Kube-OVN 在 Underlay 模式下 NetworkPolicy 失效问题分析
Kube-OVN 作为 Kubernetes 网络插件,在 Underlay 模式下运行时可能会遇到 NetworkPolicy 不生效的问题。这个问题主要影响网络策略对 Pod 间通信的控制能力,导致安全策略无法按预期执行。
问题现象
在 Kube-OVN 的 Underlay 模式下,当用户配置 NetworkPolicy 限制特定端口的访问时,发现以下异常现象:
- 无论 NetworkPolicy 中是否添加 Service 端口(如 80 端口),都无法通过 Service 访问目标 Pod
- 只有当 NetworkPolicy 中添加 Pod 实际监听的端口(如 8000 端口)时,才能直接访问 Pod
- 使用 kubectl ko trace 工具检查时,流量未被丢弃但显示为 recirc 状态
技术背景
Kubernetes NetworkPolicy 是控制 Pod 间网络通信的重要安全机制。在传统 Overlay 网络中,NetworkPolicy 通常能正常工作。但在 Underlay 模式下,由于网络数据包直接通过物理网络传输,不经过 Overlay 封装,导致 NetworkPolicy 的实现机制有所不同。
根本原因分析
经过深入分析,发现问题主要源于以下几个方面:
-
ACL 规则应用时机不当:Kube-OVN 在处理 NetworkPolicy 时,ACL 规则被配置为在负载均衡之后才生效(apply-after-lb="true"),这导致对 Service 端口的过滤失效。
-
端口匹配机制差异:在 Underlay 模式下,NetworkPolicy 实际匹配的是 Pod 的真实监听端口,而非 Service 的虚拟端口。这与部分用户对 Kubernetes NetworkPolicy 行为的预期不符。
-
流量重定向问题:当流量通过 Service 访问时,由于 Underlay 模式的特殊处理,可能导致 NetworkPolicy 规则无法正确识别和过滤流量。
解决方案
针对这个问题,可以考虑以下解决方案:
-
调整 ACL 规则应用时机:修改 Kube-OVN 的 ACL 规则配置,确保在适当的时间点应用网络策略,特别是对于有 Pod 选择器的情况。
-
明确端口匹配策略:在使用 NetworkPolicy 时,开发者需要明确区分 Service 端口和 Pod 端口的差异,在策略中配置正确的目标端口。
-
验证工具使用:充分利用 kubectl ko trace 等诊断工具,验证 NetworkPolicy 的实际生效情况,确保策略按预期工作。
最佳实践建议
- 在 Underlay 模式下配置 NetworkPolicy 时,始终以 Pod 实际监听端口作为目标端口
- 对于需要通过 Service 访问的场景,考虑同时配置 Service 端口和 Pod 端口的策略
- 定期使用诊断工具验证网络策略的实际生效情况
- 保持 Kube-OVN 组件版本更新,以获取最新的网络策略支持
总结
Kube-OVN 在 Underlay 模式下的 NetworkPolicy 实现有其特殊性,开发者需要理解底层网络机制与 Kubernetes 抽象概念之间的差异。通过正确配置和验证,可以确保网络策略在各种场景下都能按预期工作,保障集群网络安全。
kernelopenEuler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。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00