Longhorn升级后备份目标密钥未正确应用到实例管理器的故障分析
2025-06-02 08:14:59作者:盛欣凯Ernestine
问题背景
在使用Longhorn分布式存储系统时,用户报告了一个与备份功能相关的关键问题。当通过Rancher UI对Longhorn进行版本升级后,新创建的实例管理器(instance-manager)Pod会丢失与S3备份目标交互所需的角色注解(annotation),导致预定的备份作业失败。
故障现象
该问题主要出现在以下场景:
- 使用Kube2IAM配置AWS S3备份目标后
- 执行Longhorn版本升级(如从1.71升级到1.72)
- 节点重新配置或重建时(如RKE2升级过程中)
故障表现为新创建的实例管理器Pod缺少必要的IAM角色注解,使得这些Pod无法正常访问AWS S3服务进行备份操作。
技术原理分析
在AWS环境中使用Kube2IAM时,通常需要为Pod添加特定的注解来指定IAM角色。对于Longhorn系统,这些注解应该包含在实例管理器Pod的定义中,以便它们能够访问配置的S3备份存储。
正常情况下,当通过Longhorn UI正确设置"Backup Target Credential Secret"后,系统应该自动将这些注解应用到所有相关的Pod上。然而在升级过程中,这一机制出现了失效的情况。
影响范围
根据用户报告,该问题至少影响以下Longhorn版本:
- 1.7.0
- 1.7.1
- 1.7.2
受影响的环境特征包括:
- 通过Rancher Catalog安装
- 运行在AWS EC2上的RKE2集群(非EKS)
- 使用Kube2IAM进行IAM角色管理
临时解决方案
用户发现了一个有效的临时解决方法:
- 在观察到注解丢失后
- 对Longhorn应用的YAML配置进行任意修改
- 重新执行升级操作
这一操作似乎能够触发系统重新应用正确的注解配置。
根本原因推测
根据现有信息推测,可能的原因包括:
- 升级过程中配置同步机制存在缺陷
- 实例管理器Pod重建时未能正确继承备份目标凭证的配置
- 控制器未能正确处理升级过程中的配置变更事件
最佳实践建议
为避免此类问题,建议用户:
- 在执行升级前完整备份Longhorn配置
- 升级后立即检查实例管理器Pod的注解是否正确
- 考虑使用服务账户(ServiceAccount)替代Pod注解的IAM角色分配方式
- 监控备份作业状态,确保升级后功能正常
后续改进方向
虽然用户报告问题已自行解决,但针对此类问题,Longhorn项目可能需要:
- 加强升级过程中的配置同步验证
- 改进实例管理器Pod的注解继承机制
- 增加升级后的配置一致性检查
- 提供更详细的升级日志和错误报告
该问题的出现提醒我们,在云原生环境中进行存储系统升级时,需要特别注意权限和认证配置的连续性,确保关键功能在升级过程中不受影响。
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