Harvester项目中的升级控制器DNS解析问题分析与解决方案
2025-06-14 01:54:49作者:凤尚柏Louis
问题背景
在Harvester v1.4.1到v1.5.0的升级过程中,我们观察到一个关键的系统行为异常。当升级控制器尝试清理旧版本容器镜像时,系统日志中频繁出现DNS解析失败的错误信息。这个错误表现为无法解析升级仓库虚拟机的域名,具体错误信息为"no such host"。
问题现象
在升级过程的最后阶段,当控制器尝试获取旧版本镜像列表以进行清理时,系统会记录如下警告信息:
Unable to cleanup images: Get "http://upgrade-repo-hvst-upgrade-nv76q.harvester-system/harvester-iso/bundle/harvester/images-lists-archive/v1.4.1/image_list_all.txt": dial tcp: lookup upgrade-repo-hvst-upgrade-nv76q.harvester-system on 10.53.0.10:53: no such host
这个问题在单节点集群环境中尤为常见,特别是在节点升级后重启的阶段。
技术分析
根本原因
深入分析后发现,这个问题源于系统组件间的时序依赖关系:
- 在单节点集群升级的最后阶段,控制器会重启升级仓库虚拟机以获取镜像列表
- 当虚拟机恢复运行后,Kubernetes服务可能尚未及时更新相关的Endpoint信息
- 此时对
upgrade-repo-hvst-upgrade-<随机ID>.harvester-system的DNS查询会返回"no such host"错误
从技术实现角度看,这个错误是Go语言网络库中的标准DNS错误类型,具体定义为errNoSuchHost,属于notFoundError类别。
影响范围
这个问题主要影响:
- 单节点部署的Harvester集群
- 系统升级过程中的镜像清理阶段
- 不会影响核心升级流程,但可能导致旧版本镜像清理不完全
解决方案
基于上述分析,我们确定了以下解决方案:
- 将DNS解析错误(
no such host)添加到系统的重试机制中 - 在升级控制器中实现更健壮的错误处理逻辑
- 增加对临时性DNS故障的容错能力
具体实现上,我们修改了错误处理逻辑,使系统能够识别这类临时性DNS故障并进行自动重试,而不是直接记录错误日志。
验证与测试
该修复已在Harvester v1.5.0-rc2版本中验证通过。测试方法包括:
- 部署单节点v1.4.2集群
- 执行升级到v1.5.0-rc2的操作
- 监控系统日志确认不再出现DNS解析错误
- 验证镜像清理功能正常工作
测试结果表明,系统现在能够正确处理升级过程中可能出现的临时性DNS解析问题,确保了升级流程的顺利完成。
技术启示
这个问题给我们带来了几个重要的技术启示:
- 在分布式系统中,组件启动顺序和依赖关系需要特别关注
- 临时性网络问题应该通过重试机制而非错误日志来处理
- 单节点环境下的时序问题往往比多节点环境更为微妙
- 系统升级过程中的资源清理需要更强的容错能力
通过这个案例,我们进一步提升了Harvester升级系统的健壮性,为未来版本的稳定性奠定了基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-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
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
479
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.24 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
617
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
258