Bottlerocket OS v1.19.3版本中的Pod Attach间歇性问题分析
在Bottlerocket OS v1.19.3版本中,用户报告了一个关于Kubernetes Pod Attach操作的间歇性问题。这个问题主要影响了使用该版本运行GitLab Runner CI作业的环境,导致部分作业在执行过程中出现超时失败。
问题现象
使用Bottlerocket v1.19.3 AMI(特别是bottlerocket-aws-k8s-1.24-x86_64-v1.19.3-f097c617)的用户发现,他们的GitLab Runner CI作业在执行过程中会出现异常挂起,最终因超时而失败。错误率约为0.7%,在8小时内影响了约175个作业。
典型的错误信息显示:"prepare_script could not run to completion because the timeout was exceeded",表明作业脚本无法在预定时间内完成执行。值得注意的是,当用户回退到v1.19.2版本后,这个问题就消失了。
技术背景
GitLab Runner在执行CI作业时,会使用kubectl attach命令与容器建立连接来运行构建脚本。这个attach操作依赖于底层的容器运行时(containerd)和Kubernetes API服务器的稳定交互。
问题根源
经过社区调查,这个问题与containerd中的一个已知问题有关。具体来说,是containerd在处理某些特定情况下的流连接时可能出现的问题。这个问题在containerd的后续版本中已经得到了修复,并且修复补丁已经向后移植到1.6.*和1.7.*版本系列中。
解决方案
Bottlerocket团队迅速响应,在v1.19.4版本中包含了这个问题的修复。该版本通过更新containerd组件,解决了Pod Attach操作的稳定性问题。对于遇到此问题的用户,升级到v1.19.4或更高版本即可解决。
最佳实践建议
对于运行关键工作负载的用户,建议:
- 在生产环境部署新版本前,先在测试环境中验证关键功能
- 建立完善的监控机制,及时发现类似的功能异常
- 保持关注Bottlerocket的版本更新公告,及时获取安全修复和功能改进
这个问题展示了开源社区协作的高效性,从问题报告到修复发布,整个过程体现了技术社区的快速响应能力。
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