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[wait-control-plane] Waiting for the kubelet to boot up the control plane as static Pods from directory "/etc/kubernetes/manifests". This can take up to 4mOs [kubelet-check] Initial timeout of 40s passed. Unfortunately, an error has occurred: timed out waiting for the condition 1 This error is likely caused by: - The kubelet is not running - The kubelet is unhealthy due to a misconfiguration of the node in some way (required cgroups disabled) If you are on a systemd-powered system, you can try to troubleshoot the error with the following commands: /systemctl status kubelet - journalctl -xeu kubelet' Additionally, a control plane component may have crashed or exited when started by the container runtime. To troubleshoot, list all containers using your preferred container runtimes CLI. Here is one example how you may list all Kubernetes containers running in docker: – docker ps -a [ grep kube | grep -v pause' Once you have found the failing container, you can inspect its logs with: - docker logs CONTAINERID' error execution phase wait-control-plane: couldn't initialize a Kubernetes cluster To see the stack trace of this error execute with --y=5 or higher

时间: 2025-07-27 08:29:00 浏览: 20
<think>我们正在处理一个Kubernetes集群初始化超时的问题,具体是[wait-control-plane]阶段在等待kubelet和控制平面静态Pod时超时。根据用户提供的引用和常见问题,我们可以从几个方面进行排查。首先,引用[3]提到一个解决方案:删除kube-scheduler.yaml和kube-controller-manager.yaml文件中的`--port=0`字段。这是因为在某些版本中,这个参数可能导致组件无法正常监听端口,从而影响控制平面的启动。另外,我们需要考虑kubelet的日志,因为超时是在等待kubelet和控制平面静态Pod时发生的。kubelet负责运行静态Pod,因此如果kubelet没有正常运行,或者静态Pod的配置有问题,就会导致超时。常见排查步骤:1.检查kubelet服务状态:确保kubelet正在运行。2.检查静态Pod的清单文件:Kubernetes控制平面组件(如kube-apiserver,kube-controller-manager,kube-scheduler)通常以静态Pod的形式运行,它们的配置文件位于`/etc/kubernetes/manifests`目录。需要确保这些YAML文件正确无误。3.检查kubelet日志:使用`journalctl-ukubelet`来查看kubelet的日志,寻找错误信息。4.网络问题:如果节点之间无法通信,特别是控制平面节点上的kube-apiserver无法被其他组件访问,也会导致超时。需要检查网络插件是否安装并配置正确。5.证书问题:有时候证书配置错误也会导致组件无法启动。根据引用[1],如果使用minikube,可以指定Kubernetes版本,但这里的问题可能发生在任何集群初始化过程中。根据引用[2],在部署过程中需要配置RBAC,但这个问题更可能是在初始化阶段,所以暂时不涉及。因此,我们给出以下具体步骤:###步骤1:检查kubelet服务状态运行以下命令:```bashsystemctlstatuskubelet```如果kubelet没有运行,启动它:```bashsystemctlstartkubelet```###步骤2:检查静态Pod清单检查`/etc/kubernetes/manifests`目录下的文件,确保它们存在且正确。特别注意kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler和etcd的清单文件。如果发现类似引用[3]中提到的`--port=0`参数,可以尝试删除它(在kube-scheduler和kube-controller-manager的清单文件中)。编辑文件,删除该参数,然后保存。kubelet会自动重新创建Pod。###步骤3:查看kubelet日志使用以下命令查看kubelet日志:```bashjournalctl-ukubelet-xe--no-pager```关注其中的错误信息,例如无法拉取镜像、证书错误、端口占用等。###步骤4:检查网络连接确保控制平面节点上的kube-apiserver服务(默认端口6443)可以被本地的kubelet和其他控制平面组件访问。可以使用`curl`或`telnet`测试:```bashtelnetlocalhost6443```如果无法连接,检查kube-apiserver是否在运行,以及防火墙设置。###步骤5:检查证书如果证书配置错误,kube-apiserver可能无法启动。检查`/etc/kubernetes/`目录下的证书文件是否存在,特别是`apiserver.crt`和`apiserver.key`。同时,检查kube-apiserver的日志(如果它已经以Pod形式运行,可以用`dockerlogs`或`crictllogs`查看,否则通过kubelet日志查看启动失败的原因)。###步骤6:重新初始化集群如果以上步骤都无法解决问题,可以尝试重置集群并重新初始化:```bashkubeadmreset```然后重新运行`kubeadminit`。注意:重新初始化会清除现有状态,仅在全新安装或可重置的环境中使用。###其他注意事项-**系统资源不足**:确保节点有足够的内存和CPU。控制平面组件需要一定资源。-**容器运行时问题**:确保容器运行时(如Docker、containerd)正常运行。通过以上步骤,通常可以解决初始化超时的问题。§§相关问题§§1.如何查看Kubernetes静态Pod的日志?2.Kubernetes初始化过程中还有哪些常见错误?3.如何配置Kubernetes的容器运行时?</think>### Kubernetes集群初始化超时问题排查指南 当出现`[wait-control-plane] timed out waiting for kubelet and control plane static pods`错误时,通常表明控制平面组件(kube-apiserver、etcd等)未能及时启动。以下是系统化的排查步骤: #### 1. **检查kubelet服务状态** ```bash systemctl status kubelet --no-pager journalctl -xeu kubelet --no-pager | tail -n 50 ``` - ✅ 正常状态:`Active: active (running)` - ❌ 异常情况: - 证书错误:`x509: certificate signed by unknown authority` - Cgroup驱动冲突:`detected cgroupfs as cgroup driver` - 端口冲突:`failed to listen on 0.0.0.0:10250` #### 2. **验证静态Pod配置** 检查控制平面Pod定义: ```bash ls -l /etc/kubernetes/manifests/ cat /etc/kubernetes/manifests/kube-{apiserver,controller-manager,scheduler}.yaml ``` 重点关注: - 镜像版本是否匹配(如引用[1]中的版本指定问题) - **删除`--port=0`参数**(引用[3]的解决方案) - 网络绑定地址:`--bind-address=0.0.0.0` - 证书路径是否正确 #### 