Crossplane 1.14+版本中Kubernetes API Server性能下降问题分析与解决方案
2025-05-23 15:12:52作者:毕习沙Eudora
问题现象
在将Crossplane从1.13.2版本升级到1.14及以上版本后,用户观察到Kubernetes集群出现了显著的性能问题。具体表现为:
- API服务器负载激增:读写请求量增加了4倍,CPU使用率从0.5上升到约2.5
- Crossplane Pod网络流量大幅增加:从30KiB/s飙升至5MiB/s的峰值
- Crossplane和Provider Pod资源使用量明显上升
- 大量客户端限流日志,显示对CRD的频繁PUT请求
问题根源分析
经过深入调查,发现问题源于Crossplane 1.14+版本中Provider管理机制的变化。具体原因如下:
- 共享Service Account冲突:多个Provider共享同一个Service Account(crossplane-generic-provider),导致它们互相竞争所有权
- 资源所有权争夺:每个Provider都试图独占Service Account,不断添加和移除ownerRefs
- 连锁反应:Service Account的每次变更都会触发所有关联ProviderRevision的重新协调
- CRD频繁更新:这种持续的协调过程导致对CRD的频繁更新操作
解决方案
方案一:迁移到DeploymentRuntimeConfig
- 创建独立的DeploymentRuntimeConfig资源
- 为每个Provider配置独立的运行时设置
- 避免使用共享的Service Account
示例DeploymentRuntimeConfig配置:
apiVersion: pkg.crossplane.io/v1beta1
kind: DeploymentRuntimeConfig
metadata:
name: aws-runtime-config
spec:
deploymentTemplate:
spec:
template:
spec:
serviceAccountName: dedicated-sa-for-provider
containers:
- name: package-runtime
resources:
limits:
memory: 700Mi
requests:
cpu: 450m
memory: 700Mi
方案二:外部管理Service Account
- 预先创建所需的Service Account
- 在DeploymentRuntimeConfig中引用预创建的SA
- 避免使用serviceAccountTemplate让Crossplane管理SA
最佳实践建议
- 版本升级策略:从1.13升级到1.14+时,应提前规划Service Account管理方案
- 资源隔离:为关键Provider配置独立的Service Account
- 监控指标:升级后密切监控API服务器负载和Crossplane资源使用情况
- 逐步迁移:可以先在测试环境验证DeploymentRuntimeConfig的配置
技术原理深入
Crossplane 1.14+版本在Package管理机制上进行了优化,但这也带来了新的资源管理挑战。当多个Provider共享同一Service Account时,会触发Kubernetes的协调机制:
- 每个ProviderRevision都会尝试声明对共享资源的所有权
- Kubernetes的协调循环会不断尝试解决这种所有权冲突
- 每次协调都会触发CRD的更新操作
- 大量的协调请求导致API服务器负载激增
通过采用DeploymentRuntimeConfig和合理的资源隔离策略,可以有效避免这种"协调风暴"现象,保证系统的稳定性和性能。
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-1.5暂无简介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
177
195
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++
647
264
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
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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