Fission 多租户环境下的函数部署问题解析与解决方案
2025-05-27 19:04:07作者:段琳惟
前言
在云原生函数计算平台Fission中实现多租户隔离是一个常见的需求。本文将深入分析在Fission 1.20.5版本中使用命名空间(namespace)部署函数时遇到的问题,并提供完整的解决方案。
问题现象
当用户在自定义命名空间(如"test")中创建Node.js环境并部署简单hello world函数时,会遇到以下典型问题:
- 函数测试返回404错误
- 构建状态持续停留在"pending"状态
- 无法获取函数日志,提示"no active pods found"
根本原因分析
这些问题源于Fission的架构设计。Fission控制器需要明确知道哪些命名空间可以管理函数资源。默认情况下,Fission只监控其安装的命名空间(fission命名空间)。
解决方案
1. 配置Fission识别额外命名空间
通过Helm升级命令,添加additionalFissionNamespaces参数来扩展Fission的管理范围:
helm upgrade --version v1.20.5 --namespace $FISSION_NAMESPACE fission \
--set serviceType=NodePort,routerServiceType=NodePort \
--set "additionalFissionNamespaces={test}" fission-charts/fission-all
2. 动态管理命名空间的挑战
在实际生产环境中,项目可能频繁创建和销毁。每次新增命名空间都需要重新配置Fission控制器,这会导致服务中断。目前Fission架构中,控制器需要重启才能识别新的命名空间配置。
3. 命名空间清理的正确方式
当需要删除项目及其所有资源时,直接删除整个命名空间是最彻底的方法:
kubectl delete ns test
仅删除命名空间内的Pod是不够的,因为Fission控制器会尝试重建这些资源。
最佳实践建议
- 预规划命名空间:在初始部署时预估可能需要的命名空间数量,一次性配置完成
- 维护窗口期:为命名空间变更安排维护时段,减少对生产环境的影响
- 自动化管理:开发脚本自动检测命名空间变更并触发Fission配置更新
- 资源监控:实施完善的监控方案,确保命名空间资源使用情况可控
技术实现细节
Fission的多租户实现基于Kubernetes的命名空间隔离机制。当配置additionalFissionNamespaces时:
- Fission控制器会监听指定命名空间中的CRD(Custom Resource Definition)变更
- Router组件获得访问这些命名空间的权限
- 构建器(builder)和运行时环境能够正确识别函数部署位置
总结
Fission提供了强大的多租户支持能力,但需要正确配置才能发挥其优势。理解Fission与Kubernetes命名空间的交互机制,可以帮助开发者更好地规划和管理函数计算资源。随着Fission的发展,未来可能会提供更灵活的命名空间动态管理能力,进一步简化多租户场景下的运维工作。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
322
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868