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 12:43:23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
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
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217