Chaos Mesh中HTTP混沌实验卡在删除状态的问题分析与解决
2025-05-31 02:57:52作者:郁楠烈Hubert
问题背景
在Kubernetes环境中使用Chaos Mesh进行混沌工程实验时,用户可能会遇到HTTPChaos实验无法正常删除的情况。具体表现为在Chaos Mesh仪表盘中实验状态持续显示为"deleting",而对应的Kubernetes自定义资源对象也无法从集群中移除。
环境配置
该问题出现在以下环境中:
- Kubernetes版本:v1.27.3
- Chaos Mesh版本:chart-2.6.2
- 使用Kind集群部署
- Chaos Daemon配置为使用containerd运行时,并通过节点选择器限制在特定节点上运行
问题复现场景
- 在集群中配置了两个节点,其中一个节点带有
chaos=enabled标签 - 在未运行Chaos Daemon的节点上尝试执行HTTPChaos实验
- 由于缺少daemonIP导致实验失败
- 尝试通过仪表盘的归档功能或使用
chaos-mesh.chaos-mesh.org/cleanFinalizer=forced注解清理实验
问题现象
实验在仪表盘中持续显示为"deleting"状态,而对应的Kubernetes自定义资源对象仍然存在于集群中,无法被自动清理。
根本原因分析
这种情况通常是由于Chaos Controller Manager无法完成实验的清理流程导致的。具体可能的原因包括:
- 目标Pod所在节点没有运行Chaos Daemon,导致无法清理网络代理规则
- 实验的finalizer(
chaos-mesh/records)未被正确移除 - 清理过程中出现错误但未被妥善处理
解决方案
手动清理步骤
-
使用chaosctl工具恢复环境: 执行以下命令清理所有tproxy进程:
chaosctl recover httpchaos -n <命名空间> -
手动移除finalizer: 编辑HTTPChaos资源,移除
finalizers字段中的chaos-mesh/records项。 -
强制删除资源: 最后使用kubectl命令强制删除实验资源:
kubectl delete httpchaos <实验名称> -n <命名空间>
最佳实践建议
-
确保Chaos Daemon覆盖所有目标节点:在进行网络类混沌实验前,确认Chaos Daemon已部署在所有可能运行目标工作负载的节点上。
-
监控实验生命周期:定期检查实验状态,及时发现并处理异常情况。
-
理解清理机制:熟悉Chaos Mesh的finalizer机制,了解实验清理流程的工作原理。
-
备份重要配置:在进行可能影响网络连接的实验前,备份相关配置以便快速恢复。
总结
HTTPChaos实验卡在删除状态是Chaos Mesh使用过程中可能遇到的典型问题,通常与网络代理规则清理失败有关。通过理解问题的根本原因并掌握手动清理方法,用户可以有效地解决这类问题,确保混沌实验环境的稳定性。对于生产环境,建议建立完善的监控机制,及时发现并处理类似异常情况。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
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
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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