Submariner跨集群网络连通性故障排查与解决方案
2025-06-30 08:13:54作者:翟江哲Frasier
背景概述
在Kubernetes多集群环境中,Submariner作为跨集群网络解决方案,其核心功能是实现不同Kubernetes集群间的Pod直接通信。本文记录了一个典型的Submariner v0.16.3在OCP 4.12-4.14环境中的网络连通性问题,尽管基础诊断工具显示状态正常,但实际跨集群Pod通信失败的情况。
环境配置
- 集群拓扑:两个OpenShift集群组成
- 站点1:OCP 4.13升级至4.14中
- 站点2:稳定运行OCP 4.12
- 网络组件:均采用OVNKubernetes CNI插件
- Submariner版本:v0.16.3标准部署(非Globalnet模式)
故障现象
通过常规检查工具subctl show all和subctl diagnose all显示所有组件状态正常:
- 网关连接状态显示"connected"
- 各组件Pod均处于Running状态
- 网络CIDR无冲突
- OVN版本兼容性验证通过
但实际测试中,跨集群Pod间的ping测试出现100%丢包,表明数据平面通信存在异常。
深度诊断方法
-
基础状态验证
使用subctl show connections确认隧道建立情况,特别注意RTT延迟值(本例中显示700-800μs,属正常范围)。 -
增强诊断工具
推荐使用subctl verify命令执行端到端测试,该命令会:- 自动部署测试Pod
- 验证跨集群TCP/UDP连通性
- 检查服务发现功能
- 测试跨集群Service IP通信
-
数据平面检查
在网关节点上通过ip xfrm state检查IPsec安全关联(SA),使用tcpdump抓取VXLAN封装流量,验证数据包是否正常穿越集群边界。
根本原因分析
虽然最终通过重新安装Submariner解决问题,但典型原因可能包括:
- OVN网络策略冲突:升级过程中残留的网络策略规则可能阻断跨集群流量
- IPsec配置漂移:集群升级导致节点证书或隧道密钥不一致
- 路由表异常:
submariner-routeagent未能正确注入跨集群路由
运维建议
-
预防性措施
- 在集群升级前执行
subctl backup保存关键配置 - 使用
subctl verify建立基线测试用例
- 在集群升级前执行
-
故障排查流程
# 1. 检查实时连接状态 subctl show connections --detailed # 2. 检查网关节点转发规则 oc debug node/<gateway-node> -- chroot /host ip route show table 150 # 3. 验证数据包路径 kubectl run test-pod --image=nicolaka/netshoot -- ping <remote-pod-ip> -
监控配置
建议部署以下监控指标:submariner_connection_status:隧道连接状态submariner_tx_bytes:跨集群传输字节数submariner_rx_bytes:跨集群接收字节数
经验总结
Submariner的基础状态检查工具虽然能发现大部分配置问题,但对于数据平面故障需要结合更深入的网络诊断。运维团队应当:
- 建立定期的端到端连通性测试机制
- 在集群升级前后执行完整验证
- 掌握底层网络工具链的使用方法
通过本次故障处理,我们认识到在云原生网络方案中,声明式的状态检查与实际数据平面行为可能存在差异,需要建立多维度的监控验证体系。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
879