RKE2集群在Oracle Linux 9上使用Calico网络插件的连通性问题分析
问题背景
在使用RKE2构建Kubernetes集群时,网络插件的选择对集群的稳定性和性能有着重要影响。近期有用户反馈,在Oracle Linux 9操作系统上部署RKE2集群时,当使用Calico或Canal(Flannel+Calico)作为网络插件时,出现了跨节点Pod间通信异常的问题,而同样的配置在Oracle Linux 8上却能正常工作。
环境配置详情
用户部署的环境具有以下特点:
- 操作系统:Oracle Linux Server 9.4(内核版本5.15.0-300.163.18.el9uek.x86_64)
- 对比环境:Oracle Linux Server 8.9(内核版本5.4.17-2136.327.2.el8uek.x86_64)
- Rancher Manager版本:2.10.1
- RKE2版本:v1.30.8+rke2r1
- 网络插件测试情况:
- Canal(Flannel + Calico):Oracle Linux 9上不工作
- 纯Calico:Oracle Linux 9上不工作
- 纯Flannel:Oracle Linux 9上工作正常
- 所有配置在Oracle Linux 8上均正常工作
问题现象分析
通过详细的网络测试和抓包分析,可以观察到以下现象:
- Pod间ping测试显示高达64%的丢包率,且响应时间波动极大(从0.291ms到2045ms不等)
- 偶尔能收到响应,但大多数情况下通信失败
- 在vxlan.calico接口上抓包显示,请求包正常发送但响应包未能全部返回
- ARP请求频繁出现,表明可能存在地址解析问题
- 在Pod内部抓包显示存在UDP校验和错误
根本原因探究
经过深入分析,这个问题可能与以下几个因素有关:
-
VMware虚拟化环境特性:所有节点都运行在VMware ESXi上,VMware对VXLAN协议有特殊处理,特别是当使用非标准VXLAN端口时。
-
校验和卸载问题:现代Linux内核默认启用网络接口的校验和卸载功能,但在虚拟化环境中,特别是使用VMXNET3虚拟网卡时,可能导致VXLAN内部数据包的校验和计算错误。
-
Oracle Linux 9内核变化:与Oracle Linux 8相比,9系列的内核在网络栈实现上有显著变化,特别是在VXLAN处理方面,这可能解释了为何问题仅出现在OL9上。
-
Calico的VXLAN实现:Calico默认使用VXLAN封装,而Flannel也使用VXLAN却能正常工作,表明问题可能与Calico特定的VXLAN实现参数有关。
解决方案建议
针对这一问题,可以考虑以下几种解决方案:
-
禁用校验和卸载: 虽然用户已经检查发现tx-checksum-ip-generic已关闭,但仍建议全面禁用所有相关接口的校验和卸载功能:
ethtool -K <interface> tx off rx off -
调整VXLAN端口: 将Calico使用的VXLAN端口从默认值改为8472(非NSX环境)或4789(NSX环境):
apiVersion: crd.projectcalico.org/v1 kind: FelixConfiguration metadata: name: default spec: vxlanPort: 8472 -
内核参数调优: 尝试调整以下内核参数:
echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/conf/all/rp_filter echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/conf/default/rp_filter -
网络插件替代方案:
- 继续使用Flannel作为网络插件
- 考虑使用Calico的IPIP模式替代VXLAN
-
VMware特定配置: 在ESXi主机层面,确保虚拟机的网络配置正确,特别是与VXLAN相关的offload设置。
预防措施
为了避免类似问题,建议在部署RKE2集群时:
- 在生产环境部署前,先在测试环境验证网络插件的兼容性
- 针对特定的操作系统版本,查阅网络插件的兼容性列表
- 在虚拟化环境中,特别注意虚拟网卡类型和相关offload设置
- 保持内核和网络插件版本的同步更新
总结
Oracle Linux 9与Calico网络插件在VMware环境下的兼容性问题,主要源于内核网络栈实现变化与虚拟化环境特性的交互作用。通过调整VXLAN参数或禁用特定网络功能,可以有效解决这一问题。这也提醒我们,在新型操作系统上部署Kubernetes集群时,需要特别关注网络插件的兼容性测试。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00