Apache Kyuubi中K8s应用Pod终止状态清理机制解析
2025-07-03 15:38:17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
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
225
2.27 K

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
211
287

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
526
116

🎉 (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
986
583

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
148
197

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
43
0

ArkUI-X adaptation to Android | ArkUI-X支持Android平台的适配层
C++
39
55

ArkUI-X adaptation to iOS | ArkUI-X支持iOS平台的适配层
Objective-C++
19
44