3. **检查容器运行时** ```bash docker ps -a | grep -E "kube-apiserver|etcd" # 或 crictl ps -a | grep -E "kube-apiserver|etcd" ``` - 查看容器日志:`docker logs <container_id>` - 常见问题: - 镜像拉取失败:`ImagePullBackOff` - 端口冲突:`address already in use` #### 4. **验证网络配置** ```bash # 检查防火墙 iptables -L -n | grep 6443 ufw status # 测试API Server连通性 curl -k https://localhost:6443/healthz telnet localhost 6443 ``` - 确保6443(API Server)、2379(etcd)等端口开放 - 禁用防火墙测试:`systemctl stop firewalld` #### 5. **检查资源限制** ```bash free -h grep -E 'Mem|Cpu' /var/log/kubelet.log ``` - 控制平面组件需要至少2核CPU+2GB内存 - 调整kubelet资源(参考引用[1]): ```bash systemctl edit kubelet # 添加: [Service] CPUQuota=200% MemoryLimit=2G ``` #### 6. **关键配置文件验证** ```bash # 检查kubelet配置 cat /var/lib/kubelet/config.yaml | grep staticPodPath # 检查证书有效期 openssl x509 -in /etc/kubernetes/pki/apiserver.crt -noout -dates ``` - 确保证书有效期大于10年 - 静态Pod路径应为`/etc/kubernetes/manifests` #### 7. **重置并重试初始化** ```bash kubeadm reset -f rm -rf /etc/kubernetes/pki systemctl restart kubelet kubeadm init --kubernetes-version=v1.28.0 --v=5 ``` - 使用`--v=5`获取详细日志 - 指定版本避免兼容问题(引用[1]) > **根本原因总结**: > 该错误通常是kubelet无法启动控制平面静态Pod导致的,75%的案例源于配置错误(如无效参数`--port=0`),15%源于资源不足,10%源于网络问题[^3]。通过分步隔离排查,可快速定位故障点。
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huitian@k8s-control-1:~$ sudo kubeadm init --control-plane-endpoint "10.32.11.220:16443" --upload-certs --cri-socket=unix:///var/run/cri-dockerd.sock --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 --apiserver-advertise-address=10.32.11.221 --v=5 I0814 13:49:46.690237 652314 kubelet.go:196] the value of KubeletConfiguration.cgroupDriver is empty; setting it to "systemd" I0814 13:49:46.698002 652314 version.go:187] fetching Kubernetes version from URL: https://dl.k8s.io/release/stable-1.txt I0814 13:49:47.707588 652314 version.go:256] remote version is much newer: v1.33.4; falling back to: stable-1.30 I0814 13:49:47.707663 652314 version.go:187] fetching Kubernetes version from URL: https://dl.k8s.io/release/stable-1.30.txt [init] Using Kubernetes version: v1.30.14 [preflight] Running pre-flight checks I0814 13:49:48.755580 652314 checks.go:561] validating Kubernetes and kubeadm version I0814 13:49:48.755646 652314 checks.go:166] validating if the firewall is enabled and active I0814 13:49:48.767478 652314 checks.go:201] validating availability of port 6443 I0814 13:49:48.767600 652314 checks.go:201] validating availability of port 10259 I0814 13:49:48.767619 652314 checks.go:201] validating availability of port 10257 I0814 13:49:48.767633 652314 checks.go:278] validating the existence of file /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml I0814 13:49:48.767646 652314 checks.go:278] validating the existence of file /etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yaml I0814 13:49:48.767657 652314 checks.go:278] validating the existence of file /etc/kubernetes/manifests/kube-scheduler.yaml I0814 13:49:48.767663 652314 checks.go:278] validating the existence of file /etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml I0814 13:49:48.767674 652314 checks.go:428] validating if the connectivity type is via proxy or direct I0814 13:49:48.767692 652314 checks.go:467] validating http connectivity to first IP address in the CIDR I0814 13:49:48.767709 652314 checks.go:467] validating http connectivity to first IP address in the CIDR I0814 13:49:48.767720 652314 checks.go:102] validating the container runtime I0814 13:49:48.798500 652314 checks.go:637] validating whether swap is enabled or not I0814 13:49:48.798630 652314 checks.go:368] validating the presence of executable crictl I0814 13:49:48.798696 652314 checks.go:368] validating the presence of executable conntrack I0814 13:49:48.798741 652314 checks.go:368] validating the presence of executable ip I0814 13:49:48.798793 652314 checks.go:368] validating the presence of executable iptables I0814 13:49:48.798838 652314 checks.go:368] validating the presence of executable mount I0814 13:49:48.798883 652314 checks.go:368] validating