MicroK8s中Hostpath Provisioner在污点节点上的调度问题分析
问题背景
在Kubernetes集群中使用Hostpath Provisioner时,一个常见但容易被忽视的问题是当节点被标记为污点(taint)时,Provisioner Pod无法正常调度。这种情况在MicroK8s环境中尤为明显,因为MicroK8s默认使用Hostpath Provisioner作为本地存储解决方案。
问题现象
当集群中的节点被添加了NoSchedule
效果的污点时,Hostpath Provisioner创建的Pod会一直处于Pending状态。这是因为Provisioner Pod默认没有配置任何容忍度(toleration),无法调度到带有污点的节点上执行。
技术原理分析
Kubernetes的污点和容忍度机制是一种高级调度功能,允许节点拒绝那些不能容忍特定污点的Pod。NoSchedule
效果意味着除非Pod明确声明了匹配的容忍度,否则调度器不会将Pod调度到该节点上。
Hostpath Provisioner的工作机制是为每个节点创建一个专用的Pod,负责在该节点上创建和管理持久卷。当节点被污点标记后,这些Provisioner Pod由于缺乏相应的容忍度配置,无法被调度执行。
解决方案
要解决这个问题,我们需要修改Hostpath Provisioner的部署配置,为其添加适当的容忍度。具体来说,可以在Deployment配置中添加以下容忍度设置:
tolerations:
- operator: Exists
这个配置表示Provisioner Pod将容忍任何污点,确保它能够在集群中的所有节点上运行,无论节点是否被污点标记。
实施建议
-
对于MicroK8s用户,可以直接编辑Hostpath Provisioner的Deployment配置,添加上述容忍度设置。
-
在生产环境中,建议更精确地配置容忍度,只容忍特定的污点,而不是使用
Exists
操作符容忍所有污点。 -
修改配置后,需要重启Hostpath Provisioner的Pod以使更改生效。
注意事项
-
在添加容忍度时要考虑安全影响,确保不会无意中降低集群的安全性。
-
对于关键的生产环境,建议先在一个测试环境中验证配置更改。
-
记住,Hostpath Provisioner创建的存储是节点本地的,不具有高可用性,不适合所有应用场景。
总结
Hostpath Provisioner在污点节点上的调度问题是一个典型的Kubernetes调度配置问题。通过正确配置容忍度,可以确保存储供应组件在所有需要的节点上正常运行。这个问题也提醒我们,在使用高级调度功能时,需要全面考虑各个系统组件的相互影响。
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
最新内容推荐
项目优选









