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。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00