Longhorn项目中的节点宕机与卷挂载问题分析
2025-06-02 14:15:32作者:温艾琴Wonderful
问题背景
在Longhorn分布式存储系统的v1.7.4版本中,发现了一个与卷挂载相关的严重问题。当Kubernetes集群中的节点发生宕机,并且用户强制删除了处于终止状态的部署Pod时,会导致存储卷无法成功挂载到新的Pod上。这种情况在生产环境中可能会造成服务中断和数据不可用的问题。
技术细节
这个问题涉及到Kubernetes的Pod生命周期管理和Longhorn的卷管理机制的交互。具体来说:
- 当节点宕机时,Kubernetes会将该节点标记为不可用状态
- 节点上的Pod会被标记为终止状态
- 如果此时用户强制删除这些终止状态的Pod
- Longhorn的卷管理组件无法正确处理这种强制删除的情况
- 导致存储卷处于"悬挂"状态,无法正确附加到新创建的Pod上
问题影响
这个bug会对系统产生以下影响:
- 应用无法正常恢复:由于卷无法挂载,部署无法创建新的Pod来替换失败的Pod
- 数据不可用:即使数据本身没有损坏,但由于卷无法挂载,应用无法访问数据
- 需要人工干预:系统无法自动恢复,需要管理员手动处理
解决方案
Longhorn团队通过修改卷管理逻辑来解决这个问题。主要改进包括:
- 增强对强制删除Pod情况的检测和处理能力
- 优化卷附加/分离的状态机逻辑
- 确保在节点恢复后能够正确处理残留的卷状态
验证结果
经过多次测试验证,修复后的版本已经能够正确处理以下场景:
- 节点宕机后不强制删除Pod的情况
- 节点逐个重启时工作负载持续写入的场景
- 强制删除终止状态Pod后的卷恢复场景
最佳实践建议
为了避免类似问题,建议用户:
- 尽量避免强制删除Pod,给系统足够的优雅终止时间
- 定期升级Longhorn到最新稳定版本
- 在测试环境中验证节点故障场景的处理流程
- 监控卷挂载状态,及时发现潜在问题
总结
这个问题的修复体现了Longhorn项目对稳定性和可靠性的持续改进。通过正确处理节点故障和非常规操作场景,Longhorn进一步增强了作为生产级存储解决方案的能力。用户升级到包含此修复的版本后,可以更放心地应对节点故障情况。
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137