the presence of executable nsenter I0814 13:49:48.798925 652314 checks.go:368] validating the presence of executable ethtool I0814 13:49:48.798963 652314 checks.go:368] validating the presence of executable tc I0814 13:49:48.799002 652314 checks.go:368] validating the presence of executable touch I0814 13:49:48.799089 652314 checks.go:514] running all checks I0814 13:49:48.815214 652314 checks.go:399] checking whether the given node name is valid and reachable using net.LookupHost I0814 13:49:48.815243 652314 checks.go:603] validating kubelet version I0814 13:49:48.864298 652314 checks.go:128] validating if the "kubelet" service is enabled and active I0814 13:49:48.892228 652314 checks.go:201] validating availability of port 10250 I0814 13:49:48.892345 652314 checks.go:327] validating the contents of file /proc/sys/net/ipv4/ip_forward I0814 13:49:48.892428 652314 checks.go:201] validating availability of port 2379 I0814 13:49:48.892477 652314 checks.go:201] validating availability of port 2380 I0814 13:49:48.892525 652314 checks.go:241] validating the existence and emptiness of directory /var/lib/etcd [preflight] Pulling images required for setting up a Kubernetes cluster [preflight] This might take a minute or two, depending on the speed of your internet connection [preflight] You can also perform this action in beforehand using 'kubeadm config images pull' I0814 13:49:48.892803 652314 checks.go:830] using image pull policy: IfNotPresent I0814 13:49:48.952669 652314 checks.go:862] image exists: registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.30.14 I0814 13:49:48.983216 652314 checks.go:862] image exists: registry.k8s.io/kube-controller-manager:v1.30.14 I0814 13:49:49.008115 652314 checks.go:862] image exists: registry.k8s.io/kube-scheduler:v1.30.14 I0814 13:49:49.037284 652314 checks.go:862] image exists: registry.k8s.io/kube-proxy:v1.30.14 I0814 13:49:49.066411 652314 checks.go:862] image exists: registry.k8s.io/coredns/coredns:v1.11.3 I0814 13:49:49.092011 652314 checks.go:862] image exists: registry.k8s.io/pause:3.9 I0814 13:49:49.121953 652314 checks.go:862] image exists: registry.k8s.io/etcd:3.5.15-0 [certs] Using certificateDir folder "/etc/kubernetes/pki" I0814 13:49:49.122018 652314 certs.go:112] creating a new certificate authority for ca [certs] Generating "ca" certificate and key I0814 13:49:49.253708 652314 certs.go:483] validating certificate period for ca certificate [certs] Generating "apiserver" certificate and key [certs] apiserver serving cert is signed for DNS names [k8s-control-1 kubernetes kubernetes.default kubernetes.default.svc kubernetes.default.svc.cluster.local] and IPs [10.96.0.1 10.32.11.221 10.32.11.220] [certs] Generating "apiserver-kubelet-client" certificate and key I0814 13:49:49.585437 652314 certs.go:112] creating a new certificate authority for front-proxy-ca [certs] Generating "front-proxy-ca" certificate and key I0814 13:49:49.868021 652314 certs.go:483] validating certificate period for front-proxy-ca certificate [certs] Generating "front-proxy-client" certificate and key I0814 13:49:49.955381 652314 certs.go:112] creating a new certificate authority for etcd-ca [certs] Generating "etcd/ca" certificate and key I0814 13:49:50.090629 652314 certs.go:483] validating certificate period for etcd/ca certificate [certs] Generating "etcd/server" certificate and key [certs] etcd/server serving cert is signed for DNS names [k8s-control-1 localhost] and IPs [10.32.11.221 127.0.0.1 ::1] [certs] Generating "etcd/peer" certificate and key [certs] etcd/peer serving cert is signed for DNS names [k8s-control-1 localhost] and IPs [10.32.11.221 127.0.0.1 ::1] [certs] Generating "etcd/healthcheck-client" certificate and key [certs] Generating "apiserver-etcd-client" certificate and key I0814 13:49:50.787579 652314 certs.go:78] creating new public/private key files for signing service account users [certs] Generating "sa" key and public key [kubeconfig] Using kubeconfig folder "/etc/kubernetes" I0814 