vCluster中Metrics Server集成问题的分析与解决方案
问题背景
在使用vCluster虚拟集群时,用户报告了Metrics Server集成功能在v0.20.0版本中出现的问题。具体表现为启用Metrics Server集成后,kubectl top node命令无法正常工作,而之前的beta版本(0.20.0-beta.10)则运行正常。
问题现象
当在vCluster配置中启用Metrics Server集成时:
integrations:
metricsServer:
enabled: true
nodes: true
pods: true
用户会观察到以下错误日志:
v1beta1.metrics.k8s.io failed with: failing or missing response from https://localhost:9001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1: Get "https://localhost:9001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1": context deadline exceeded
根本原因分析
经过深入调查,发现该问题主要由两个因素导致:
-
网络策略限制:vCluster自动创建的网络策略(vc-cp-xxx)默认只允许443、8443和6443端口的出站流量,而Metrics Server需要访问10250端口来获取节点指标数据。
-
服务发现机制变更:从v0.20.0版本开始,vCluster期望Metrics Server服务位于
kube-system/metrics-server,如果主机集群中的Metrics Server服务位于其他位置或使用不同名称,则会导致连接失败。
解决方案
方案一:调整网络策略
修改vCluster创建的网络策略,添加对10250端口的访问权限:
spec:
egress:
- ports:
- port: 443
protocol: TCP
- port: 8443
protocol: TCP
- port: 6443
protocol: TCP
- port: 10250 # 新增此项
protocol: TCP
方案二:自定义Metrics Server服务配置
如果主机集群中的Metrics Server服务不在默认位置,可以通过以下配置指定正确的服务位置:
integrations:
metricsServer:
enabled: true
apiService:
service:
name: my-metrics-service-name # 自定义服务名称
namespace: my-metrics-service-namespace # 自定义命名空间
port: 443 # 自定义端口
方案三:完全移除网络策略(不推荐)
对于测试环境,可以临时移除vCluster创建的网络策略,但这会降低安全性,不建议在生产环境中使用。
技术原理深入
vCluster的Metrics Server集成实际上是通过API聚合层实现的。它会创建一个APIService资源,将metrics.k8s.io/v1beta1的请求转发到主机集群的Metrics Server服务。这个机制依赖于:
- 正确的服务发现:vCluster需要知道主机集群中Metrics Server服务的确切位置
- 网络连通性:vCluster控制平面需要能够访问Metrics Server的端点
- TLS配置:需要正确处理证书验证问题
在v0.20.0版本中,网络策略变得更加严格,同时服务发现逻辑也发生了变化,这导致了与之前版本行为的差异。
最佳实践建议
- 对于生产环境,建议采用方案一(调整网络策略),因为它既解决了问题又保持了必要的安全控制
- 定期检查主机集群中Metrics Server服务的位置,确保与vCluster配置一致
- 升级vCluster版本时,注意检查集成功能的变更日志,特别是网络策略和服务发现方面的变化
总结
vCluster的Metrics Server集成问题主要源于网络策略限制和服务发现机制的变更。通过合理调整网络策略或自定义服务配置,可以解决这一问题。理解vCluster与主机集群之间的交互机制,有助于更好地诊断和解决类似集成问题。
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
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
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01