AWS Node Termination Handler 中 USE_APISERVER_CACHE 参数导致 DaemonSet Pod 被意外驱逐的问题分析
2025-07-09 00:02:46作者:齐添朝
在 Kubernetes 集群管理中,AWS Node Termination Handler(NTH)是一个非常重要的组件,它负责优雅地处理 AWS 节点终止事件。然而,在最新版本中发现了一个值得注意的问题,可能会影响集群稳定性。
问题背景
当 NTH 配置了 USE_APISERVER_CACHE 参数时,它会直接从 API 服务器缓存中获取 Pod 列表,而不是通过 ETCD 进行查询。这种优化原本是为了减轻 ETCD 的负载,特别是在大规模集群中。然而,这个优化实现方式存在一个严重缺陷:它会绕过 Kubernetes 标准的 Pod 过滤逻辑。
问题本质
核心问题在于 NTH 直接调用了 DeleteOrEvictPods 函数,而没有经过 kubectl drainer 接口的标准预处理流程。这个预处理流程中包含了重要的检查逻辑,特别是会识别并跳过属于 DaemonSet 的 Pod。因此,当同时启用 USE_APISERVER_CACHE 和 IGNORE_DAEMON_SETS 参数时,DaemonSet Pod 会被意外驱逐,这显然不符合用户预期。
技术细节分析
在标准工作流程中,kubectl drain 会执行以下关键步骤:
- 通过 RunNodeDrain 函数启动排水过程
- 进行 Pod 预过滤,识别系统关键 Pod
- 特别处理 DaemonSet 拥有的 Pod(当配置了 IGNORE_DAEMON_SETS 时)
而启用 USE_APISERVER_CACHE 后,NTH 直接跳过了这些保护性检查,导致系统关键 Pod 被错误处理。
影响范围
这个问题会影响所有同时满足以下条件的用户:
- 使用 NTH v1.22.1 及以上版本
- 启用了 USE_APISERVER_CACHE 参数
- 配置了 IGNORE_DAEMON_SETS 参数
- 依赖 DaemonSet 运行关键服务(如日志收集、网络插件等)
解决方案
AWS 团队已经确认并修复了这个问题。用户可以通过以下方式解决:
- 升级到包含修复的 NTH 版本
- 如果不便立即升级,可以临时禁用 USE_APISERVER_CACHE 参数
- 对于生产环境,建议在升级前进行全面测试
最佳实践建议
在处理节点排水这类关键操作时,建议:
- 充分理解各参数的实际影响
- 在非生产环境测试新功能
- 监控系统关键 Pod 的状态
- 保持组件版本更新,及时应用安全补丁
这个问题提醒我们,在追求性能优化的同时,必须确保不破坏系统的核心保障机制。对于 Kubernetes 运维人员来说,理解底层工作机制对于诊断和预防此类问题至关重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
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++
850
447
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
239
100
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
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
451
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705