Apache CloudStack中Linstor存储删除后虚拟机停止失败问题分析
问题背景
在Apache CloudStack 4.19.1.2版本中,当用户使用KVM虚拟化平台并配置了Linstor存储后,如果执行以下操作序列会出现虚拟机停止失败的问题:
- 创建Linstor主存储
- 在主机A上创建使用Linstor磁盘的虚拟机vm1
- 销毁vm1并删除Linstor存储
- 停止Linstor控制器服务
- 在主机A上创建使用其他存储的虚拟机vm2
- 尝试停止vm2时会出现错误
错误现象
系统日志中会显示如下错误信息:
com.cloud.utils.exception.CloudRuntimeException: Unable to stop VM instance
进一步分析底层日志可以发现更详细的异常:
javax.ws.rs.ProcessingException: java.net.ConnectException: Connection refused
问题根源
经过深入分析,发现问题的根本原因在于:
-
当Linstor存储被删除后,CloudStack管理服务器端的存储配置虽然被移除,但运行在KVM主机上的agent中仍然加载着Linstor存储驱动。
-
当停止任何虚拟机时,agent会尝试对所有已加载的存储驱动执行磁盘断开操作,包括已经不存在的Linstor存储。
-
由于Linstor控制器服务已停止,agent无法连接到Linstor API,导致连接拒绝异常,最终使整个虚拟机停止操作失败。
解决方案
针对这个问题,社区已经提供了修复方案,主要改进点包括:
-
在存储驱动中增加对连接状态的检查,当发现存储后端不可达时,不再抛出异常中断操作,而是记录警告日志并继续执行。
-
优化存储驱动的加载机制,确保存储被删除后相关驱动也能被正确卸载。
临时解决方案
在等待修复版本发布前,可以采用以下临时解决方案:
-
在删除Linstor存储后,重启所有KVM主机上的CloudStack agent服务。这会强制重新加载存储驱动,不再加载已删除的Linstor驱动。
-
避免在删除Linstor存储后立即创建新虚拟机,先确认所有agent已完成存储驱动的更新。
最佳实践建议
为了避免类似问题,建议在使用第三方存储插件时:
-
严格按照操作顺序执行存储管理操作,先确保所有虚拟机都已迁移或销毁,再删除存储。
-
在删除存储配置后,监控agent日志确认存储驱动已正确卸载。
-
考虑在维护窗口期执行存储配置变更,以便必要时可以重启agent服务。
这个问题展示了CloudStack与第三方存储集成时可能出现的一些边界情况,也提醒我们在设计存储插件时需要充分考虑各种异常场景的处理。
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0267cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









