Rancher集群部署失败时的日志排查指南
2025-05-08 12:45:18作者:董灵辛Dennis
在Rancher v2.10.x版本中部署Kubernetes集群时,用户可能会遇到"Error applying plan"的错误提示。本文将深入分析这一问题的技术背景,并提供详细的排查方法。
问题背景
当通过Rancher UI或API部署RKE2或K3s集群时,底层会通过rancher-system-agent服务来执行部署计划。如果部署过程中出现错误,系统通常会提示用户检查rancher-system-agent.service的日志。然而,在实际生产环境中,仅检查这一个服务的日志往往不足以定位全部问题。
核心组件解析
Rancher集群部署涉及多个关键组件协同工作:
- rancher-system-agent:负责接收和执行来自Rancher服务器的部署计划
- K3s/RKE2服务:根据不同的Kubernetes发行版,对应不同的系统服务
- 容器运行时:通常是containerd或docker,负责管理容器生命周期
典型错误场景
在实际部署过程中,以下几种情况可能导致部署失败:
- 镜像仓库配置错误(如使用了错误的registry地址或凭证)
- 网络连接问题(无法访问必要的资源)
- 系统资源不足(内存、CPU或磁盘空间不足)
- 操作系统兼容性问题(内核版本不匹配等)
全面的日志排查方法
当遇到部署失败时,建议按照以下顺序检查相关日志:
1. rancher-system-agent日志
journalctl -u rancher-system-agent -f
这是Rancher部署流程的核心日志,记录了计划接收和执行的全过程。
2. K3s/RKE2服务日志
根据部署的Kubernetes发行版不同,需要检查对应的服务日志:
对于K3s集群:
journalctl -u k3s -f
对于RKE2集群:
journalctl -u rke2-server -f
3. 容器运行时日志
容器运行时日志可以帮助诊断镜像拉取和容器启动问题:
对于containerd:
journalctl -u containerd -f
对于docker:
journalctl -u docker -f
4. 系统级日志
系统级日志可以帮助发现底层问题:
dmesg | tail -n 50
journalctl -xe
最佳实践建议
- 多维度日志收集:不要局限于单一服务的日志,应该收集所有相关组件的日志进行综合分析
- 时间线分析:注意各组件日志的时间戳,理清事件发生的先后顺序
- 日志级别调整:在排查复杂问题时,可以临时提高日志级别获取更详细的信息
- 环境一致性检查:确保所有节点满足Rancher的最低系统要求
总结
Rancher集群部署是一个复杂的系统工程,涉及多个组件的协同工作。当遇到部署失败时,系统提示的"检查rancher-system-agent.service日志"只是排查的起点。有经验的运维人员应该扩展排查范围,综合分析多个相关服务的日志,才能快速准确地定位问题根源。
通过本文介绍的系统化排查方法,用户可以更有效地解决Rancher集群部署过程中遇到的各种问题,提高运维效率。记住,良好的日志分析习惯是解决复杂系统问题的关键。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217