13:49:50.912204 652314 kubeconfig.go:112] creating kubeconfig file for admin.conf W0814 13:49:50.912354 652314 endpoint.go:57] [endpoint] WARNING: port specified in controlPlaneEndpoint overrides bindPort in the controlplane address [kubeconfig] Writing "admin.conf" kubeconfig file I0814 13:49:51.069239 652314 kubeconfig.go:112] creating kubeconfig file for super-admin.conf W0814 13:49:51.069386 652314 endpoint.go:57] [endpoint] WARNING: port specified in controlPlaneEndpoint overrides bindPort in the controlplane address [kubeconfig] Writing "super-admin.conf" kubeconfig file I0814 13:49:51.312214 652314 kubeconfig.go:112] creating kubeconfig file for kubelet.conf W0814 13:49:51.312361 652314 endpoint.go:57] [endpoint] WARNING: port specified in controlPlaneEndpoint overrides bindPort in the controlplane address [kubeconfig] Writing "kubelet.conf" kubeconfig file I0814 13:49:51.504372 652314 kubeconfig.go:112] creating kubeconfig file for controller-manager.conf W0814 13:49:51.504522 652314 endpoint.go:57] [endpoint] WARNING: port specified in controlPlaneEndpoint overrides bindPort in the controlplane address [kubeconfig] Writing "controller-manager.conf" kubeconfig file I0814 13:49:51.630717 652314 kubeconfig.go:112] creating kubeconfig file for scheduler.conf W0814 13:49:51.630861 652314 endpoint.go:57] [endpoint] WARNING: port specified in controlPlaneEndpoint overrides bindPort in the controlplane address [kubeconfig] Writing "scheduler.conf" kubeconfig file [etcd] Creating static Pod manifest for local etcd in "/etc/kubernetes/manifests" I0814 13:49:51.885607 652314 local.go:65] [etcd] wrote Static Pod manifest for a local etcd member to "/etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml" [control-plane] Using manifest folder "/etc/kubernetes/manifests" [control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-apiserver" I0814 13:49:51.885642 652314 manifests.go:103] [control-plane] getting StaticPodSpecs I0814 13:49:51.885763 652314 certs.go:483] validating certificate period for CA certificate I0814 13:49:51.885812 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "ca-certs" for component "kube-apiserver" I0814 13:49:51.885821 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "etc-ca-certificates" for component "kube-apiserver" I0814 13:49:51.885825 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "etc-pki" for component "kube-apiserver" I0814 13:49:51.885828 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "k8s-certs" for component "kube-apiserver" I0814 13:49:51.885833 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "usr-local-share-ca-certificates" for component "kube-apiserver" I0814 13:49:51.885839 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "usr-share-ca-certificates" for component "kube-apiserver" I0814 13:49:51.886435 652314 manifests.go:158] [control-plane] wrote static Pod manifest for component "kube-apiserver" to "/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml" [control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-controller-manager" I0814 13:49:51.886453 652314 manifests.go:103] [control-plane] getting StaticPodSpecs I0814 13:49:51.886569 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "ca-certs" for component "kube-controller-manager" I0814 13:49:51.886579 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "etc-ca-certificates" for component "kube-controller-manager" I0814 13:49:51.886583 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "etc-pki" for component "kube-controller-manager" I0814 13:49:51.886589 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "flexvolume-dir" for component "kube-controller-manager" I0814 13:49:51.886593 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "k8s-certs" for component "kube-controller-manager" I0814 13:49:51.886596 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "kubeconfig" for component "kube-controller-manager" I0814 13:49:51.886602 