Rook项目部署中Ceph MON组件异常问题深度解析与解决方案
2025-05-18 11:22:18作者:何举烈Damon
问题现象描述
在基于Rook v1.16.5部署Ceph集群时,出现核心监控组件MON持续异常的情况。典型表现为:
- 集群状态检查命令
ceph status频繁超时或卡死 - MON Pod频繁重启(7次/小时)
- Operator日志持续报错:"failed to get mon quorum status"
- PVC创建后长期处于Pending状态,CSI插件无法正常工作
根因分析
通过深入分析MON容器日志,发现关键错误信息:
mon.a@0(electing) e3 collect_metadata : no unique device id for : udev_device_new_from_subsystem_sysname failed on '' no unique device path for : unable to list contents of /dev/disk/by-path: (2) No such file or directory
结合系统环境分析,根本原因在于:
- 系统资源限制冲突:在Rocky Linux 9.5(内核5.14)环境下,systemd对文件描述符的限制策略与Ceph MON组件存在兼容性问题
- 元数据收集失败:MON启动时尝试收集设备唯一标识失败,导致选举流程异常
- 内核版本差异:较新内核(5.x)中"infinity"的文件描述符限制值(1073741816)与Ceph预期值(1048576)不匹配
解决方案实施
关键修复步骤
- 调整系统服务配置:
echo -e "[Service]\nLimitNOFILE=1048576" > /etc/systemd/system/containerd.service.d/limits.conf
- 重启相关服务:
systemctl daemon-reload
systemctl restart containerd
kubectl rollout restart deployment rook-ceph-mon-a rook-ceph-mon-b rook-ceph-mon-c -n rook-ceph
环境清理规范
在重新部署前必须执行完整的环境清理:
# 磁盘清理
sgdisk --zap-all /dev/sdb
wipefs /dev/sdb -a
dd if=/dev/zero of=/dev/sdb bs=1M count=100 oflag=direct,dsync
partprobe /dev/sdb
# 目录清理
rm -rf /var/lib/rook
技术原理深度解读
Ceph MON选举机制
MON(Monitor)作为Ceph集群的决策中枢,其选举过程依赖于:
- 节点唯一标识收集
- 稳定的网络通信
- 正确的资源限制配置
当MON无法获取设备唯一ID时,会触发持续的选举循环,这正是本案例中观察到的现象。
文件描述符限制演进
不同系统版本的关键差异:
| 系统版本 | infinity值 | 影响范围 |
|---|---|---|
| 传统系统 | 1048576 | 与Ceph预期值匹配 |
| 现代内核(5.x+) | 1073741816 | 导致资源限制异常 |
最佳实践建议
-
版本兼容性矩阵:
- Rook 1.16.x推荐搭配Kubernetes 1.26-1.29
- 生产环境建议使用经过验证的稳定组合(如Rook 1.14 + K8s 1.26)
-
部署前检查清单:
- 确认内核版本与Rook的兼容性
- 预配置系统资源限制
- 验证存储设备的可访问性
-
监控指标关注点:
- MON选举成功率
- 文件描述符使用量
- 节点元数据收集状态
总结
本文详细分析了Rook部署Ceph集群时MON组件异常的深层原因,并提供了经过验证的解决方案。关键点在于理解现代Linux系统资源限制策略的变化对分布式存储系统的影响。通过规范化的环境准备和精确的系统调优,可以确保Ceph集群的稳定运行。建议运维团队在部署前充分测试目标环境的兼容性,建立完善的监控体系,以快速识别和解决类似问题。
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
184
196
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++
648
265
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
275
97
暂无简介
Dart
623
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
380
3.43 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
621
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