KEDA证书轮换问题分析与解决方案
问题背景
在Kubernetes事件驱动自动扩缩容工具KEDA 2.16.1版本中,用户报告了一个关于证书轮换机制的问题。当KEDA运行在Kubernetes 1.29以下版本的AWS环境中时,其内置的证书轮换功能可能会意外中断服务,导致自动扩缩容功能失效。
问题现象
KEDA操作器(keda-operator)在证书轮换过程中会记录以下关键错误日志:
Error updating webhook with certificate {"error": "Operation cannot be fulfilled on apiservices.apiregistration.k8s.io \"v1beta1.external.metrics.k8s.io\": the object has been modified; please apply your changes to the latest version and try again"}
当这个错误频繁出现时(约每6分钟一次),keda-metrics-api-server将无法连接到keda-operator,最终导致水平Pod自动扩缩容(HPA)功能失效,表现为无法获取外部指标的错误。
根本原因分析
-
并发修改冲突:错误信息表明在尝试更新API服务资源时,该资源已被其他进程修改,导致版本冲突。这种情况通常发生在多个控制器或操作同时尝试修改同一资源时。
-
与GitOps工具的潜在交互:虽然用户确认没有使用ArgoCD管理核心KEDA组件,但集群中存在的GitOps工具可能间接影响相关资源的修改。
-
证书轮换机制设计:KEDA使用cert-controller进行证书管理,默认生成的证书有效期为10年。轮换过程本应是后台静默操作,不应影响服务可用性,但在特定情况下可能导致服务中断。
解决方案
临时解决方案
-
禁用证书轮换:通过设置
--enable-cert-rotation=false参数禁用自动轮换功能。由于默认证书有效期为10年,这在短期内是可行的解决方案。 -
重启操作器:当问题发生时,重启keda-operator可以暂时恢复服务。
长期解决方案
-
使用cert-manager:如果集群中已部署cert-manager,建议将证书管理委托给cert-manager处理。这可以通过KEDA Helm chart的配置实现。
-
升级Kubernetes版本:考虑升级到Kubernetes 1.29或更高版本,可能包含相关修复。
-
监控证书状态:即使禁用自动轮换,也应定期监控证书有效期,确保在证书过期前手动更新。
技术细节
KEDA的证书轮换机制基于open-policy-agent/cert-controller实现,主要处理两种资源:
- ValidatingWebhookConfiguration(keda-admission)
- APIService(v1beta1.external.metrics.k8s.io)
当轮换过程失败时,虽然设计上不应影响正在运行的服务,但在实际环境中可能导致metrics API服务器与操作器之间的通信中断。
最佳实践建议
-
生产环境考虑:对于关键业务环境,建议使用cert-manager进行证书管理,它提供了更成熟的证书生命周期管理能力。
-
版本选择:评估升级到KEDA最新稳定版本的可行性,新版本可能已修复此类问题。
-
监控告警:配置对KEDA组件健康状态的监控,特别是证书相关错误日志的告警。
-
测试验证:在非生产环境充分测试证书轮换场景,验证系统行为是否符合预期。
通过理解这一问题及其解决方案,KEDA用户可以更好地规划和管理他们的自动扩缩容基础设施,确保业务连续性。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00