Kubernetes kubeadm升级过程中kubelet监控etcd.yaml.backup导致升级失败问题分析
在Kubernetes集群升级过程中,使用kubeadm工具进行升级时可能会遇到一个与etcd升级相关的特殊问题。本文将深入分析该问题的现象、原因及解决方案。
问题现象
当管理员执行kubeadm upgrade命令升级Kubernetes集群时,特别是在从较低版本升级到v1.32.0版本的过程中,etcd组件可能无法按预期完成升级。具体表现为:
- kubeadm会创建etcd.yaml.backup备份文件
- 同时更新主etcd.yaml文件到新版本(如etcd 3.5.16-0)
- 但kubelet服务却继续监控并使用etcd.yaml.backup文件中的旧配置(如etcd 3.4.13-0)
- 最终导致etcd升级失败,整个集群升级过程也因此中断
根本原因
经过分析,这个问题源于kubelet的一个未在文档中明确说明的行为特性:kubelet会尝试加载/etc/kubernetes/manifests目录下的所有YAML文件,即使这些文件带有.backup后缀名。
在kubeadm升级过程中,虽然设计意图是将备份文件放在kubeadm-backup-manifests目录下,但实际操作中可能会在manifests目录下创建备份文件。当备份文件和主配置文件同时存在于manifests目录时,kubelet会同时监控这两个文件,导致不可预期的行为。
解决方案
针对这个问题,有以下几种解决方案:
-
最佳实践:不要在/etc/kubernetes/manifests目录下存放任何备份文件。kubeadm升级时应该确保备份文件被放置在专门的备份目录中。
-
手动修复:如果已经发生此问题,可以手动删除manifests目录下的备份文件,然后重启kubelet服务。
-
升级操作调整:在执行kubeadm upgrade前,确保manifests目录下没有无关的YAML文件,特别是备份文件。
预防措施
为了避免此类问题再次发生,建议在升级Kubernetes集群时:
- 在执行kubeadm upgrade前,检查/etc/kubernetes/manifests目录的内容
- 确保该目录下只包含必要的清单文件
- 升级完成后,验证etcd版本是否已按预期更新
- 定期清理不必要的备份文件
总结
这个问题揭示了Kubernetes组件间一些未充分文档化的交互行为。理解kubelet对manifests目录的处理方式对于成功完成集群升级至关重要。通过遵循上述建议和最佳实践,管理员可以避免在升级过程中遇到类似的etcd升级失败问题,确保集群升级过程顺利完成。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
项目优选









