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。
kernelopenEuler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。C064
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
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