AWS EKS中CoreDNS副本数被自动重置的问题分析与解决方案
2025-06-08 18:52:17作者:冯梦姬Eddie
问题背景
在AWS EKS托管集群中使用CoreDNS插件时,用户发现通过修改Deployment的replicaCount参数无法持久生效。当用户尝试通过kubectl或EKS Add-Ons配置修改副本数后,系统会自动将其重置回默认值(2或3个副本)。这种现象在开发环境中尤为困扰,因为用户希望减少控制平面组件的资源占用。
技术分析
经过排查发现,该问题并非EKS系统的bug,而是由集群中部署的cluster-proportional-autoscaler(CPA)组件导致的。CPA是一个Kubernetes自动扩缩容控制器,它会根据集群规模自动调整CoreDNS的副本数量。
CPA的工作原理是:
- 持续监控集群的节点数量
- 按照预设的缩放比例算法计算所需副本数
- 自动调整CoreDNS Deployment的副本数
解决方案
对于需要固定CoreDNS副本数的场景,有以下几种解决方案:
-
移除CPA组件:如果不需要自动扩缩容功能,可以直接卸载cluster-proportional-autoscaler。
-
配置CPA参数:修改CPA的配置,使其在开发环境中维持较小的副本数:
linear: coresPerReplica: 2 nodesPerReplica: 1 min: 1 max: 3 -
使用EKS原生配置:通过EKS Add-Ons的正确配置方式指定副本数:
aws eks update-addon --cluster-name=<集群名称> \ --addon-name=coredns \ --configuration-values '{"replicaCount":1}' \ --resolve-conflicts OVERWRITE
最佳实践建议
- 生产环境建议保留CPA组件,确保CoreDNS能够随集群规模自动扩展
- 开发环境如需固定副本数,建议采用方案2的折中方式
- 修改配置后,建议观察一段时间确认没有其他控制器干扰
- 对于关键组件变更,建议先在测试环境验证
总结
AWS EKS中的CoreDNS副本数管理是一个需要综合考虑自动化运维和特定需求平衡的问题。通过理解底层组件的工作原理,用户可以做出最适合自己环境的配置决策。对于大多数生产环境,保持自动扩缩容能力是推荐做法;而对于资源受限的开发环境,则可以通过适当配置来优化资源使用。
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
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
640
147
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
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++
77
100