OrbStack中解决Ingress-NGINX控制器与本地负载均衡冲突问题
在Kubernetes集群中部署Ingress控制器是管理外部访问集群服务的常见方式。本文将详细介绍在OrbStack环境中部署Ingress-NGINX控制器时遇到的svclb-ingress-nginx-controller Pod无法正常运行的问题及其解决方案。
问题现象
当用户尝试在OrbStack的Kubernetes环境中部署Ingress-NGINX控制器时,发现svclb-ingress-nginx-controller Pod处于Pending状态。通过describe命令查看Pod详情,可以看到调度失败的原因是节点没有可用的端口资源。
具体表现为:
- svclb-ingress-nginx-controller Pod无法启动
- HTTP服务访问正常,但HTTPS服务无法访问
- 错误信息显示"0/1 nodes are available: 1 node(s) didn't have free ports for the requested pod ports"
问题根源分析
这个问题源于OrbStack环境的两个特性:
-
单节点限制:OrbStack默认使用单节点Kubernetes集群,而用户尝试创建了多个LoadBalancer类型的服务,这些服务都要求使用相同的端口(80和443)。
-
内置负载均衡:OrbStack已经内置了一个透明的负载均衡器,它会自动为容器提供HTTPS支持,允许用户通过
https://{container-name}.orb.local
格式访问服务。这个内置负载均衡器已经占用了80和443端口。
解决方案
方案一:修改服务类型
最简单的解决方案是将Ingress-NGINX控制器的服务类型从LoadBalancer改为ClusterIP:
kubectl patch svc ingress-nginx-controller -n ingress-nginx -p '{"spec":{"type":"ClusterIP"}}'
这种方案适用于只需要通过Ingress规则访问服务,而不需要直接通过LoadBalancer IP访问的场景。
方案二:使用Helm安装Ingress-NGINX
更推荐的方案是使用Helm来安装Ingress-NGINX控制器,这样可以更灵活地配置各种参数:
helm upgrade --install ingress-nginx ingress-nginx \
--repo https://kubernetes.github.io/ingress-nginx \
--namespace ingress-nginx --create-namespace
然后创建示例应用和Service:
kubectl create namespace sample
kubectl create deployment nginx --image nginx -n sample
kubectl expose deploy/nginx --port=80 -n sample
配置Ingress规则
创建Ingress资源定义文件sample-nginx-ingress.yaml:
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: sample-nginx-by-ingress-nginx
spec:
ingressClassName: nginx
rules:
- host: sample-nginx.k8s.orb.local
http:
paths:
- path: /
pathType: Prefix
backend:
service:
name: nginx
port:
number: 80
应用Ingress配置:
kubectl apply -f sample-nginx-ingress.yaml -n sample
注意事项
-
当通过HTTPS访问服务时,可能会遇到证书错误(NET::ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID),这是因为使用了自签名证书,在测试环境中可以安全地忽略此警告。
-
在OrbStack环境中,建议优先使用内置的负载均衡功能,除非有特殊需求才额外部署Ingress控制器。
-
如果确实需要同时使用多个LoadBalancer服务,可以考虑使用不同的端口,或者部署多节点的Kubernetes集群。
通过以上解决方案,用户可以在OrbStack环境中顺利部署和使用Ingress-NGINX控制器,同时避免与内置负载均衡器的端口冲突问题。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~050CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0305- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









