RKE2集群中Agent节点重启后无法重新加入的问题分析
问题现象
在RKE2集群环境中,某些Agent节点在重启后无法自动重新加入集群。系统日志显示错误信息:"Node password rejected, duplicate hostname or contents of '/etc/rancher/node/password' may not match server node-passwd entry"。值得注意的是,这一问题并非在所有集群中复现,仅在特定环境中出现。
问题背景
RKE2作为Kubernetes发行版,其节点加入集群的认证机制依赖于节点密码机制。每个Agent节点在首次加入集群时,会在本地/etc/rancher/node/password文件中保存一个密码凭证,同时在集群的kube-system命名空间中会创建对应的Secret对象(xxxxx.node-password.rke2)。
根本原因分析
经过深入排查,发现该问题可能由以下几个因素导致:
-
节点密码缓存问题:RKE2服务器端可能缓存了节点密码信息,即使通过kubectl delete node命令删除了节点及其关联的Secret,缓存中的信息仍未及时清除。
-
节点身份冲突:当节点尝试重新加入时,由于缓存中的旧密码信息仍然存在,导致新生成的密码无法通过验证。
-
系统管理干扰:某些系统管理工具或自动化流程可能意外删除了节点密码文件或集群中的Secret对象。
解决方案
对于遇到此问题的用户,建议采取以下解决步骤:
-
完整清理节点凭证:
- 删除集群中的节点对象:kubectl delete node
- 删除关联的Secret:kubectl delete secret -n kube-system .node-password.rke2
- 清理节点本地的密码文件:rm -f /etc/rancher/node/password
-
重启服务器节点: 如果怀疑是缓存问题,重启RKE2服务器节点可以强制清除内存中的缓存数据。
-
使用唯一节点标识: 在启动Agent时添加--with-node-id参数,为节点生成唯一标识,避免主机名冲突。
最佳实践建议
-
避免手动删除节点:除非必要,不要手动删除集群中的节点对象,这可能导致不可预期的问题。
-
监控密码文件完整性:确保/etc/rancher/node/password文件在节点重启过程中不被意外修改或删除。
-
考虑自动化恢复机制:对于生产环境,建议实现节点状态监控和自动恢复机制,减少人工干预。
-
版本升级:考虑升级到最新版本的RKE2,以获取更稳定的节点管理功能。
技术深度解析
RKE2的节点认证机制设计上是为了确保集群安全性,但这也带来了节点重新加入时的一些复杂性。节点密码机制实际上是建立了一个双向信任关系:
- 节点持有密码证明自己的身份
- 集群保存密码副本用于验证节点身份
当这种双向验证的任何一方出现不一致时,就会导致节点无法加入。理解这一机制有助于更好地诊断和解决类似问题。
对于系统管理员而言,关键是要维护好节点密码的生命周期管理,确保在节点重启、证书轮换等操作时,密码验证流程能够正常完成。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06