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。
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