Terraform部署Kube-Hetzner集群时system-upgrade-controller超时问题分析
2025-06-27 03:43:21作者:劳婵绚Shirley
问题现象
在使用Terraform部署Kube-Hetzner集群时,用户遇到了system-upgrade-controller组件部署超时的问题。具体表现为在集群初始化阶段,system-upgrade-controller的Pod一直处于Pending状态,无法正常启动,最终导致Terraform部署过程失败。
环境配置
用户部署的集群配置如下:
- 控制节点:1台CAX11规格服务器
- 工作节点:3台CX32规格服务器
- Kubernetes版本:v1.29
- CNI插件:Cilium
- 负载均衡器类型:lb11
- 启用了控制平面负载均衡器
问题排查
通过分析用户提供的日志和配置,可以观察到以下关键现象:
- system-upgrade-controller Pod一直处于Pending状态,没有错误日志输出
- 集群其他组件(控制平面和工作节点)运行正常
- 问题在多次尝试不同版本后仍然存在
可能原因分析
根据经验,这类问题通常由以下几种情况导致:
- 资源配额不足:system-upgrade-controller需要一定的CPU和内存资源才能启动,如果集群资源紧张可能导致调度失败
- 网络策略限制:特别是当使用Cilium CNI时,网络策略可能阻止了必要的通信
- 节点选择器/污点问题:Pod可能无法匹配任何节点的调度要求
- 防火墙规则限制:用户配置的firewall_kube_api_source可能影响了必要的网络通信
解决方案建议
-
检查资源配额:
- 使用kubectl describe pod命令查看Pending原因
- 检查节点资源使用情况(kubectl top nodes)
- 必要时增加节点资源或调整Pod资源请求
-
验证网络配置:
- 检查Cilium组件是否正常运行
- 验证网络策略是否允许必要的通信
-
临时解决方案:
- 尝试注释掉firewall_kube_api_source配置重新部署
- 执行terraform init -upgrade后重新尝试
-
深入排查:
- 检查kube-scheduler日志了解调度失败原因
- 验证节点污点和Pod容忍度配置
最佳实践建议
- 在部署前确保有足够的资源余量
- 复杂网络环境建议先使用默认配置测试
- 分阶段部署,先验证基础集群再添加额外组件
- 使用kubectl get events -A查看集群级别事件
总结
Kube-Hetzner集群部署过程中system-upgrade-controller超时问题通常与资源调度或网络配置相关。通过系统性地检查资源配额、网络策略和调度约束,大多数情况下可以找到根本原因并解决。对于生产环境部署,建议先在测试环境验证配置,确保所有组件能够正常启动后再进行正式部署。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218