Submariner跨集群网络连接故障排查与解决方案
问题背景
在Kubernetes多集群环境中,Submariner是一个重要的网络插件,用于实现跨集群的直接Pod间通信。本文记录了一个典型的Submariner安装和连接故障案例,涉及两个OpenShift 4.16.38集群间的连接问题。
故障现象
用户在尝试在两个OpenShift集群(分别称为site1和site2)之间部署Submariner时遇到了以下问题:
- 初始安装时,
subctl deploy-broker命令长时间无响应 - 诊断命令
subctl diagnose firewall inter-cluster出现goroutine错误 - 连接建立后不稳定,频繁断开
- 网关Pod日志显示Endpoint资源被异常删除
关键错误分析
从网关Pod日志中发现以下关键错误信息:
2025-04-30T13:35:16.737Z DBG Tunnel controller successfully removed Endpoint cable submariner-cable-site1-172-20-200-26 from the engine
这表明site1的Endpoint资源被意外删除,导致跨集群连接无法建立。正常情况下,网关Pod启动后会创建本地Endpoint并保持其存在。
根本原因
经过深入分析,发现问题的根本原因包括:
-
资源冲突:在site1集群中,存在多个未完成的uninstall Pod(如submariner-gateway-uninstall-*),这些Pod干扰了新安装的正常运行。
-
异常删除操作:日志显示Submariner资源被删除后又快速重建,导致新旧资源冲突:
2025-04-30T13:35:12.312Z INF Submariner is being deleted 2025-04-30T13:35:13.259Z DBG Reconciling Submariner -
Endpoint资源异常:正常情况下每个集群应只有一个Endpoint,但诊断显示site2有三个Endpoint,site1有两个,表明资源管理出现混乱。
解决方案
-
清理残留资源:
- 删除所有残留的uninstall Pod和DaemonSet
- 确保submariner-k8s-broker命名空间只存在于一个集群中
-
完整重新安装:
# 卸载Submariner subctl uninstall --kubeconfig <kubeconfig> # 确认所有资源已清理后重新安装 subctl deploy-broker --kubeconfig broker-cluster-kubeconfig subctl join --kubeconfig cluster1-kubeconfig broker-info.subm subctl join --kubeconfig cluster2-kubeconfig broker-info.subm -
验证安装:
- 使用
subctl show all检查连接状态 - 使用
subctl diagnose all进行全面诊断
- 使用
经验总结
-
安装前检查:在安装Submariner前,应确保集群中没有残留的Submariner资源。
-
操作间隔:执行卸载操作后,应等待足够时间让清理过程完成,再进行新安装。
-
监控机制:建立对Submariner连接状态的持续监控,及时发现连接异常。
-
版本兼容性:确认Submariner版本与OpenShift版本的兼容性,本例中使用的是Submariner 0.19.2和OCP 4.16.38。
通过系统性的排查和规范的安装流程,最终成功建立了稳定的跨集群网络连接。此案例展示了在复杂环境中部署网络插件时可能遇到的问题及解决方法,为类似场景提供了有价值的参考。
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
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
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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-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- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00