Kube-OVN中StatefulSet部署遗留僵尸LSP问题分析
问题现象
在Kube-OVN 1.12.6版本中,当用户部署StatefulSet类型的应用时,特别是在进行重新部署或节点滚动更新等操作后,会出现逻辑交换机端口(LSP)残留的问题。这些残留的LSP会导致新创建的Pod无法正常获取IP地址,最终处于Pending状态,并显示500错误。
更严重的情况下,Pod虽然能够获取IP地址,但由于存在相同IP但不同MAC地址的残留LSP,会导致网络流量黑洞问题,严重影响服务可用性。
问题根源分析
经过深入分析,这个问题主要源于Kube-OVN控制器在异常情况下的处理机制不完善:
-
控制器中断时的资源清理不彻底:当kube-ovn-controller在Pod重建过程中意外停止时,无法完成对相关LSP的清理工作。
-
启动时的垃圾回收策略调整:在大规模集群中,为了避免启动时长时间进行垃圾回收影响服务可用性,开发团队将GC操作从启动阶段移出,这导致部分残留资源无法及时清理。
-
静态IP分配的特殊情况:对于使用静态IP的Pod,当Pod名称发生变化时更容易出现冲突问题。而对于StatefulSet和随机分配IP的情况,理论上IP CRD应该包含足够的信息来避免冲突。
解决方案
针对这个问题,可以考虑以下几种解决方案:
-
手动清理残留LSP:通过kubectl ko nbctl命令手动查询并删除残留的逻辑交换机端口。例如:
kubectl ko nbctl lsp-del harbor-database-0.harbor-prod kubectl ko nbctl lsp-del harbor-redis-0.harbor-prod -
优化垃圾回收机制:在控制器中实现更智能的垃圾回收策略,可以考虑:
- 定期扫描并清理无主LSP
- 在控制器启动时进行轻量级的资源一致性检查
- 实现基于引用计数的资源回收机制
-
增强冲突检测:对于StatefulSet等有状态应用,加强IP分配时的冲突检测机制,确保不会出现相同IP不同MAC的情况。
最佳实践建议
为了避免这类问题的发生,建议用户:
- 在进行节点维护或升级前,先优雅地停止相关工作负载。
- 定期检查集群中是否存在残留的网络资源。
- 考虑实现自动化监控脚本,及时发现并处理网络资源异常。
- 对于关键业务系统,建议使用较新版本的Kube-OVN,并关注相关修复的进展。
总结
Kube-OVN作为Kubernetes网络插件,在处理有状态应用时可能会遇到网络资源残留的问题。理解问题的根源并采取适当的预防和解决措施,可以有效提高集群的稳定性和可靠性。随着项目的持续发展,这个问题有望在后续版本中得到更完善的解决。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0124
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