OKD项目CNI网络配置问题分析与解决方案
问题背景
在部署OKD 4.15.0版本的Compact集群架构时,管理员可能会遇到节点NotReady状态的问题。具体表现为master节点无法正常加入集群,通过检查kubelet服务日志会发现CNI(容器网络接口)配置缺失的错误提示:"No CNI configuration file in /etc/kubernetes/cni/net.d/. Has your network provider started?"。
问题现象
当使用Agent安装程序在OCI环境下部署包含3个Master节点和2个Worker节点的OKD集群时,部分Master节点可能无法达到Ready状态。通过oc get nodes命令查看节点状态时,会显示类似如下的输出:
master01.ocp4.example.net NotReady control-plane,master 16h v1.27.6+b49f9d1
master02.ocp4.example.net Ready control-plane,master 17h v1.27.6+b49f9d1
master03.ocp4.example.net Ready control-plane,master 17h v1.27.6+b49f9d1
进一步检查问题节点的kubelet服务日志,会发现关键的CNI网络插件未就绪的错误信息。
问题原因分析
这个问题通常由以下两种原因导致:
-
CNI配置文件缺失:OKD集群的容器运行时(通常是CRI-O)需要正确的CNI配置文件才能为Pod提供网络连接。当
/etc/kubernetes/cni/net.d/目录下缺少必要的配置文件时,kubelet无法初始化Pod网络。 -
网络地址冲突:当集群网络CIDR与物理网络地址空间存在重叠时,会导致网络插件无法正常工作。这是部署OKD集群时常见的配置错误。
解决方案
方案一:手动创建CNI配置文件
对于CNI配置文件缺失的情况,可以按照以下步骤手动创建配置文件:
-
登录到问题节点
-
创建CNI配置文件目录(如果不存在):
mkdir -p /etc/kubernetes/cni/net.d/ -
创建并写入CNI配置文件:
cat << EOF | tee /etc/kubernetes/cni/net.d/10-containerd-net.conflist { "cniVersion": "1.0.0", "name": "containerd-net", "plugins": [ { "type": "bridge", "bridge": "cni0", "isGateway": true, "ipMasq": true, "promiscMode": true, "ipam": { "type": "host-local", "ranges": [ [{ "subnet": "10.128.0.0/14" }] ], "routes": [ { "dst": "0.0.0.0/0" }, { "dst": "::/0" } ] } }, { "type": "portmap", "capabilities": {"portMappings": true}, "externalSetMarkChain": "KUBE-MARK-MASQ" } ] } EOF -
重启相关服务:
systemctl restart crio systemctl restart kubelet systemctl status crio
注意:需要根据实际网络环境调整配置文件中的子网设置。
方案二:解决网络地址冲突
如果问题是由网络地址空间冲突引起的,需要重新规划网络配置:
-
修改
install-config.yaml文件,确保各网络段不重叠:networking: machineNetwork: - cidr: 10.10.0.0/16 # 必须与物理网络匹配 clusterNetwork: - cidr: 10.128.0.0/14 # 不能与物理网络重叠 hostPrefix: 23 networkType: OVNKubernetes serviceNetwork: - 172.30.0.0/16 # 保持默认值 -
关键配置原则:
machineNetwork必须与节点物理网络匹配clusterNetwork不能与物理网络或服务网络重叠serviceNetwork通常保持默认值即可
最佳实践建议
-
网络规划阶段:
- 在部署前详细规划所有网络段
- 使用网络地址计算工具验证各段是否重叠
- 为集群网络保留足够的地址空间
-
部署验证:
- 部署完成后立即检查所有节点状态
- 使用
oc get nodes和oc describe node <node-name>命令验证节点状态 - 检查kubelet和CRI-O服务日志
-
故障排查:
- 首先确认是单个节点问题还是集群性问题
- 检查
/etc/kubernetes/cni/net.d/目录内容 - 验证网络连通性和DNS解析
总结
OKD集群部署过程中的CNI网络问题通常可以通过正确的网络规划和配置文件管理来解决。管理员应当充分理解OKD的网络架构,特别是各网络段的作用和相互关系。通过合理的网络规划和及时的故障排查,可以确保集群网络正常工作,所有节点达到Ready状态。
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