Antrea项目中NodePortLocal映射规则删除问题的分析与解决
2025-07-09 08:38:50作者:胡易黎Nicole
问题背景
在Kubernetes网络插件Antrea中,NodePortLocal(NPL)功能允许将节点上的特定端口映射到Pod的端口,从而实现从集群外部直接访问Pod服务的能力。这一功能通过维护一组DNAT规则和Pod注解来实现端口映射关系。
问题现象
在Antrea v1.11.3至v2.0.0版本中,存在一个关于NPL映射规则删除的缺陷。当需要删除Pod的部分NPL映射规则(而非全部规则)时,系统会出现异常行为:
- iptables中的DNAT规则能够被正确删除
- 但Pod的NPL注解未能相应更新
- Antrea Agent日志中持续报错:"failed to delete rule for Pod IP...protocol tcp is still in use, cannot release socket"
问题复现场景
考虑一个包含两个容器的Pod,每个容器暴露不同的服务端口(如9090和9000),并对应两个启用了NPL的Service。当仅修改其中一个Service,移除其NPL注解时:
- 预期:Pod的NPL注解应自动更新,仅保留另一个端口的映射信息
- 实际:Pod的NPL注解保持不变,系统陷入错误循环
技术分析
深入代码层面,发现Antrea在处理NPL规则删除时有两种不同路径:
- 完全删除路径:当Pod被删除或所有NPL映射都需要移除时,调用
DeleteRulesForPod函数,该路径工作正常 - 部分删除路径:当只需删除部分映射规则时,调用
DeleteRule函数,该路径存在问题
关键差异在于部分删除路径中,系统尝试释放TCP套接字时错误地认为协议仍在使用中,导致操作失败。这实际上是一个逻辑错误,因为在部分删除场景下,确实仍有其他映射规则在使用相同的协议(TCP)。
解决方案
修复方案需要调整部分删除逻辑:
- 在部分删除场景下,不应强制要求释放协议套接字
- 仅当删除最后一个使用特定协议的规则时,才需要释放相关资源
- 确保Pod注解的更新不受套接字释放操作的影响
影响范围
该问题影响所有使用NPL功能且需要动态调整部分映射规则的场景。对于完全删除Pod或完全禁用PodNPL功能的情况则不受影响。
修复版本
该问题已在Antrea后续版本中得到修复。用户升级到包含修复的版本即可解决此问题。
总结
Antrea的NPL功能为Kubernetes提供了灵活的外部访问能力,但在部分规则删除场景中存在逻辑缺陷。通过深入分析问题根源并针对性调整资源释放逻辑,确保了NPL功能在各种使用场景下的正确性。这一案例也展示了网络功能实现中资源管理的重要性,特别是在涉及多种系统组件(iptables、套接字、注解等)协同工作时,需要仔细考虑各种边界条件。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 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
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217