Rook Ceph集群中OSD设备无法重新添加的问题分析与解决
2025-05-18 03:05:29作者:劳婵绚Shirley
问题背景
在使用Rook Ceph存储系统时,管理员可能会遇到一个常见但棘手的问题:当尝试将之前从集群中移除的OSD设备重新添加回集群时,这些设备无法被识别和重新加入。这种情况通常发生在设备被手动清理后,即使按照官方文档执行了完整的清理流程,设备仍然无法被重新利用。
问题现象
在本次案例中,管理员按照Rook官方文档执行了OSD的清理流程,包括:
- 手动清除OSD
- 验证OSD已从CRUSH map中移除
- 确认集群状态健康
- 从Helm配置中移除了相关节点和设备
- 对设备进行了彻底的擦除(使用dd和wipefs命令)
然而,当尝试重新添加这些设备时,Rook Operator似乎完全忽略了这些设备,没有创建任何相关的prepare pod或OSD pod。
根本原因分析
经过深入排查,发现问题根源在于残留的认证密钥。即使设备被彻底擦除,Ceph集群中可能仍然保留着与这些设备相关的认证信息。这些残留的认证密钥会阻止Rook Operator重新准备和添加这些设备。
详细解决方案
1. 启用Discovery Daemon
首先,通过修改Helm values文件启用discovery daemon:
enableDiscoveryDaemon: true
这一步骤会创建一个daemonset,负责在集群所有节点上发现存储设备。虽然这不是最终解决方案,但它可以帮助触发prepare pod的创建,从而获取更多调试信息。
2. 检查prepare pod日志
启用discovery daemon后,可以观察到prepare pod的创建和失败。通过检查pod日志,能够看到类似以下的错误信息:
failed to configure devices: failed to initialize osd: failed to get ceph volume info: failed to get ceph volume info for osd: auth key already exists
这表明系统中存在残留的认证信息。
3. 清理残留认证
进入Ceph toolbox执行以下命令,删除所有残留的OSD认证信息:
ceph auth rm osd.<osd-id>
对于不确定的OSD ID,可以先列出所有认证信息:
ceph auth ls
4. 完整清理流程
确保执行了完整的清理流程:
- 删除prepare pod
- 重启Rook Operator以触发重新协调
- 确认/var/lib/rook目录已被清空
- 再次验证设备已被完全擦除
5. 恢复配置
问题解决后,可以禁用discovery daemon:
enableDiscoveryDaemon: false
预防措施
为了避免类似问题再次发生,建议:
- 在执行OSD移除操作时,同时清理认证信息
- 在重新添加设备前,使用ceph auth ls命令验证没有残留认证
- 考虑使用Rook的自动清理策略,在集群删除时自动清理设备
- 维护详细的变更记录,包括所有执行过的清理操作
技术要点总结
- Rook对OSD设备的管理不仅依赖于物理设备状态,还与Ceph集群的认证系统紧密相关
- Discovery daemon可以作为诊断工具,帮助识别设备添加问题
- 认证信息的清理是设备重新添加过程中的关键步骤
- Operator的重启可以触发集群状态的重新评估和协调
通过系统性的排查和正确的操作流程,可以有效解决OSD设备无法重新添加的问题,确保Ceph集群的存储容量得到充分利用。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
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
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++
649
270
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
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210