Longhorn项目中节点驱逐时分离卷卡在附加状态的问题分析
2025-06-02 16:07:10作者:温艾琴Wonderful
问题背景
在Longhorn v1.6.4版本中,发现了一个与卷状态管理相关的重要问题。当Kubernetes节点被驱逐时,原本应该保持分离状态的Longhorn卷可能会错误地重新进入附加状态,这会导致系统状态不一致并可能影响数据可靠性。
问题现象
具体表现为:当一个Longhorn卷处于分离(detached)状态时,如果其所在的Kubernetes节点被驱逐,该卷会被错误地重新附加(attached)到其他节点上。这种非预期的状态转变违反了用户的操作意图,并可能导致数据访问冲突。
技术原理分析
Longhorn作为Kubernetes的分布式块存储系统,其卷状态管理是核心功能之一。卷的分离状态意味着该卷当前不应被任何节点使用,而附加状态则表示卷正在被某个节点挂载使用。
问题的根本原因在于节点驱逐处理逻辑中存在缺陷。当节点被驱逐时,Longhorn的控制平面会重新调度该节点上的所有资源,包括卷副本。在这个过程中,系统没有正确识别和保持那些被用户显式设置为分离状态的卷,导致它们被当作需要重新附加的资源处理。
解决方案
开发团队通过修改Longhorn Manager的代码修复了这个问题。主要变更包括:
- 增强节点驱逐处理逻辑,明确区分主动分离的卷和因故障分离的卷
- 在卷调度过程中增加状态检查,确保用户设置的分离状态得到尊重
- 完善事件处理机制,避免分离状态的卷被错误地重新附加
影响范围
该问题主要影响以下场景:
- 使用Longhorn作为存储后端的Kubernetes集群
- 执行节点维护或故障恢复操作的环境
- 需要临时分离卷以进行维护或备份的工作流
验证结果
修复后的版本(v1.6.4-dev-20241215)已经通过了严格的测试验证。测试案例特别关注了节点驱逐场景下分离卷的状态保持能力,确认问题已得到解决。
最佳实践建议
对于使用Longhorn的用户,建议:
- 及时升级到包含此修复的版本
- 在执行节点维护前,检查所有卷的状态是否符合预期
- 监控系统日志,关注任何非预期的卷状态转换事件
- 对于关键工作负载,考虑使用卷的主动/被动高可用配置
总结
这个问题的修复体现了Longhorn项目对数据一致性和状态管理的重视。通过正确处理节点驱逐场景下的卷状态,Longhorn进一步提升了作为生产级存储解决方案的可靠性。用户应当关注此类核心修复,并合理安排升级计划以确保系统稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
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++
849
446
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
233
98
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
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
450
180
🎉 (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
1.28 K
704