Harvester项目:见证集群升级失败问题分析与解决方案
问题背景
在Harvester v1.4.0至v1.4.1-rc1版本的升级过程中,用户在使用见证(witness)集群时遇到了升级失败的问题。错误信息显示"admission webhook 'validator.harvesterhci.io' denied the request: managed chart harvester is not ready, please wait for it to be ready"。这一问题主要影响设置了默认存储类为副本数为2的见证集群环境。
问题现象
当用户尝试在以下环境中进行升级时会出现问题:
- 全新安装的3节点见证集群
- 创建了一个名为sc2、副本数为2的存储类,并将其设置为默认存储类
- 准备并触发离线升级时失败
错误日志中显示,管理图表(ManagedChart) harvester-longhorn无法正确应用,因为系统检测到已存在默认存储类。
根本原因分析
经过深入调查,发现问题源于以下几个技术细节:
-
存储类冲突:Harvester图表会自动设置
harvester-longhorn
存储类的storageclass.kubernetes.io/is-default-class: "true"
属性。当用户手动设置其他存储类为默认时,系统在升级过程中会尝试重新应用这一设置,导致冲突。 -
集群扩展机制:在集群构建过程中(如添加新节点时),Harvester相关部署会自动扩展,这是由于
management.cattle.io/scale-available
注解的作用。这种自动扩展可能触发管理图表的重新部署。 -
验证钩子限制:Harvester的验证webhook会阻止同时存在多个默认存储类的设置,这是Kubernetes的最佳实践要求,但在升级流程中造成了阻碍。
解决方案
开发团队提出了多层次的解决方案:
代码修复
-
图表模板优化:在Harvester图表定义中添加条件判断,使用Helm的lookup功能检查是否已有其他存储类被标记为默认。
-
控制器逻辑增强:当任何非
harvester-longhorn
存储类被设置为默认时,自动将管理图表中的spec.values.storageClass.defaultStorageClass
字段设为false,避免冲突。
临时解决方案
对于受影响的用户,可以通过以下步骤临时解决问题:
-
编辑harvester管理图表:
kubectl edit managedchart -n fleet-local harvester
-
将
spec.values.storageClass.defaultStorageClass
设置为false -
等待2分钟后,再将其设置为true
验证与测试
团队在多种场景下验证了修复方案的有效性:
- 创建新存储类并设置为默认后,管理图表不再报错
- 相同版本升级测试通过
- 见证集群环境下的离线升级流程恢复正常
测试结果表明,修复方案不仅解决了原始问题,还提升了系统在存储类管理方面的健壮性。
技术实现细节
修复方案涉及以下几个关键技术点:
-
Helm模板条件判断:使用Helm的模板功能动态决定是否设置默认存储类标记,避免硬性覆盖用户设置。
-
控制器协调逻辑:增强控制器对存储类状态变化的感知能力,自动调整管理图表配置。
-
验证webhook优化:改进webhook的验证逻辑,提供更清晰的错误信息,同时保持Kubernetes的存储类管理规范。
最佳实践建议
基于此问题的解决经验,我们建议Harvester用户:
- 在设置非默认存储类前,先检查系统默认存储类状态
- 进行大规模配置变更前,备份关键资源定义
- 遵循官方文档的升级指导,特别是在见证集群环境中
- 监控管理图表状态,及时发现潜在配置冲突
总结
Harvester团队通过深入分析见证集群升级失败的根本原因,不仅解决了特定版本间的升级问题,还增强了系统在存储类管理方面的健壮性。这一问题的解决体现了Harvester项目对生产环境稳定性的重视,以及团队快速响应和解决复杂技术问题的能力。
对于使用见证集群架构的用户,建议关注后续版本更新,及时应用包含此修复的版本,以获得更稳定可靠的升级体验。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









