Rancher中K3s集群首节点污点导致Agent无法调度的解决方案
2025-05-08 06:02:21作者:冯爽妲Honey
问题背景
在Rancher管理的K3s自定义集群部署场景中,当用户创建集群时如果首个具有全部角色(control-plane、etcd、worker)的节点被配置了额外的污点(taint),会导致cattle-cluster-agent等重要系统Pod无法正常调度。这一现象会进一步阻碍集群初始化流程,使整个集群停留在"等待集群Agent连接"的状态。
问题现象分析
当用户执行以下操作时会出现该问题:
- 通过Rancher UI创建自定义K3s集群
- 向集群注册3个具有全部角色的节点
- 为这些节点添加额外的污点,例如"test-key=test-value:NoExecute"
此时通过kubectl检查集群状态会发现:
cattle-cluster-agent等重要系统Pod处于Pending状态- 只有首个节点能够完成注册
- 其余节点无法完成注册流程
- 集群状态持续显示为等待Agent连接
技术原理
Kubernetes的污点机制允许节点拒绝不符合容忍度要求的Pod调度。在Rancher的K3s集群部署流程中:
- 首个全角色节点承担着关键的系统组件部署任务
- 默认情况下,
cattle-cluster-agent等系统Pod没有配置对自定义污点的容忍度 - 当首个节点被添加额外污点后,这些关键Pod无法被调度到该节点
- 由于系统Pod无法运行,后续的集群初始化流程被阻塞
解决方案
该问题已在Rancher v2.10的最新版本中得到修复。修复方案的核心是:
- 为
cattle-cluster-agent等关键系统组件添加对常见污点的容忍度配置 - 确保这些Pod能够被调度到具有自定义污点的首节点上
验证结果表明:
- 带有自定义污点的首节点现在能够成功部署系统Pod
- 集群能够顺利完成初始化流程
- 集群状态能够正常显示为Active
注意事项
虽然修复后集群能够正常激活,但用户仍需注意:
- 对于高度定制的污点配置,可能需要额外的手动调整
- 在生产环境中部署前,建议测试特定的污点配置
- 监控系统Pod的运行状态,确保所有组件正常运行
最佳实践
为避免类似问题,建议用户:
- 在添加自定义污点前,先确保基础集群部署完成
- 对于必须添加污点的场景,逐步验证各系统组件的容忍度配置
- 定期更新Rancher到最新版本,获取最新的兼容性改进
该问题的解决显著提升了Rancher在复杂K3s集群部署场景下的稳定性和可靠性,为用户提供了更灵活的节点配置选项。
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217