight-errors参数,跳过健康检查步骤。但这种方法只是权宜之计,不是长期解决方案。
实施建议
对于使用Kubespray进行集群升级的用户,建议:
- 在升级前仔细检查当前集群状态,确保所有组件正常运行
- 考虑先在小规模测试环境中验证升级流程
- 对于生产环境,建议联系Kubespray社区获取最新的修复补丁
- 监控升级过程中的资源使用情况,特别是API服务器和控制器管理器的负载
总结
Kubernetes集群升级是一个复杂的过程,需要严格按照官方推荐的最佳实践进行操作。Kubespray作为自动化部署工具,正在不断完善其升级流程。用户遇到此类问题时,应深入理解底层机制,而不是简单地尝试绕过错误检查。随着Kubespray社区的持续改进,这类问题有望在未来的版本中得到彻底解决。
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