Longhorn存储系统节点临时下线后副本调度失败问题分析
2025-06-02 11:12:12作者:劳婵绚Shirley
问题现象
在使用Longhorn分布式存储系统时,当Kubernetes集群中的某个工作节点临时下线(10-30分钟)后重新上线,系统出现以下异常情况:
- 所有使用该存储系统的卷(Volume)都进入降级状态
- 副本调度失败,错误信息显示"insufficient storage;precheck new replica failed"或"precheck new replica failed;tags not fulfilled"
- 尽管Longhorn仪表盘显示有足够的可调度空间且所有节点均可调度,但系统无法自动恢复
- 当设置副本数(numberOfReplicas)等于节点数时问题尤为明显,而设置为节点数减一时问题减轻
问题背景
Longhorn是一个为Kubernetes设计的分布式块存储系统,它通过在每个节点上创建数据副本来提供高可用性。当节点临时下线时,系统理论上应该能够自动检测并恢复数据副本,确保存储的高可用性。
根本原因分析
经过深入分析,发现问题源于Longhorn的副本调度逻辑存在缺陷:
-
调度策略冲突:当禁用"Replica Disk Level Soft Anti-Affinity"(副本磁盘级软反亲和性)设置时,系统无法正确处理节点恢复后的副本重建请求。
-
存储空间计算问题:系统在计算可用存储空间时存在错误判断,即使实际有足够空间也会报告存储不足。
-
标签匹配问题:当使用磁盘标签(diskSelector)进行调度时,系统在节点恢复后无法正确匹配标签要求。
-
实例管理器状态异常:节点恢复后,实例管理器(instance-manager)日志显示活动不足,可能影响副本重建过程。
解决方案
临时解决方案
-
调整调度策略:
- 启用"Replica Disk Level Soft Anti-Affinity"设置
- 将"Storage Over Provisioning Percentage"从100提高到200
-
手动干预:
- 删除失败副本,让系统自动重建
- 手动附加已分离的卷到恢复的节点
长期解决方案
Longhorn开发团队已识别问题根源并提交修复代码,主要改进包括:
- 优化副本调度算法,正确处理节点恢复场景
- 修正存储空间计算逻辑
- 改善标签匹配机制
- 增强实例管理器的恢复能力
最佳实践建议
-
存储规划:
- 为Longhorn磁盘分配的总空间应至少是预期使用量的两倍
- 考虑快照占用的额外空间需求
-
配置建议:
- 保持"Replica Disk Level Soft Anti-Affinity"启用状态
- 使用默认的"Storage Over Provisioning Percentage"值(200)
-
运维建议:
- 节点下线时间超过10分钟时,监控系统恢复情况
- 定期检查Longhorn组件日志
- 考虑使用较新版本的Longhorn,其中包含此问题的修复
技术细节
当节点临时下线时,Longhorn会经历以下过程:
- 检测到节点不可达
- 标记该节点上的副本为失败状态
- 尝试在其他节点上重建副本
- 节点恢复后,尝试重新利用原有副本
问题的核心在于第3和第4步的调度逻辑未能正确处理磁盘标签和空间计算,导致系统误判为存储不足而无法完成重建。
总结
Longhorn存储系统在节点临时下线场景下的副本调度问题主要源于调度逻辑的缺陷。通过调整相关设置或升级到包含修复的版本,可以有效解决这一问题。对于生产环境,建议在部署前充分测试节点故障恢复场景,并确保存储资源配置充足。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
🎉 (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
1.21 K
660