Milvus集群升级过程中DNS解析问题的分析与解决
问题背景
在Milvus数据库集群从2.5.4版本升级到2.5.7版本的过程中,用户遇到了数据协调器(datacoord)组件启动失败的问题。具体表现为datacoord无法解析MinIO服务的DNS名称"milvus-minio",导致整个升级过程受阻。这个问题在直接升级时出现,但有趣的是,如果先升级到2.5.5版本再升级到2.5.7版本,则不会出现此问题。
问题现象分析
当用户执行helm upgrade命令升级Milvus集群时,datacoord组件在启动过程中抛出了DNS解析错误。从日志中可以清楚地看到,datacoord无法解析"milvus-minio"这个服务名称,导致无法连接到MinIO对象存储服务。由于datacoord是Milvus集群中负责数据管理的关键组件,它的启动失败进而导致了数据节点(datanodes)、查询节点(querynodes)和查询协调器(querycoords)等一系列依赖组件都无法正常启动。
根本原因探究
经过深入分析,这个问题可能由以下几个因素导致:
-
Kubernetes DNS服务异常:CoreDNS或其他DNS服务可能出现了短暂的不可用状态,导致服务名称解析失败。
-
服务发现延迟:在集群升级过程中,服务注册可能存在一定的延迟,datacoord启动时MinIO服务尚未完全注册到DNS中。
-
网络策略限制:可能存在网络策略阻止了datacoord与DNS服务或MinIO服务之间的通信。
-
Helm升级顺序问题:直接升级时某些依赖组件的启动顺序可能存在问题,而分步升级(2.5.4→2.5.5→2.5.7)则避免了这个问题。
解决方案与建议
针对这个问题,我们建议采取以下解决方案:
-
检查DNS服务状态:
- 确认CoreDNS或其他DNS服务正常运行
- 检查DNS服务的日志,排查可能的错误
- 测试集群内DNS解析功能是否正常
-
验证服务发现机制:
- 确认MinIO服务已正确创建并注册
- 检查服务端点(endpoints)是否包含正确的Pod IP
-
调整升级策略:
- 采用分阶段升级策略,先升级到中间版本(如2.5.5),再升级到目标版本
- 在升级命令中添加适当等待时间,确保各组件完全就绪
-
网络策略检查:
- 确认没有网络策略阻止必要的通信
- 检查防火墙规则,确保DNS查询和组件间通信不受限制
最佳实践建议
为了避免类似问题,我们建议在Milvus集群升级时遵循以下最佳实践:
-
预先验证环境:
- 在升级前验证DNS服务和网络连接性
- 确保所有依赖服务(如MinIO、etcd等)正常运行
-
采用渐进式升级:
- 对于大版本跨度升级,考虑分阶段进行
- 在每个阶段完成后验证系统稳定性
-
监控升级过程:
- 实时监控各组件启动状态
- 准备回滚方案以便快速恢复服务
-
资源预留:
- 确保集群有足够资源处理升级过程
- 避免在系统高负载时执行升级操作
总结
Milvus集群升级过程中遇到的DNS解析问题是一个典型的分布式系统升级挑战。通过理解Kubernetes服务发现机制、DNS工作原理以及Milvus组件间的依赖关系,我们可以有效预防和解决这类问题。建议用户在升级前充分测试,采用合理的升级策略,并准备好监控和回滚方案,以确保业务连续性。
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