RKE集群节点异常删除后的恢复实践
问题背景
在使用Rancher Kubernetes Engine(RKE)管理Kubernetes集群时,一个常见的运维场景是需要对集群节点进行维护或替换。然而,当管理员直接使用kubectl delete node命令删除节点而未遵循Rancher推荐的操作流程时,可能会导致集群状态异常。
问题现象
在本次案例中,管理员意外通过kubectl命令删除了一个控制平面节点,随后重新创建了虚拟机节点。这一操作导致Rancher系统在尝试清理已删除节点时出现故障,具体表现为:
- 集群处于降级状态
- Rancher持续尝试清理已删除节点但失败
- 新节点无法正常注册加入集群
- 集群扩容操作受阻
从日志中可以观察到,Rancher尝试建立与已删除节点的SSH隧道失败,并报错"nodes.management.cattle.io not found",表明系统内部状态与实际情况不一致。
问题分析
这种问题的根本原因在于Rancher内部状态管理与实际Kubernetes集群状态不同步。当直接使用kubectl删除节点时:
- Kubernetes API Server中的节点资源被删除
- 但Rancher管理系统中的相关状态未同步清理
- Rancher仍尝试管理已不存在的节点
- 导致后续操作陷入异常状态
解决方案
经过多次尝试,最终通过以下步骤成功恢复集群健康状态:
-
通过Rancher UI删除等待注册的节点:首先在Rancher界面中删除处于"Waiting to register with Kubernetes"状态的节点记录。
-
手动清理节点:登录到物理/虚拟节点执行以下清理操作:
- 停止所有Kubernetes相关服务
- 清理/var/lib/kubelet等Kubernetes工作目录
- 删除Docker容器和镜像(如使用Docker作为容器运行时)
- 重启节点确保环境干净
-
重新执行注册命令:在清理完成后,再次执行节点注册命令。
-
等待集群恢复:整个过程可能需要较长时间(约60分钟),期间Rancher会逐步重建必要的集群状态。
经验总结
-
遵循官方操作流程:对于RKE集群节点的维护操作,应优先使用Rancher提供的管理界面或工具,避免直接操作Kubernetes API。
-
状态一致性至关重要:Kubernetes集群管理工具通常维护自己的状态机,直接绕过工具操作可能导致状态不一致。
-
耐心等待自愈:分布式系统具有复杂的协调机制,某些恢复操作可能需要较长时间才能完成。
-
预防胜于治疗:建立规范的节点维护流程,包括备份、预检查等步骤,可以避免此类问题发生。
最佳实践建议
对于生产环境中的RKE集群节点维护,建议采用以下流程:
- 通过Rancher UI将节点标记为不可调度(drain)
- 等待工作负载迁移完成
- 使用Rancher提供的节点删除功能
- 确认节点完全删除后再重建
- 如需手动操作,确保同时清理Rancher管理系统中的相关状态
通过遵循这些实践,可以最大限度地减少集群状态异常的风险,确保业务连续性。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI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。03
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00