Rancher项目中的集群认证令牌并发访问问题解析
2025-05-08 13:32:51作者:明树来
问题背景
在Rancher 2.10.1版本中,用户报告了一个关于集群认证令牌(ClusterAuthToken)的重要问题。当多个请求同时使用同一个令牌访问集群的授权端点(Authorized Cluster Endpoint)时,部分请求会收到401未授权响应。这个问题特别影响了使用kubernetes_async Python客户端的用户场景。
技术原理分析
Rancher 2.10版本引入了一个新特性,用于跟踪令牌的最后使用时间(lastUsedAt)。每次使用令牌进行认证时,系统都会尝试更新该令牌的lastUsedAt字段为当前时间。这个机制在单请求场景下工作正常,但在并发请求场景下出现了问题。
核心问题在于:
- 多个并发请求同时尝试更新同一个令牌的lastUsedAt字段
- Kubernetes的乐观并发控制机制检测到资源版本冲突
- 系统无法正确处理这种冲突,导致部分认证请求失败
影响范围
该问题主要影响以下使用场景:
- 使用集群授权端点(ACE)进行认证的场景
- 需要高并发访问Kubernetes API的自动化工具
- 使用异步Kubernetes客户端的应用程序
值得注意的是,问题仅出现在通过集群授权端点访问时,通过Rancher Server直接访问的场景不受影响。
解决方案
开发团队通过以下方式解决了这个问题:
-
将对clusterAuthToken的lastUsedAt更新改为"尽力而为"模式:
- 不再因更新失败而使整个认证流程失败
- 取消重试机制,避免加剧冲突
-
恢复对clusterUserAttribute.NeedsRefresh字段的更新:
- 确保用户属性刷新机制正常工作
- 维持系统的安全性和一致性
验证方案
为确保修复的有效性,测试团队设计了以下验证场景:
-
基础功能验证:
- 验证集群授权端点认证功能正常工作
- 验证各种角色和权限组合下的访问控制
-
并发场景验证:
- 模拟高并发令牌使用场景
- 验证系统在令牌更新冲突时的稳定性
-
属性刷新验证:
- 验证clusterUserAttribute.NeedsRefresh字段按预期更新
- 确保用户属性同步机制不受影响
最佳实践建议
对于Rancher用户,特别是使用集群授权端点的用户,建议:
-
版本选择:
- 避免使用存在此问题的2.10.1版本
- 升级到已修复该问题的版本
-
并发控制:
- 在高并发场景下考虑实现客户端级别的请求队列
- 为关键自动化任务设计重试机制
-
监控设计:
- 加强对认证失败日志的监控
- 特别关注kube-api-auth组件的错误日志
总结
Rancher项目团队快速响应并解决了这个影响生产环境的认证问题。该案例展示了分布式系统中资源竞争条件的典型表现,以及通过调整更新策略来平衡功能需求与系统稳定性的解决方案。对于企业用户而言,理解这类问题的本质有助于更好地设计自己的Kubernetes平台架构和运维策略。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。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
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 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 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 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 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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
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
226
81
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
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310