Spinnaker项目升级中Orca服务MySQL字符集问题解析
2025-05-24 13:29:57作者:董宙帆
问题背景
在Spinnaker项目从1.33版本升级到1.34或1.35版本的过程中,Orca服务组件出现了严重的启动失败问题。该问题表现为Liquibase数据库迁移失败,具体错误信息显示系统尝试重复创建已存在的压缩执行表(compressed executions tables)。
错误现象分析
升级过程中,Orca服务日志显示以下关键错误:
Migration failed for changeset db/changelog/20201214-create-compressed-executions-table.yaml
Reason: liquibase.exception.DatabaseException: Table 'orchestration_stages_compressed_executions' already exists
该错误涉及四个关键表的创建:
- pipelines_compressed_executions
- pipeline_stages_compressed_executions
- orchestrations_compressed_executions
- orchestration_stages_compressed_executions
问题根源探究
经过深入排查,发现问题根源在于MySQL数据库字符集和排序规则的不一致性。具体表现为:
- 版本迁移导致的字符集变化:从MySQL 5.x升级到8.x版本时,默认字符集从utf8mb4_unicode_ci变为utf8mb4_0900_ai_ci
- 数据库与表字符集不匹配:当使用备份恢复方式迁移数据库时,新建的数据库采用新字符集,而恢复的表保持旧字符集
- Liquibase校验机制:字符集不一致导致Liquibase无法正确识别已存在的表结构,从而重复执行创建表的操作
解决方案
针对这一问题,我们推荐以下解决方案:
-
统一字符集设置:
- 确保数据库和所有表使用一致的字符集
- 对于MySQL 8.x,建议统一使用utf8mb4_unicode_ci
-
手动修复步骤:
ALTER DATABASE orca CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; ALTER TABLE pipelines_compressed_executions CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; -- 对其他三个表执行相同操作 -
预防措施:
- 在创建新数据库时显式指定字符集
- 升级前检查数据库字符集一致性
技术原理深入
Spinnaker的Orca服务使用Liquibase进行数据库版本管理。在1.34版本中引入了压缩执行表的新特性,这些表的创建脚本明确指定了utf8mb4_unicode_ci字符集。当实际数据库环境使用不同字符集时,会导致:
- 校验和计算差异:Liquibase基于表结构计算校验和,字符集差异会导致校验和不匹配
- 迁移逻辑失效:系统无法正确识别已应用的变更,从而重复执行
最佳实践建议
-
升级前检查:
- 确认当前数据库字符集设置
- 检查DATABASECHANGELOG表中已应用的变更
-
升级路径规划:
- 推荐升级路径:1.33.1 → 1.33.3 → 1.34.3
- 避免直接从早期1.33.x版本升级到1.34.x
-
环境一致性:
- 确保测试环境与生产环境数据库配置一致
- 考虑在CI/CD流程中加入字符集检查步骤
总结
Spinnaker升级过程中的Orca服务数据库迁移问题,本质上是由于MySQL版本升级导致的字符集不一致引起的。通过统一字符集配置,可以确保Liquibase正确识别和应用数据库变更。这一问题提醒我们在进行数据库迁移和升级时,需要特别注意字符集和排序规则等基础配置的一致性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
345
412
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++
888
605
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
182
暂无简介
Dart
777
192
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
758
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
896