Amazon EKS AMI中containerd进程退出事件丢失问题分析
问题背景
在Amazon EKS环境中,用户报告了一个由containerd运行时引起的严重问题。该问题表现为containerd在某些情况下会丢失对容器状态的跟踪,导致容器管理功能异常。具体症状包括无法在容器内执行命令,并出现"OCI runtime exec failed"等错误信息。
问题表现
受影响的系统会显示以下典型错误日志:
OCI runtime exec failed: exec failed: unable to start container process: error executing setns process: exit status 1: unknown
或者
OCI runtime exec failed: exec failed: cannot exec in a stopped container: unknown
这些错误表明containerd运行时无法正确识别容器的运行状态,导致后续操作失败。
问题根源
经过分析,这个问题是由containerd的一个代码变更引入的。具体来说,containerd在1.7.14版本中引入了一个修改,影响了进程退出事件的处理机制。在某些情况下,事件可能会被丢弃,导致containerd无法正确跟踪容器的状态变化。
该问题影响了以下版本的Amazon Linux AMI:
- Amazon Linux 2023:v20240807及更高版本
- Amazon Linux 2:v20240817及更高版本
临时解决方案
在等待上游containerd修复的同时,Amazon EKS团队建议用户采取以下临时解决方案:
对于Amazon Linux 2系统:
yum versionlock delete containerd
yum downgrade -y containerd-1.7.11
yum versionlock containerd
对于Amazon Linux 2023系统:
dnf downgrade -y containerd-1.7.11
问题修复
containerd上游社区已经针对此问题开发了修复方案,并在1.7.22版本中发布了修复。Amazon EKS团队已经将AMI中的containerd更新至1.7.22版本,彻底解决了这个问题。
总结
容器运行时状态跟踪是Kubernetes集群稳定运行的基础。containerd作为重要的容器运行时组件,其稳定性直接影响整个集群的运行状态。这个问题提醒我们,在升级关键组件时需要谨慎评估变更可能带来的影响,并准备好回滚方案。同时,也展示了开源社区协作解决问题的高效性,从问题发现到修复发布整个过程体现了开源生态的优势。
对于使用Amazon EKS的用户,建议定期检查并更新AMI版本,以确保获得最新的安全补丁和错误修复。对于生产环境,建议在升级前先在测试环境中验证新版本的稳定性。
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-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
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