Longhorn CSI 卷在线扩容失败问题分析与解决
问题背景
在 Longhorn 分布式存储系统的测试过程中,发现一个关键测试用例 test_csi_mount_volume_online_expansion 持续失败。该测试用例旨在验证 CSI 驱动对挂载卷在线扩容功能的支持情况。测试失败表现为在第二次扩容操作时无法完成 PVC 容量更新,导致断言失败。
问题现象
测试流程中会执行两次卷扩容操作:
- 第一次从 128MiB 扩容到 256MiB 成功
- 第二次从 256MiB 扩容到 512MiB 失败
失败时 PVC 状态显示:
- spec.resources.requests.storage 更新为 5GiB
- status.capacity.storage 仍保持为 4GiB
- allocatedResourceStatuses 显示为 NodeResizePending
根因分析
通过深入日志分析发现,问题根源在于 CSI 驱动中的文件系统类型检测环节:
-
第一次扩容时,
blkid命令成功识别出文件系统类型为 ext4:DEVNAME=/dev/longhorn/pvc-xxx TYPE=ext4 -
第二次扩容时,同样的
blkid命令返回空结果,导致 CSI 驱动无法确定文件系统类型,进而拒绝扩容操作。
进一步调查发现,这与 CSI 外部扩容器 (csi-resizer) 从 v1.12.0 升级到 v1.13.1 版本有关。新版本默认启用了 RecoverVolumeExpansionFailure 特性,该特性会静默重试失败的扩容操作,但缺乏足够的日志输出,使得问题难以诊断。
解决方案
经过团队讨论和验证,确定以下解决方案:
- 回退 csi-resizer 到 v1.12.0 版本
- 或者在新版本中显式禁用
RecoverVolumeExpansionFailure特性
最终选择采用第一种方案,因为:
- 已验证在 v1.12.0 版本下测试通过
- 避免引入新特性的不确定性
- 提供更稳定的扩容行为
技术细节
在 CSI 驱动的 NodeExpandVolume 实现中,关键步骤如下:
- 接收来自 kubelet 的扩容请求
- 通过
blkid检测设备文件系统类型 - 根据检测结果执行相应文件系统扩容命令
- 返回操作结果
问题出现在第二步,当 blkid 无法识别已挂载设备的文件系统时,整个扩容流程就会失败。这种情况在连续扩容操作中尤为明显。
影响范围
该问题影响以下 Longhorn 版本:
- master-head
- v1.8.x-head
- v1.7.x-head
主要影响使用 CSI 驱动进行在线卷扩容的场景,特别是需要多次扩容的工作负载。
验证结果
解决方案验证通过:
- 测试用例
test_csi_mount_volume_online_expansion成功执行 - 两次扩容操作均按预期完成
- PVC 状态正确反映实际容量变化
总结
Longhorn 团队通过深入分析 CSI 驱动与 kubelet 的交互过程,准确定位了在线扩容失败的根本原因。通过版本回退策略快速解决了问题,确保了卷扩容功能的可靠性。这一案例也凸显了在升级关键组件时进行全面测试的重要性,特别是对默认启用的新特性需要格外关注。
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