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 10:10:45作者:咎竹峻Karen
问题背景
在Harvester集群从1.4.0版本升级到1.4.1版本的过程中,用户遇到了最后一个节点长时间停留在"Images preloaded"状态的问题。该节点未能按预期进入"pre-drain"阶段,导致整个升级流程无法继续完成。
问题现象
升级过程中,Harvester UI显示最后一个节点状态持续为"Images preloaded",而其他节点已完成升级。通过检查发现,虽然RKE2组件已更新到新版本,但节点升级流程未能自动推进。
根本原因分析
经过深入排查,发现问题的核心在于Rancher系统未能自动为节点添加必要的注解(annotations),导致升级流程停滞。具体表现为:
- 节点缺少关键的pre-drain注解
- Rancher系统在等待kube-scheduler探针响应
- 升级控制器因缺少必要注解而无法推进流程
解决方案
临时解决方案
对于已经出现此问题的集群,可以通过手动添加必要注解来恢复升级流程:
- 为节点添加pre-drain注解:
kubectl annotate secret -n fleet-local <节点名称>-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}'
- 添加pre-hook注解:
kubectl annotate secret -n fleet-local <节点名称>-machine-plan harvesterhci.io/pre-hook='{}'
- 添加post-drain注解:
kubectl annotate secret -n fleet-local <节点名称>-machine-plan rke.cattle.io/post-drain='{}'
预防措施
为避免此问题在后续升级中再次出现,建议:
- 在升级前检查并清理残留的post-hook和post-drain注解
- 确保所有节点的证书状态正常
- 监控Rancher系统组件的健康状态
技术原理
Harvester的升级流程依赖于Rancher的节点管理机制。在正常流程中:
- 升级控制器会为每个节点创建对应的machine-plan
- 系统自动添加必要的注解来触发各个升级阶段
- 节点按顺序执行pre-drain、drain、post-drain等操作
当自动注解机制出现问题时,升级流程就会停滞在某个阶段。手动添加注解实际上是模拟了系统正常工作时应该自动完成的操作。
经验总结
- 此问题可能与节点历史升级记录有关,建议在升级前检查节点状态
- 长期运行的集群更可能出现此类问题,定期维护很重要
- 支持包分析是诊断此类问题的有效手段
对于生产环境中的Harvester集群,建议在升级前做好完整备份,并预留足够的时间窗口以应对可能的升级问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
376
3.28 K
暂无简介
Dart
621
140
🔥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
62
19
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
479
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++
647
263
🎉 (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
1.1 K
620
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
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
791
77