Eclipse Che 使用 chectl 部署时 cert-manager 安装问题解析
2025-05-31 05:39:50作者:余洋婵Anita
在基于 Minikube 环境部署 Eclipse Che 的过程中,部分用户可能会遇到 cert-manager 组件安装失败的情况。本文将深入分析该问题的成因,并提供完整的解决方案。
问题背景
当开发者使用 chectl 工具执行 chectl server:deploy --platform minikube 命令时,系统会在 Kubernetes 集群上部署 cert-manager 组件。该组件是 Kubernetes 的证书管理控制器,负责自动处理 TLS 证书的颁发和更新。
根本原因分析
安装失败通常由以下因素导致:
- 网络连接问题:特别是在特殊网络环境下,可能无法正常访问 cert-manager 的部署资源
- 资源下载超时:默认等待时间(120秒)可能不足以完成所有组件的就绪检查
- 集群资源不足:Minikube 默认配置可能无法满足 cert-manager 的资源需求
解决方案
方案一:手动部署 cert-manager
可以通过独立部署 cert-manager 来规避安装问题:
# 部署 cert-manager 基础组件
kubectl apply -f https://github.com/cert-manager/cert-manager/releases/download/v1.8.2/cert-manager.yaml
# 检查各组件就绪状态(可适当延长超时时间)
kubectl wait --for=condition=ready pod -l app.kubernetes.io/component=controller -n cert-manager --timeout=300s
kubectl wait --for=condition=ready pod -l app.kubernetes.io/component=cainjector -n cert-manager --timeout=300s
kubectl wait --for=condition=ready pod -l app.kubernetes.io/component=webhook -n cert-manager --timeout=300s
方案二:调整 Minikube 配置
建议为 Minikube 分配更多资源:
minikube start --memory=8192 --cpus=4
方案三:使用本地镜像
在网络受限环境下,可预先拉取所需镜像:
docker pull quay.io/jetstack/cert-manager-controller:v1.8.2
docker pull quay.io/jetstack/cert-manager-webhook:v1.8.2
docker pull quay.io/jetstack/cert-manager-cainjector:v1.8.2
验证步骤
部署完成后,可通过以下命令验证 cert-manager 状态:
kubectl get pods -n cert-manager
kubectl get crd | grep cert-manager
最佳实践建议
- 建议在部署前检查集群资源使用情况
- 复杂网络环境下可考虑使用代理或镜像仓库
- 生产环境建议使用更高配置的 Kubernetes 集群
- 保持 chectl 工具版本为最新
通过以上方法,开发者可以顺利完成 Eclipse Che 在 Minikube 环境下的部署工作,为后续的开发工作奠定基础。
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
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
🔥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
3.9 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
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++
661
312
🎉 (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
1.2 K
655
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1