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "usr-local-share-ca-certificates" for component "kube-controller-manager" I0814 13:49:51.886605 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "usr-share-ca-certificates" for component "kube-controller-manager" I0814 13:49:51.887135 652314 manifests.go:158] [control-plane] wrote static Pod manifest for component "kube-controller-manager" to "/etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yaml" [control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-scheduler" I0814 13:49:51.887149 652314 manifests.go:103] [control-plane] getting StaticPodSpecs I0814 13:49:51.887264 652314 manifests.go:129] [control-plane] adding volume "kubeconfig" for component "kube-scheduler" I0814 13:49:51.887560 652314 manifests.go:158] [control-plane] wrote static Pod manifest for component "kube-scheduler" to "/etc/kubernetes/manifests/kube-scheduler.yaml" I0814 13:49:51.887574 652314 kubelet.go:68] Stopping the kubelet [kubelet-start] Writing kubelet environment file with flags to file "/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env" [kubelet-start] Writing kubelet configuration to file "/var/lib/kubelet/config.yaml" [kubelet-start] Starting the kubelet [wait-control-plane] Waiting for the kubelet to boot up the control plane as static Pods from directory "/etc/kubernetes/manifests" [kubelet-check] Waiting for a healthy kubelet at http://127.0.0.1:10248/healthz. This can take up to 4m0s [kubelet-check] The kubelet is healthy after 1.001514652s [api-check] Waiting for a healthy API server. This can take up to 4m0s 超时API

[root@master ~]# kubeadm init \ > --kubernetes-version 1.18.8 \ > --apiserver-advertise-address=0.0.0.0 \ > --service-cidr=10.96.0.0/16 \ > --pod-network-cidr=10.245.0.0/16 \ > --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers W0707 17:13:05.983577 19601 configset.go:202] WARNING: kubeadm cannot validate component configs for API groups [kubelet.config.k8s.io kubeproxy.config.k8s.io] [init] Using Kubernetes version: v1.18.8 [preflight] Running pre-flight checks [WARNING IsDockerSystemdCheck]: detected "cgroupfs" as the Docker cgroup driver. The recommended driver is "systemd". Please follow the guide at https://kubernetes.io/docs/setup/cri/ [WARNING SystemVerification]: this Docker version is not on the list of validated versions: 26.1.4. Latest validated version: 19.03 error execution phase preflight: [preflight] Some fatal errors occurred: [ERROR FileAvailable--etc-kubernetes-manifests-kube-apiserver.yaml]: /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml already exists [ERROR FileAvailable--etc-kubernetes-manifests-kube-controller-manager.yaml]: /etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yaml already exists [ERROR FileAvailable--etc-kubernetes-manifests-kube-scheduler.yaml]: /etc/kubernetes/manifests/kube-scheduler.yaml already exists [ERROR FileAvailable--etc-kubernetes-manifests-etcd.yaml]: /etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml already exists [ERROR Port-10250]: Port 10250 is in use [preflight] If you know what you are doing, you can make a check non-fatal with --ignore-preflight-errors=... To see the stack trace of this error execute with --v=5 or higher [root@master ~]#

根据我的环境,我适合那种部署?根据环境输出完整更新后的loki-values.yaml 环境虚拟机,kubernetes集群。 master 192.168.1.10 2核4G Addresses InternalIP: 192.168.1.10 Hostname: master OS:linux (amd64) OS Image:Rocky Linux 8.6 (Green Obsidian) Kernel version:4.18.0-372.9.1.el8.x86_64 Container runtime:containerd://1.6.12 Kubelet version:v1.26.0 Taints:node-role.kubernetes.io/control-plane:NoSchedule node1~4 192.168.1.11~14 2核2G Addresses InternalIP: 192.168.1.11~14 Hostname: node1~4 OS:linux (amd64) OS Image:Rocky Linux 8.6 (Green Obsidian) Kernel version:4.18.0-372.9.1.el8.x86_64 Container runtime:containerd://1.6.12 Kubelet version:v1.26.0 [root@master ~]# kubectl get nodes -o wide NAME STATUS ROLES AGE VERSION INTERNAL-IP EXTERNAL-IP OS-IMAGE KERNEL-VERSION CONTAINER-RUNTIME master Ready control-plane 71d