RKE2 v1.29版本关键组件版本同步升级解析
2025-07-09 21:36:37作者:昌雅子Ethen
在RKE2项目的最新v1.29版本迭代中,开发团队完成了与上游k3s项目的关键组件版本同步工作。本次更新主要涉及三个核心组件的版本调整,这些变动将直接影响集群的容器运行时、键值存储以及容器管理工具链的表现。
组件版本变更明细
-
容器运行时containerd保持v1.7.23-k3s2版本不变
- 作为集群的底层容器运行时引擎,该版本经过k3s定制化优化,在保持稳定性的同时提供了对最新容器特性的支持。验证显示节点信息中仍报告
containerd://1.7.23-k3s2的运行时版本。
- 作为集群的底层容器运行时引擎,该版本经过k3s定制化优化,在保持稳定性的同时提供了对最新容器特性的支持。验证显示节点信息中仍报告
-
分布式存储etcd升级至v3.5.18-k3s1
- 此次将etcd从原有版本升级到经过加固的v3.5.18分支,镜像标签为
hardened-etcd:v3.5.18-k3s1。新版本包含CVE修复和性能优化,特别是改进了大规模集群下的watch事件处理效率。
- 此次将etcd从原有版本升级到经过加固的v3.5.18分支,镜像标签为
-
容器接口工具crictl更新到v1.29.0
- 作为kubelet与容器运行时交互的重要工具链,新版crictl提供了更好的兼容性和调试能力。验证时通过
crictl version命令可确认版本已准确升级。
- 作为kubelet与容器运行时交互的重要工具链,新版crictl提供了更好的兼容性和调试能力。验证时通过
技术影响分析
对于使用RKE2构建生产环境的用户,需要注意以下技术细节:
- etcd作为集群的"大脑",其版本升级需要特别关注数据兼容性。v3.5.18版本保持API向后兼容,但建议在升级前进行etcd数据备份。
- containerd版本的保持意味着现有的容器管理接口和插件机制不变,运维人员无需调整相关配置。
- crictl工具更新后,调试命令的输出格式和参数可能有所优化,但基础命令集保持稳定。
升级验证要点
运维团队在实施升级时应重点关注:
- 通过
kubectl get node -o yaml确认各节点组件版本 - 检查
/var/lib/rancher/rke2/bin/目录下二进制文件的版本号 - 验证核心服务日志无异常报错
- 测试基本的Pod调度和网络功能
版本选择建议
对于不同使用场景的用户:
- 需要etcd新特性的用户可积极采用此版本
- 运行关键业务的集群建议在测试环境充分验证后再上线
- 仅使用基础功能的用户可酌情安排升级窗口
本次组件版本同步体现了RKE2项目与上游生态保持一致的维护策略,在确保稳定性的同时为用户提供经过验证的新功能。
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
421
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
686
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869