Harvester升级过程中"Reached expected number of succeeded pods"消息问题分析
2025-06-14 04:23:21作者:劳婵绚Shirley
在Harvester虚拟化管理平台的升级过程中,用户可能会注意到系统显示"Reached expected number of succeeded pods"的消息。这个看似错误的信息实际上反映了Kubernetes 1.31版本后对Job状态消息的标准化变更。
问题背景
Harvester是一个基于Kubernetes构建的虚拟化管理平台,其升级过程依赖于Kubernetes Job控制器来协调各个组件的更新。在v1.4版本的升级过程中,系统界面会显示"Reached expected number of succeeded pods"的消息,这给用户造成了困扰,因为该消息看起来像是一个错误提示。
技术原理
这个问题源于Kubernetes 1.31版本对Job控制器的一个改进。在此版本之前,当一个Job成功完成时,其状态消息字段为空。而从1.31版本开始,Kubernetes明确设置了这条状态消息:"Reached expected number of succeeded pods",以更清晰地表明Job的完成状态。
Harvester的升级控制器会将这些Job的状态消息复制到升级自定义资源(CR)中,因此这条原本用于内部状态跟踪的消息就显示在了用户界面上。
影响范围
该问题主要影响以下场景:
- 执行相同版本的Harvester升级操作
- 使用Kubernetes 1.31或更高版本作为底层平台
- 在升级过程中观察系统状态消息
解决方案
Harvester开发团队已经通过修改后端代码解决了这个问题。新版本不再将Job的成功状态消息复制到升级CR中,从而避免了这条信息出现在用户界面。
验证结果
在修复后的版本测试中:
- 升级过程顺利完成
- 系统界面不再显示冗余的状态消息
- 所有虚拟机和服务在升级后保持正常运行状态
最佳实践
对于使用Harvester的管理员,建议:
- 保持系统更新到最新版本
- 在执行升级前创建必要的备份
- 监控升级过程中的关键指标而非临时状态消息
这个问题的解决体现了Harvester团队对用户体验的持续改进,也展示了开源社区对Kubernetes生态系统变化的快速响应能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100