Submariner项目中因服务账户Secret缺失导致网关Pod启动失败的分析与解决
问题背景
在OpenShift集群升级过程中,Submariner项目的网关Pod可能会陷入"Container-creating"状态而无法正常启动。这种情况通常发生在从OCP 4.14升级到4.15版本时,特别是在IBM基础设施环境中。经过分析,这主要是由于Kubernetes不再自动创建服务账户Secret所导致。
问题现象
当出现此问题时,运维人员会观察到以下典型现象:
- 网关Pod持续处于"Container-creating"状态
- 执行subctl diagnose命令时会出现"Error getting the Broker's REST config: error getting auth rest config: Unauthorized"错误
- 检查相关命名空间(submariner-operator和submariner-k8s-broker)时会发现缺少必要的Secret
根本原因
随着Kubernetes版本的演进,从某个版本开始,系统不再自动为服务账户创建Secret。Submariner项目在v0.13版本中通过修改subctl join命令来手动创建这些Secret作为解决方案。但在以下场景中仍可能遇到问题:
- 使用较旧版本Submariner部署的环境进行升级
- 集群升级过程中某些Secret被意外删除
- 用户手动删除了必要的Secret
解决方案
1. 重新执行subctl join命令
对于受影响的集群,重新执行subctl join命令是最直接的解决方案:
subctl join --kubeconfig=/path/to/kubeconfig --operator-debug --pod-debug --clusterid=your-cluster-id broker-info.subm
此命令会重新创建缺失的服务账户Secret,恢复Submariner的正常功能。
2. 验证解决方案
执行解决方案后,可通过以下方式验证:
- 检查相关命名空间中的Secret是否已恢复
- 观察网关Pod是否能够正常启动
- 运行subctl diagnose all确认所有检查项通过
最佳实践建议
-
版本管理:确保使用Submariner v0.13或更高版本,这些版本已包含手动创建Secret的逻辑。
-
升级前检查:在进行OCP集群升级前,建议:
- 备份相关Secret
- 预先执行subctl diagnose检查潜在问题
-
监控机制:建立对Submariner关键组件(特别是Secret)的监控,及时发现异常。
-
权限控制:限制对submariner相关命名空间的写权限,防止意外删除。
技术细节
Submariner依赖以下关键Secret进行正常运作:
- broker-client-token:用于broker通信认证
- submariner-operator-token:operator服务账户凭证
- submariner-gateway-token:网关组件认证凭证
这些Secret通常位于submariner-operator和submariner-k8s-broker命名空间中。它们的缺失会导致组件间认证失败,进而引发各种连接问题。
总结
Submariner在OCP集群升级过程中出现的网关Pod启动问题,主要源于服务账户Secret的缺失。通过重新执行subctl join命令可以有效地解决此问题。运维团队应当将此操作纳入集群升级的标准流程中,并建立相应的预防机制,确保Submariner网络连接的稳定性。
对于生产环境,建议在非高峰期执行此类维护操作,并做好充分的备份和回滚准备。同时,保持Submariner组件版本的更新也是预防此类问题的有效手段。
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