ClickHouse Operator版本升级中的认证问题分析与解决方案
问题背景
在使用ClickHouse Operator进行ClickHouse集群版本升级时,经常会遇到认证失败的问题。典型错误表现为"Authentication failed: password is incorrect, or there is no user with such name"。这类问题通常发生在从旧版本升级到新版本的过程中,特别是在23.3升级到23.8这样的跨版本升级场景中。
认证失败的根本原因
认证问题主要源于以下几个技术细节:
-
用户配置隔离:ClickHouse Operator中每个ClickHouseInstallation资源都是独立的集群配置,创建新的Installation资源不会自动继承原有集群的用户认证信息。
-
密码哈希机制:ClickHouse使用SHA256存储密码哈希值,但不同版本可能在密码处理逻辑上存在细微差异。
-
网络访问限制:用户定义中的IP白名单可能没有包含Operator Pod的IP地址,导致连接被拒绝。
-
Secret配置缺失:Operator自身的认证凭据如果没有正确配置,会导致监控指标收集失败。
正确的升级方法
正确的版本升级应该直接修改原有ClickHouseInstallation资源中的容器镜像版本,而不是创建新的Installation资源。具体操作如下:
spec:
templates:
podTemplates:
- name: clickhouse-pod-template
spec:
containers:
- name: clickhouse-pod
image: clickhouse/clickhouse-server:23.8 # 直接修改镜像版本
Operator会自动处理滚动升级过程,逐个Pod进行更新,确保服务连续性。
认证问题解决方案
1. 检查并修复用户配置
通过exec进入ClickHouse容器,检查/etc/clickhouse-server/users.d/chop-generated-users.xml文件内容:
kubectl exec -it <pod-name> -n <namespace> -- cat /etc/clickhouse-server/users.d/chop-generated-users.xml
确认密码哈希值与预期一致,可以使用以下命令生成SHA256哈希:
echo -n "yourpassword" | sha256sum
2. 配置Operator访问凭据
Operator需要通过Secret获取访问ClickHouse的凭据:
kubectl create secret generic clickhouse-operator \
--from-literal=username='admin' \
--from-literal=password='yourpassword' \
-n kube-system
创建后需要重启Operator Pod使配置生效:
kubectl delete pod -l app=clickhouse-operator -n kube-system
3. 监控指标恢复
认证问题解决后,Prometheus监控指标通常会自动恢复。如果仍有问题,检查:
- Pod注解中是否包含正确的metrics端口配置
- Service是否暴露了metrics端口
- Prometheus的ServiceMonitor配置是否正确
升级后的性能监控
版本升级后,可能会出现短暂的复制延迟增加,这是正常现象,因为:
- 新版本需要重新同步数据
- 系统表结构可能发生变化
- 查询引擎优化器需要重新适应
建议在升级后:
- 监控系统负载和资源使用情况
- 观察复制队列状态
- 检查慢查询日志
总结
ClickHouse Operator版本升级过程中的认证问题主要源于配置不一致和访问控制限制。通过直接修改原有集群配置而非创建新集群,并确保Operator访问凭据正确配置,可以避免大部分认证问题。升级后应密切监控集群状态,确保数据一致性和服务稳定性。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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