Harvester升级后Rancher Pod处于Pending状态问题分析
2025-06-15 18:43:22作者:牧宁李
问题现象
在Harvester 1.3.2版本升级到1.4.0版本后,用户发现Rancher相关的Pod一直处于Pending状态。具体表现为:
- 多个Rancher Pod无法正常调度
- 事件日志显示调度失败原因是节点不满足Pod反亲和性规则
- 系统中有旧的ReplicaSet未被正确清理
- 升级到1.4.1版本后问题依然存在
根本原因分析
经过深入分析,该问题主要由以下几个因素共同导致:
-
节点资源限制:用户环境中只有2个物理节点和1个witness节点,而witness节点仅用于运行etcd工作负载,不参与常规Pod调度。
-
Pod反亲和性规则:Rancher部署配置了严格的Pod反亲和性规则,要求Rancher Pod不能运行在同一个节点上。
-
ReplicaSet清理不彻底:升级过程中旧的Rancher ReplicaSet未被完全清理,残留的Pod占用了调度位置。
-
副本数配置问题:系统默认配置了3个Rancher副本,但在只有2个可用节点的环境中无法满足调度要求。
技术细节
调度失败分析
从事件日志可以看到具体的调度失败原因:
0/3 nodes are available:
1 node(s) had untolerated taint {node-role.kubernetes.io/etcd: true},
2 node(s) didn't match pod anti-affinity rules.
这表明:
- witness节点带有etcd污点,不允许运行常规工作负载
- 两个物理节点上已经运行了Rancher Pod,无法再调度新的Pod
ReplicaSet状态异常
系统同时存在多个Rancher ReplicaSet:
rancher-5b4d5fb54 3 3 2 18m
rancher-66db9cff46 0 0 0 180d
rancher-7d8b85cf5b 0 0 0 86d
rancher-c56dcc99 0 0 0 180d
这种状态表明升级过程中新旧版本ReplicaSet并存,资源清理不彻底。
解决方案
临时解决方案
-
手动调整副本数:对于2节点环境,可以将Rancher副本数调整为2:
kubectl scale replicaset -n cattle-system rancher-5b4d5fb54 --replicas=2 -
清理旧ReplicaSet:
kubectl scale replicaset -n cattle-system rancher-7d8b85cf5b --replicas=0
注意:执行此操作可能导致短暂的API访问中断。
长期解决方案
-
环境规划:对于生产环境,建议至少配置3个常规节点,避免使用witness节点架构。
-
升级前检查:在升级前确保旧版本资源已完全清理。
-
配置调整:根据实际节点数量调整Rancher的副本数配置。
最佳实践建议
-
升级前准备:
- 检查当前Rancher资源状态
- 备份关键配置
- 确保有足够的节点资源
-
升级后验证:
- 检查所有Pod状态
- 验证API访问
- 检查日志是否有异常
-
监控设置:
- 设置对Pending Pod的告警
- 监控资源使用情况
总结
Harvester升级过程中Rancher Pod处于Pending状态的问题主要源于节点资源不足和升级过程中的资源清理不彻底。通过合理规划节点资源、正确配置副本数以及执行彻底的升级前清理,可以有效避免此类问题。对于已经出现问题的环境,可以按照文中提供的解决方案进行修复。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 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 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100