KubeBlocks中PostgreSQL集群垂直扩展卡住问题分析
问题现象
在使用KubeBlocks管理PostgreSQL集群时,执行垂直扩展操作(vscale)后,操作请求(OpsRequest)长时间停留在"Running"状态,无法完成。具体表现为OpsRequest进度显示为0/2,且其中一个Pod的状态为"Processing",另一个为"Pending"。
问题背景
KubeBlocks是一个云原生数据库管理平台,支持多种数据库引擎的自动化运维操作。垂直扩展(vscale)是KubeBlocks提供的一项重要功能,允许用户在不中断服务的情况下调整数据库实例的资源配额(CPU、内存等)。
问题分析
从问题描述中可以看出,垂直扩展操作在尝试更新第一个Pod(postgres-ocgaqt-postgresql-1)时卡住,导致整个操作无法继续。根据经验,这种情况通常由以下几个原因导致:
-
资源配额限制:新请求的资源可能超过了命名空间的资源配额限制,导致Pod无法被调度。
-
节点资源不足:集群中没有足够的节点资源来满足新的资源请求。
-
Pod更新策略问题:PostgreSQL集群可能采用了特定的更新策略,需要主从切换等复杂操作。
-
控制器逻辑缺陷:KubeBlocks的垂直扩展控制器可能在处理特定场景时存在逻辑缺陷。
深入排查
从OpsRequest的状态详情中,我们注意到几个关键点:
-
内存请求被设置为644245094400m(约644GB),这明显是一个异常值,远超过实际需求(0.6Gi)。
-
使用了
--force=true参数强制执行操作,这可能绕过了某些安全检查。 -
操作请求的Annotations为空,缺少关键的restart Annotation信息。
解决方案
针对这个问题,建议采取以下步骤:
-
检查资源规格:确认垂直扩展命令中指定的资源参数是否正确,特别是内存值是否合理。
-
查看Pod事件:使用
kubectl describe pod命令查看卡住的Pod的详细事件,寻找调度失败的具体原因。 -
检查资源配额:确认命名空间是否有足够的资源配额来满足新的资源请求。
-
手动恢复:如果确认是操作请求卡住,可以尝试删除OpsRequest对象,然后重新创建。
-
升级KubeBlocks:检查是否有新版本修复了类似问题。
最佳实践建议
-
资源规划:在执行垂直扩展前,仔细规划资源需求,避免设置不合理的值。
-
监控资源使用:通过监控系统了解当前资源使用情况,为扩展决策提供依据。
-
分阶段扩展:对于大规模扩展,考虑分阶段进行,降低风险。
-
备份重要数据:在执行任何运维操作前,确保有可用的备份。
总结
KubeBlocks的垂直扩展功能为PostgreSQL集群的资源调整提供了便利,但在使用过程中需要注意资源规格的合理设置和集群环境的准备。遇到操作卡住的情况时,应系统性地排查资源配额、节点容量和操作请求状态等多方面因素。通过合理的运维实践和问题排查方法,可以确保数据库集群的平稳运行和资源调整。
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