Kubernetes Metrics Server在1.24+版本中的ServiceAccount令牌问题解析
问题背景
在Kubernetes 1.24及更高版本中,Metrics Server组件在默认安装后出现无法采集kubelet指标的问题。这一问题主要表现为Metrics Server持续收到403 Forbidden错误,导致无法获取节点指标数据。
根本原因分析
问题的核心在于Kubernetes 1.24版本引入的一个重要安全变更:ServiceAccount的令牌/密钥不再自动创建。这一变更属于Kubernetes对安全模型的改进,旨在减少默认情况下不必要的长期凭证。
在Metrics Server的场景中,组件需要访问kubelet的10250端口来获取节点指标。在1.24之前版本中,系统会自动为Metrics Server的ServiceAccount创建令牌,使得组件能够通过身份验证。但在新版本中,这一自动机制被移除,导致Metrics Server无法获取有效的身份凭证。
技术细节
当Metrics Server尝试访问kubelet API时,会经历以下流程:
- Metrics Server使用其ServiceAccount的身份发起请求
- 由于缺少有效的令牌,请求无法通过身份验证
- kubelet返回403 Forbidden响应
- Metrics Server记录错误日志并无法获取指标数据
错误日志中通常会显示类似以下内容:
Failed to scrape node err="request failed, status: \"403 Forbidden\"" node="node-name"
解决方案
推荐解决方案
-
手动创建ServiceAccount令牌: 使用kubectl创建Secret资源并关联到Metrics Server的ServiceAccount:
apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: metrics-server-token annotations: kubernetes.io/service-account.name: metrics-server type: kubernetes.io/service-account-token -
更新Metrics Server的RBAC配置: 确保ClusterRoleBinding正确关联了Metrics Server的ServiceAccount,并具有足够的权限。
临时解决方案(不推荐)
修改kubelet的授权模式为AlwaysAllow可以临时解决问题,但会带来严重的安全隐患:
--authorization-mode=AlwaysAllow
这种方法虽然能让Metrics Server工作,但会完全禁用kubelet API的身份验证,使集群面临安全风险。
最佳实践建议
- 对于生产环境,始终使用手动创建的ServiceAccount令牌
- 定期轮换这些令牌以提高安全性
- 考虑使用TokenRequest API而不是静态令牌
- 监控Metrics Server的运行状态,确保指标采集正常工作
版本兼容性说明
这一问题主要影响Kubernetes 1.24及以上版本。对于使用较新Kubernetes版本的用户,需要特别注意这一变更,并在部署Metrics Server时采取相应的配置措施。
总结
Kubernetes 1.24的安全改进虽然增加了初始配置的复杂性,但提高了集群的整体安全性。理解并正确处理ServiceAccount令牌的创建和管理,是确保Metrics Server等组件在新版本Kubernetes中正常运行的关键。建议管理员在升级集群时,仔细审查所有依赖ServiceAccount令牌的组件配置,确保它们符合新的安全模型要求。
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