Harvester升级过程中虚拟机镜像数据丢失问题分析与解决方案
2025-06-14 23:06:33作者:董斯意
在Harvester v1.3.2升级至v1.4.0版本的过程中,用户可能会遇到一个关键问题:虚拟机使用的底层存储镜像(backing images)数据可能被意外清除。这个问题源于底层存储系统Longhorn在特定版本升级路径中的兼容性问题。
问题背景
Harvester作为基于Kubernetes构建的开源超融合基础设施(HCI)平台,其存储功能依赖于Longhorn分布式存储系统。在v1.3.2版本中集成的Longhorn v1.6.2升级到v1.4.0版本集成的Longhorn v1.7.2时,存储系统的元数据处理逻辑发生了变化,可能导致已存在的虚拟机镜像数据被错误识别为可清理对象。
技术原理
该问题的核心在于Longhorn存储系统对backing images的管理机制。Backing images是虚拟机磁盘镜像的基础存储层,在以下场景中被使用:
- 基于同一镜像模板创建多个虚拟机时
- 使用克隆功能创建新虚拟机时
- 虚拟机使用快照功能时
在升级过程中,新旧版本对镜像引用计数的处理方式存在差异,可能导致系统误判某些仍在使用中的镜像为"孤儿"数据而执行清理操作。
影响范围
经技术团队确认,此问题仅存在于特定的升级路径:
- 从Harvester v1.3.2(Longhorn v1.6.2)升级到v1.4.0(Longhorn v1.7.2)
后续版本升级路径不受影响,包括:
- v1.4.2 → v1.5.1
- v1.4.3 → v1.5.1
- v1.5.0 → v1.5.1
解决方案
对于可能受影响的升级场景,Harvester团队提供了以下防护措施:
-
升级前检查:从v1.4.0版本开始,升级辅助工具中已集成镜像完整性检查功能,可在升级前验证关键数据状态。
-
操作建议:
- 在升级前对重要虚拟机创建完整备份
- 确保升级过程中有足够的存储空间用于可能的恢复操作
- 遵循官方文档中的特殊升级指导步骤
技术演进
Harvester团队通过以下方式从根本上解决了此类问题:
- 在Longhorn后续版本中完善了元数据迁移逻辑
- 增强了升级过程中的数据一致性检查机制
- 在系统架构层面改进了存储层与应用层的协调协议
最佳实践
对于使用Harvester的生产环境,建议:
- 定期检查官方发布的已知问题列表
- 在非关键环境先行验证升级过程
- 建立完善的备份策略,特别是对存储密集型应用
- 关注系统日志中的存储相关警告信息
通过理解这一技术问题的本质和解决方案,用户可以更安全地规划Harvester集群的升级路径,确保业务数据的完整性和可用性。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322