Sonobuoy项目中解决Kubernetes主节点不可调度导致E2E测试失败的问题
问题背景
在使用Sonobuoy工具运行Kubernetes一致性测试时,用户遇到了E2E测试失败的情况。测试环境是一个包含1个主节点和2个工作节点的Kubernetes 1.28.6集群,运行在SLES15SP3操作系统上。测试失败的主要原因是主节点被标记为不可调度(Unschedulable),导致测试无法正常启动。
问题分析
从日志中可以清楚地看到关键错误信息:
Jan 24 02:58:04.901: INFO: Unschedulable nodes= 1, maximum value for starting tests= 0
Jan 24 02:58:04.901: INFO: -> Node m2-lr1-dev-vm209096.mip.storage.hpecorp.net [[[ Ready=true, Network(available)=true, Taints=[{node-role.kubernetes.io/master NoSchedule <nil>}], NonblockingTaints=node-role.kubernetes.io/control-plane ]]]
这表明:
- 主节点上设置了
node-role.kubernetes.io/master=NoSchedule的污点 - E2E测试默认不允许有任何不可调度的节点
- 测试因此无法启动,最终导致测试失败
解决方案
Kubernetes E2E测试框架提供了--non-blocking-taints参数,可以指定哪些污点不应该阻止测试运行。通过Sonobuoy的--plugin-env参数,我们可以将这个配置传递给E2E测试插件。
正确的配置方式如下:
./sonobuoy run --mode=certified-conformance --wait \
--plugin-env e2e.E2E_EXTRA_ARGS="--non-blocking-taints=node-role.kubernetes.io/master"
技术细节
-
污点(Taints)的作用:Kubernetes使用污点来阻止Pod被调度到特定节点上。主节点通常会被标记为
NoSchedule污点,以确保工作负载不会被调度到控制平面节点上。 -
E2E测试的要求:默认情况下,E2E测试要求所有节点都必须是可调度的,这是为了确保测试环境的完整性。但在生产环境中,主节点通常都是不可调度的。
-
Non-blocking Taints:通过
--non-blocking-taints参数,我们可以告诉E2E测试框架忽略特定的污点,允许测试在有这些污点的节点存在的情况下继续进行。
最佳实践
-
对于生产环境中的一致性测试,建议总是包含
--non-blocking-taints参数来忽略主节点的污点。 -
如果集群中有其他特殊用途的节点(如GPU节点)也有污点,也需要将这些污点添加到忽略列表中。
-
可以通过以下命令查看集群中所有节点的污点:
kubectl get nodes -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{"\t"}{.spec.taints[*].key}{"\n"}{end}'
总结
在Kubernetes集群上运行Sonobuoy一致性测试时,正确处理主节点的污点是确保测试成功的关键因素之一。通过合理配置--non-blocking-taints参数,我们可以让E2E测试在有控制平面节点的情况下也能正常运行,这对于生产环境中的测试尤为重要。理解这一机制不仅有助于解决测试问题,也能加深对Kubernetes调度系统的理解。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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