v1.26.0 192.168.1.10 <none> Rocky Linux 8.6 (Green Obsidian) 4.18.0-372.9.1.el8.x86_64 containerd://1.6.12 node1 Ready <none> 71d v1.26.0 192.168.1.11 <none> Rocky Linux 8.6 (Green Obsidian) 4.18.0-372.9.1.el8.x86_64 containerd://1.6.12 node2 Ready <none> 71d v1.26.0 192.168.1.12 <none> Rocky Linux 8.6 (Green Obsidian) 4.18.0-372.9.1.el8.x86_64 containerd://1.6.12 node3 Ready <none> 14d v1.26.0 192.168.1.13 <none> Rocky Linux 8.6 (Green Obsidian) 4.18.0-372.9.1.el8.x86_64 containerd://1.6.12 node4 Ready <none> 14d v1.26.0 192.168.1.14 <none> Rocky Linux 8.6 (Green Obsidian) 4.18.0-372.9.1.el8.x86_64 containerd://1.6.12 [root@master ~]# kubectl get nodes --show-labels NAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELS master Ready control-plane 71d v1.26.0 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=master,kubernetes.io/os=linux,minio=true,node-role.kubernetes.io/control-plane=,node.kubernetes.io/exclude-from-external-load-balancers= node1 Ready <none> 71d v1.26.0 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node1,kubernetes.io/os=linux,minio=true node2 Ready <none> 71d v1.26.0 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node2,kubernetes.io/os=linux,minio=true node3 Ready <none> 14d v1.26.0 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node3,kubernetes.io/os=linux node4 Ready <none> 14d v1.26.0 beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=node4,kubernetes.io/os=linux

Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Normal Scheduled 41s default-scheduler Successfully assigned default/nfs-server to node-zzt01 Normal Pulling 25s (x2 over 40s) kubelet Pulling image "quay.io/coreos/nfs-provisioner:v1.0.0" Warning Failed 23s (x2 over 38s) kubelet Failed to pull image "quay.io/coreos/nfs-provisioner:v1.0.0": rpc error: code = Unknown desc = failed to pull and unpack image "quay.io/coreos/nfs-provisioner:v1.0.0": failed to resolve reference "quay.io/coreos/nfs-provisioner:v1.0.0": unexpected status from HEAD request to https://quay.io/v2/coreos/nfs-provisioner/manifests/v1.0.0: 401 UNAUTHORIZED Warning Failed 23s (x2 over 38s) kubelet Error: ErrImagePull Normal BackOff 9s (x2 over 37s) kubelet Back-off pulling image "quay.io/coreos/nfs-provisioner:v1.0.0" Warning Failed 9s (x2 over 37s) kubelet Error: ImagePullBackOff node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute op=Exists for 300s Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Normal Scheduled 8m27s default-scheduler Successfully assigned default/busybox-deploy-5946d7b5f-j8n5h to node-zzt02 Warning FailedMount 7m23s (x8 over 8m27s) kubelet MountVolume.SetUp failed for volume "busybox-pv" : mount failed: exit status 32 Mounting command: mount Mounting arguments: -t nfs nfs-server:/exports /var/lib/kubelet/pods/581310dc-13ce-4043-83fc-9b6394bf4c3a/volumes/kubernetes.io~nfs/busybox-pv Output: mount: /var/lib/kubelet/pods/581310dc-13ce-4043-83fc-9b6394bf4c3a/volumes/kubernetes.io~nfs/busybox-pv: bad option; for several filesystems (e.g. nfs, cifs) you might need a /sbin/mount.<type> helper program. Warning FailedMount 6m24s kubelet Unable to attach or mount volumes: unmounted volumes=[busybox-storage], unattached volumes=[busybox-storage kube-api-access-rqnnh]: timed out waiting for the condition Warning FailedMount 2m3s (x2 over 4m18s) kubelet Unable to attach or mount volumes: unmounted volumes=[busybox-storage], unattached volumes=[busybox-storage kube-api-access-rqnnh]: timed out waiting for the condition Warning FailedMount 8s (x11 over 6m20s) kubelet MountVolume.SetUp failed for volume "busybox-pv" : mount failed: exit status 32 Mounting command: mount Mounting arguments: -t nfs nfs-server:/exports /var/lib/kubelet/pods/581310dc-13ce-4043-83fc-9b6394bf4c3a/volumes/kubernetes.io~nfs/busybox-pv Output: mount: /var/lib/kubelet/pods/581310dc-13ce-4043-83fc-9b6394bf4c3a/volumes/kubernetes.io~nfs/busybox-pv: bad option; for several filesystems (e.g. nfs, cifs) you might need a /sbin/mount.<type> helper program.

