kube-prometheus-stack升级过程中PrometheusRule验证失败问题分析
问题背景
在使用kube-prometheus-stack进行版本升级时(从41.5.0升级到42.1.0),用户遇到了PrometheusRule资源验证失败的问题。具体表现为在升级过程中,当尝试创建或更新PrometheusRule资源时,系统返回"failed calling webhook"错误,提示无法连接到验证webhook服务。
问题现象
错误信息显示:
Internal error occurred: failed calling webhook "prometheusrulemutate.monitoring.coreos.com":
failed to call webhook: Post "https://prometheus-kube-prometheus-operator.prometheus.svc:443/admission-prometheusrules/validate?timeout=10s":
dial tcp 10.28.3.26:10250: connect: connection refused
根本原因分析
通过分析事件时间线,可以清楚地看到问题发生的顺序:
- 新的Operator Pod被创建,但尚未完全启动
- 旧的Operator Pod被删除
- 系统尝试更新PrometheusRule资源
- 由于新的Operator Pod尚未准备好处理请求,webhook调用失败
- 最后新的Operator Pod才开始正常工作
尽管webhook配置了failurePolicy: Ignore,但系统仍然报告了错误。这表明在Kubernetes API服务器尝试调用webhook时,目标服务完全不可达,导致连接被拒绝。
技术细节
Prometheus Operator的验证机制
Prometheus Operator使用准入控制器webhook来验证PrometheusRule资源。这种机制允许Operator在资源被应用到集群前进行验证和可能的修改。
升级过程中的资源协调
在Helm升级过程中,资源是按照特定顺序创建和更新的。当Operator Pod正在重启时,如果系统尝试更新PrometheusRule资源,就会遇到这个问题。
GKE环境特殊性
这个问题在GKE 1.29.4环境中出现,但在本地kind集群中无法复现,说明可能与特定Kubernetes发行版或网络配置有关。
解决方案
用户最终通过升级到更新版本的kube-prometheus-stack解决了这个问题。新版本中包含了Operator的就绪探针(readiness probe),这确保了在Operator完全准备好之前,Kubernetes不会将流量路由到它。
最佳实践建议
- 使用最新稳定版本:确保使用包含必要修复的kube-prometheus-stack版本
- 配置适当的探针:确保Operator部署配置了有效的就绪探针
- 考虑升级顺序:在自动化升级过程中,可能需要考虑资源更新的顺序
- 监控升级过程:在关键系统升级时保持密切监控,准备回滚方案
总结
这个问题展示了在Kubernetes环境中进行组件升级时可能遇到的典型挑战,特别是当多个相互依赖的组件需要协调更新时。通过理解Operator的webhook验证机制和Kubernetes的资源管理顺序,我们可以更好地规划和执行系统升级,避免服务中断。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00