Harvester集群升级过程中节点卡在"Images preloaded"状态的分析与解决
2025-06-14 08:15:22作者:郜逊炳
问题现象
在Harvester集群从1.4.0版本升级到1.4.1版本的过程中,部分用户遇到了最后一个节点长时间停留在"Images preloaded"状态,无法自动进入"pre-drain"阶段的问题。具体表现为:
- 升级过程中,其他节点已完成升级,但最后一个节点(通常是etcd节点)停滞不前
- RKE2版本已更新,但节点升级流程未继续执行
- 通过检查发现,Rancher系统未自动为节点添加必要的pre-drain注解
问题分析
经过深入分析,这个问题主要与Rancher系统的节点升级流程有关。在正常的Harvester集群升级过程中,Rancher应该自动为每个节点添加特定的注解来触发不同的升级阶段。但在某些情况下,特别是当节点曾经经历过异常升级或重新加入集群时,这个自动注解机制可能会失效。
关键问题点在于:
- Rancher系统等待kube-scheduler探针就绪,但未能正确触发
- 节点机器计划(secret)中缺少必要的pre-drain和post-drain注解
- 集群状态显示正在等待etcd节点应用升级计划
解决方案
对于遇到此问题的用户,可以按照以下步骤手动解决:
- 首先检查节点的机器计划secret中的注解状态:
kubectl get secret -n fleet-local custom-49f4fb071c8e-machine-plan -o yaml
- 手动添加pre-drain注解:
kubectl annotate secret -n fleet-local custom-49f4fb071c8e-machine-plan \
rke.cattle.io/pre-drain='{"deleteEmptyDirData":true,"disableEviction":false,"enabled":true,"force":true,"gracePeriod":0,"ignoreDaemonSets":true,"ignoreErrors":false,"postDrainHooks":[{"annotation":"harvesterhci.io/post-hook"}],"preDrainHooks":[{"annotation":"harvesterhci.io/pre-hook"}],"skipWaitForDeleteTimeoutSeconds":0,"timeout":0}'
- 随后依次添加pre-hook和post-drain注解:
kubectl annotate secret -n fleet-local custom-49f4fb071c8e-machine-plan harvesterhci.io/pre-hook='{}'
kubectl annotate secret -n fleet-local custom-49f4fb071c8e-machine-plan rke.cattle.io/post-drain='{}'
- 观察节点状态,应该会开始继续升级流程
预防措施
为了避免在未来的升级中再次遇到类似问题,建议:
- 在升级前检查所有节点的机器计划secret,确保没有残留的post-hook或post-drain注解
- 定期轮换kube-controller-manager和kube-scheduler的证书
- 确保集群中所有组件(特别是Rancher相关组件)的健康状态
- 在升级前创建完整的集群备份
技术背景
Harvester的升级过程依赖于Rancher的节点管理机制。在正常情况下,Rancher会自动为每个节点添加一系列注解来控制升级流程:
- pre-drain: 准备排空节点前的操作
- pre-hook: 执行排空前的自定义钩子
- post-drain: 节点排空后的操作
- post-hook: 执行排空后的自定义钩子
当这些注解未能正确添加时,升级流程就会停滞。这种情况通常发生在节点曾经经历过异常升级或重新加入集群的情况下。
总结
Harvester集群升级过程中的"Images preloaded"停滞问题通常是由于Rancher的自动注解机制失效导致的。通过手动添加必要的pre-drain和pre-hook注解,可以解决这个问题并继续升级流程。对于生产环境,建议在升级前做好充分准备和检查,以减少此类问题的发生概率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0194- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
awesome-zig一个关于 Zig 优秀库及资源的协作列表。Makefile00
最新内容推荐
pi-mono自定义工具开发实战指南:从入门到精通3个实时风控价值:Flink CDC+ClickHouse在金融反欺诈的实时监测指南Docling 实用指南:从核心功能到配置实践自动化票务处理系统在高并发抢票场景中的技术实现:从手动抢购痛点到智能化解决方案OpenCore Legacy Patcher显卡驱动适配指南:让老Mac焕发新生7个维度掌握Avalonia:跨平台UI框架从入门到架构师Warp框架安装部署解决方案:从环境诊断到容器化实战指南突破移动瓶颈:kkFileView的5层适配架构与全场景实战指南革新智能交互:xiaozhi-esp32如何实现百元级AI对话机器人如何打造专属AI服务器?本地部署大模型的全流程实战指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
12
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
602
4.04 K
🔥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
69
21
Ascend Extension for PyTorch
Python
442
531
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
112
170
🎉 (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
1.46 K
825
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++
922
770
暂无简介
Dart
847
204
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
321
375
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
174
249