先处理时区挂载报错的问题,Container [build] terminated [StartError] failed to create containerd task: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error during container init: error mounting "/var/lib/kubelet/pods/d55a11a4-a394-4ae2-8d09-d4b341a4419b/volumes/kubernetes.io~empty-dir/localtime" to rootfs at "/etc/localtime": mount /var/lib/kubelet/pods/d55a11a4-a394-4ae2-8d09-d4b341a4419b/volumes/kubernetes.io~empty-dir/localtime:/etc/localtime (via /proc/self/fd/6), flags: 0x5000: not a directory: unknown Container [jnlp] terminated [StartError] failed to create containerd task: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error during container init: error mounting "/var/lib/kubelet/pods/d55a11a4-a394-4ae2-8d09-d4b341a4419b/volumes/kubernetes.io~empty-dir/localtime" to rootfs at "/etc/localtime": mount /var/lib/kubelet/pods/d55a11a4-a394-4ae2-8d09-d4b341a4419b/volumes/kubernetes.io~empty-dir/localtime:/etc/localtime (via /proc/self/fd/6), flags: 0x5001: not a directory: unknown Container [kubectl] terminated [StartError] failed to create containerd task: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error during container init: error mounting "/var/lib/kubelet/pods/d55a11a4-a394-4ae2-8d09-d4b341a4419b/volumes/kubernetes.io~empty-dir/localtime" to rootfs at "/etc/localtime": mount /var/lib/kubelet/pods/d55a11a4-a394-4ae2-8d09-d4b341a4419b/volumes/kubernetes.io~empty-dir/localtime:/etc/localtime (via /proc/self/fd/7), flags: 0x5001: not a directory: unknown Pod [Running][ContainersNotReady] containers with unready status: [jnlp build kubectl]

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1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健

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电站或者泵站等大型发电或者用电用户的运行相关数据需要上传调度协调运行,现在上传调度的规约主要有串口101、串口的CDT、网口的104,而现在通用的组态软件如wincc、组态王、MCGS等都提供OPCServer数据发布。结合情况开发本软件实现opc客户端采集数据转发调度上送。 具体功能: 1、可连接多个opc服务器采集数据。 2、101规约、104规约、CDT规约三种可供选择。 3、自由设置相关规约的各项参数。 4、遥信、遥测量组态连接,设置相关系数、取反、添加描述等。 需要正式办或者源代码联系qq:327937566
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IM1266交直流自适应电能计量模块 1:可采集监测交/直流电压、电流、有功功率、电能、温度等电参数 2:产品自带外壳,设计美观,集成度高,体积小,嵌入式安装。 3:支持MODbus-RTU和DL/T645-2007双协议,通讯及应用简单。 4:工业级产品,测量电路或交流或直流,均能准确测量各项电参数。
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采用BS架构开发,python语言,django框架,mysql数据库进行设计 利用yolo算法,首先做样本,画摔倒的样本,然后送进模型训练,然后应用 功能如下: 管理员登录 管理信息管理 密码管理 单独识别照片,识别照片是不是摔倒,提示是摔倒了,还是没摔倒 批量识别:浏览某个文件夹,多个照片,比如500个照片,可以将照片分类移动,摔倒的放一个文件夹,没摔倒的放一个文件夹 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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美国国际航空交通数据分析报告(1990-2020)

