MicroK8s节点Not Ready问题排查:NO_PROXY配置缺失导致的"invalid capacity 0"错误
在Kubernetes集群部署过程中,节点状态异常是常见问题之一。近期在MicroK8s项目中,用户反馈了一个典型的节点Not Ready问题,表面现象是kubelet报出"invalid capacity 0 on image filesystem"错误,但实际原因却与网络代理配置相关。本文将深入分析这一问题的技术背景、排查思路和解决方案。
问题现象
当用户使用MicroK8s部署Kubernetes集群时,节点状态持续显示为"Not Ready"。通过kubectl describe node命令查看节点详情时,发现以下关键错误信息:
Warning InvalidDiskCapacity 116s kubelet invalid capacity 0 on image filesystem
Conditions:
Ready False KubeletNotReady container runtime network not ready: NetworkReady=false reason:NetworkPluginNotReady message:Network plugin returns error: cni plugin not initialized
同时,MicroK8s服务状态显示为"microk8s is not running"。表面看来,这似乎是一个磁盘容量或文件系统问题,但实际排查后发现是网络代理配置不当导致的。
技术背景分析
在Kubernetes节点初始化过程中,kubelet需要与容器运行时(如containerd)和CNI插件进行通信。当系统配置了HTTP/HTTPS代理(HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY)但未正确设置NO_PROXY时,会导致以下问题:
- kubelet无法与本地服务通信,包括容器运行时和CNI插件
- 容器网络插件(CNI)初始化失败,导致节点网络未就绪
- 磁盘容量检测异常,报出误导性的"invalid capacity 0"错误
这种错误表象与实际原因不符的情况,在分布式系统中较为常见,增加了问题排查的难度。
解决方案
正确的解决方法是配置系统的NO_PROXY环境变量,确保本地流量不经过代理。具体操作如下:
- 编辑系统环境变量配置文件:
sudo nano /etc/environment
- 添加以下内容(根据实际网络环境调整):
NO_PROXY=10.0.0.0/8,192.168.0.0/16,127.0.0.1,172.16.0.0/16,.svc,localhost
no_proxy=10.0.0.0/8,192.168.0.0/16,127.0.0.1,172.16.0.0/16,.svc,localhost
- 使配置生效:
source /etc/environment
- 重启MicroK8s服务:
sudo systemctl restart snap.microk8s.daemon-kubelet
最佳实践建议
为避免类似问题,建议在部署MicroK8s或其他Kubernetes发行版前:
- 检查系统代理设置,确保HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY和NO_PROXY成对配置
- NO_PROXY应至少包含以下内容:
- 本地回环地址(127.0.0.1, localhost)
- 集群内部IP段(10.0.0.0/8, 192.168.0.0/16, 172.16.0.0/12)
- Kubernetes服务域名(.svc)
- 对于生产环境,建议在系统级(/etc/environment)而非用户级配置这些环境变量
问题排查方法论
当遇到节点Not Ready问题时,建议按照以下步骤排查:
- 检查kubelet日志:
journalctl -u snap.microk8s.daemon-kubelet -f - 查看节点详细状态:
kubectl describe node <node-name> - 验证网络连通性,特别是到容器运行时和CNI插件的连接
- 检查基础资源(CPU、内存、磁盘)是否充足
- 确认系统配置(如代理、防火墙等)不会影响集群组件间通信
通过系统化的排查方法,可以快速定位问题根源,避免被表面现象误导。
总结
MicroK8s节点Not Ready问题往往有多种可能原因,本例展示了网络代理配置不当可能导致磁盘容量检测异常的典型案例。这提醒我们在Kubernetes运维中,需要全面考虑系统配置对各个组件的影响,建立系统化的排查思路。正确配置NO_PROXY不仅是解决当前问题的关键,也是Kubernetes集群稳定运行的基础保障。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00