Harvester集群升级故障排查与解决方案深度解析
2025-06-14 15:56:06作者:段琳惟
问题背景
在Harvester v1.4.2升级至v1.5.0的过程中,用户遇到了节点升级停滞的问题。具体表现为3节点集群中2个节点成功升级,但第3个节点(harvester4)长期停留在"images preloaded"状态。本文将深入分析该问题的技术细节,并提供完整的解决方案。
问题诊断过程
初始状态分析
通过检查集群状态,我们发现以下异常情况:
- Kubernetes节点与机器资源不匹配:虽然集群只有3个运行中的节点,但存在5个machines.cluster.x-k8s.io资源和4个nodes.devices.harvesterhci.io资源
- 存在已删除节点(harvester2)的残留资源
- 升级控制器状态显示harvester4节点卡在"Images preloaded"阶段
关键发现
-
资源不一致问题:
- 集群中存在已删除节点的残余Machine资源
- 这些残留资源可能导致升级控制器状态判断错误
-
节点升级停滞原因:
- 节点harvester4的OS版本仍显示为v1.4.2
- 升级流程在drain阶段出现异常,post-drain钩子未正确执行
-
支持包分析问题:
- 多次生成的支持包缺少关键yamls目录
- 这可能是由于证书过期导致的收集工具功能异常
解决方案实施
第一步:清理残留资源
-
删除无效的Machine资源:
kubectl delete machines.cluster.x-k8s.io custom-1d1de6c3ae63 -n fleet-local kubectl delete machines.cluster.x-k8s.io custom-9626842a1f91 -n fleet-local -
清理已删除节点的设备资源:
kubectl delete nodes.devices.harvesterhci.io harvester2
第二步:修复drain状态
-
使用post-drain.sh脚本修复harvester4节点的drain状态:
./post-drain.sh harvester4该脚本会:
- 定位节点对应的Machine资源
- 检查当前的drain状态
- 修复缺失的post-drain钩子状态
第三步:重置升级流程
-
强制删除卡住的升级资源:
kubectl patch upgrade.harvesterhci.io hvst-upgrade-zjft7 -n harvester-system \ --type merge -p '{"metadata":{"finalizers":[]}}' kubectl delete upgrade.harvesterhci.io hvst-upgrade-zjft7 -n harvester-system -
重新触发升级流程
技术原理深度解析
Harvester升级机制
Harvester的升级过程分为几个关键阶段:
-
准备阶段:
- 检查升级镜像可用性
- 准备系统服务更新
-
节点升级阶段:
- 逐个节点执行升级
- 包含pre-drain、drain和post-drain三个子阶段
-
完成阶段:
- 验证所有组件版本
- 更新集群状态
问题根因分析
本次升级失败的根本原因在于:
-
资源状态不一致:之前删除节点时未完全清理相关资源,导致升级控制器状态判断错误
-
drain流程中断:节点harvester4的post-drain钩子未正确执行,使升级流程无法继续
-
证书问题影响诊断:过期的证书导致支持包收集不完整,增加了问题诊断难度
最佳实践建议
-
升级前检查:
- 确保所有节点状态健康
- 验证证书有效性
- 检查资源一致性
-
升级过程监控:
- 实时关注每个节点的升级状态
- 定期生成完整支持包
-
问题处理流程:
- 遇到升级卡顿时,首先检查drain状态
- 使用专用工具分析升级状态
- 必要时寻求社区支持
总结
Harvester集群升级是一个复杂的过程,涉及多个组件和状态的协调。通过本文的分析和解决方案,我们不仅解决了特定的升级卡顿问题,也深入理解了Harvester的升级机制。对于运维人员来说,掌握这些诊断和修复技术,能够有效提高集群升级的成功率,确保业务连续性。
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-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
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
375
3.25 K
暂无简介
Dart
619
140
🔥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
62
19
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
479
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++
647
261
🎉 (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
1.09 K
619
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
790
76