Apache Kyuubi中K8s应用Pod终止状态清理机制解析
2025-07-03 02:17:13作者:昌雅子Ethen
在Apache Kyuubi与Kubernetes集成的使用场景中,我们发现了一个值得关注的技术问题:当Kyuubi服务重启时,那些已经终止(terminated)的应用Pod可能不会被正确清理。这种现象可能导致Kubernetes集群中积累大量已终止但未被删除的Pod资源,进而影响集群的资源管理和调度效率。
问题本质分析
Kyuubi作为分布式SQL查询引擎,在Kubernetes环境中运行时,会为每个查询会话创建对应的应用Pod。正常情况下,当会话结束时,相关的Pod应该被自动清理。然而,当Kyuubi服务发生意外重启时,服务重启前的会话状态信息可能丢失,导致系统无法正确识别和处理那些已经终止但尚未清理的Pod。
这种现象本质上是一个状态管理问题,涉及以下几个方面:
- 会话状态持久化:Kyuubi服务需要将会话状态持久化存储,以便在服务重启后能够恢复
- Pod生命周期管理:需要建立可靠的机制来跟踪和管理由Kyuubi创建的Pod的生命周期
- 异常处理:需要考虑服务崩溃、网络中断等各种异常情况下的资源清理
技术解决方案
针对这个问题,社区提出了通过引入Kubernetes的Finalizer机制来确保Pod资源的可靠清理。Finalizer是Kubernetes提供的一种资源清理保障机制,它允许控制器在删除资源前执行必要的清理操作。
具体实现方案包括以下关键点:
- Finalizer注册:在创建Pod时为资源添加特定的Finalizer标记
- 清理逻辑:在Kyuubi服务启动时,主动扫描并清理带有特定标签的已终止Pod
- 状态恢复:服务重启后能够重新建立与现有Pod的关联关系
实现细节
在代码层面,这个修复主要涉及Kubernetes操作相关的组件修改:
- Pod创建时添加Finalizer:
// 示例代码片段
pod.getMetadata().setFinalizers(
Collections.singletonList("kyuubi.apache.org/pod-cleanup"));
- 服务启动时执行清理:
// 扫描命名空间内所有带有kyuubi标签的Pod
List<Pod> pods = k8sClient.pods()
.withLabel("app.kubernetes.io/managed-by", "kyuubi")
.list().getItems();
// 过滤出已终止的Pod并删除
pods.stream()
.filter(p -> p.getStatus().getPhase().equals("Terminated"))
.forEach(p -> k8sClient.pods().delete(p));
- 会话结束时确保Finalizer移除:
// 在会话正常结束时移除Finalizer
k8sClient.pods()
.withName(podName)
.edit(p -> {
p.getMetadata().getFinalizers().remove("kyuubi.apache.org/pod-cleanup");
return p;
});
技术价值
这个修复虽然代码量不大,但体现了分布式系统设计的几个重要原则:
- 可靠性:确保系统在各种异常情况下都能保持资源管理的正确性
- 幂等性:清理操作可以安全地重复执行而不会产生副作用
- 可观测性:通过Finalizer机制提供了清晰的资源生命周期管理轨迹
对于使用Kyuubi与Kubernetes集成的用户来说,这个修复将显著改善长期运行环境下的资源利用率,避免"僵尸Pod"积累导致的集群性能下降问题。
最佳实践建议
基于这个问题的解决方案,我们建议Kyuubi用户在使用Kubernetes后端时注意以下几点:
- 定期监控Kubernetes集群中的Pod状态,特别是那些处于Terminated状态的Pod
- 合理配置Kyuubi的会话超时参数,避免创建过多短期会话
- 在升级Kyuubi版本时,注意检查与Kubernetes集成的相关配置变更
- 在生产环境部署前,充分测试服务重启场景下的资源清理行为
这个问题的解决也展示了Apache Kyuubi社区对生产环境使用场景的持续关注和改进,体现了开源项目在解决实际问题上的敏捷性和有效性。
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
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 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 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 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 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 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
🔥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
62
20
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.71 K
暂无简介
Dart
634
144
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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++
651
271
🎉 (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
627
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
244
316
Ascend Extension for PyTorch
Python
195
212