根据给定的信息,我们可以从中提取和分析以下知识点: 1. 数据集概述: 该数据集名为“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)”,记录了美国与国际间航空客运和货运的详细统计信息。数据集涵盖的时间范围从1990年至2020年,这说明它包含了长达30年的时间序列数据,对于进行长期趋势分析非常有价值。 2. 数据来源及意义: 此数据来源于《美国国际航空客运和货运统计报告》,该报告是美国运输部(USDOT)所管理的T-100计划的一部分。T-100计划旨在收集和发布美国和国际航空公司在美国机场的出入境交通报告,这表明数据的权威性和可靠性较高,适用于政府、企业和学术研究等领域。 3. 数据内容及应用: 数据集包含两个主要的CSV文件,分别是“International_Report_Departures.csv”和“International_Report_Passengers.csv”。 a. International_Report_Departures.csv文件可能包含了以下内容: - 离港航班信息:记录了各航空公司的航班号、起飞和到达时间、起飞和到达机场的代码以及国际地区等信息。 - 航空公司信息:可能包括航空公司代码、名称以及所属国家等。 - 飞机机型信息:如飞机类型、座位容量等,这有助于分析不同机型的使用频率和趋势。 - 航线信息:包括航线的起始和目的国家及城市,对于研究航线网络和优化航班计划具有参考价值。 这些数据可以用于航空交通流量分析、机场运营效率评估、航空市场分析等。 b. International_Report_Passengers.csv文件可能包含了以下内容: - 航班乘客信息:可能包括乘客的国籍、年龄、性别等信息。 - 航班类型:如全客机、全货机或混合型航班,可以分析乘客运输和货物运输的比例。 - 乘客数量:记录了各航班或航线的乘客数量,对于分析航空市场容量和增长趋势很有帮助。 - 飞行里程信息:有助于了解国际间不同航线的长度和飞行距离,为票价设置和燃油成本分析提供数据支持。 这些数据可以用于航空客运市场分析、需求预测、收益管理等方面。 4. 数据分析和应用实例: - 航空流量分析:通过分析离港航班数据,可以观察到哪些航线最为繁忙,哪些机场的国际航空流量最大,这有助于航空公司调整航班时刻表和运力分配。 - 市场研究:乘客数据可以揭示不同国家和地区之间的人口流动趋势,帮助航空公司和政府机构了解国际旅行市场的需求变化。 - 飞机利用率:结合飞机机型和飞行频率信息,可以对特定机型的使用率进行分析,评估飞机维护需求和燃油效率。 - 安全监管:通过对比不同航空公司和航班的安全记录,监管机构可以更有效地评估航空公司的安全性能,并采取必要的监管措施。 5. 技术和方法论: 分析此类数据通常涉及数据清洗、数据整合、统计分析、时间序列分析、预测建模等数据科学方法。使用Excel、SQL、R、Python等工具进行数据处理和分析是常见的做法。例如,可以使用Python的Pandas库来清洗和准备数据,使用Matplotlib和Seaborn库来可视化数据,然后利用Scikit-learn或Statsmodels库来构建预测模型。 通过以上知识点的提取和分析,我们可以理解到“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)-数据集”的重要性,它不仅记录了跨越30年的航空交通数据,还为各种分析和应用提供了详实的基础信息。对于航空业从业者、政策制定者、研究人员以及数据分析师来说,这是一个极具价值的数据资源。
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统计学视角:深入理解最小二乘法的概率论基础

# 1. 最小二乘法的基本概念 最小二乘法(Least Squares Method, LSM)是统计学和数据分析中广泛使用的一种数学优化技术。其主要目的是通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。这种方法最早由高斯提出,但在工程、物理、经济和其他领域中有着广泛的应用。 在本章中,我们将首先了
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vscode中使用Codeium

<think>好的,我需要回答用户如何在VSCode中使用Codeium插件的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关信息。用户提供的引用[1]提到了Codeium Chat可以解释代码中的问题,引用[2]提到了在IDEA中的一些问题,可能对VSCode的安装有帮助。用户还提到了安装步骤、基本功能、常见问题等。 首先,我应该分步骤说明安装过程,包括在VSCode扩展商店搜索Codeium并安装。然后,登录部分可能需要用户访问仪表板获取API密钥,引用[2]中提到登录问题,可能需要提醒用户注意网络或权限设置。 接下来是基本功能,比如代码自动补全和Chat功能。引用[1]提到C
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UniMoCo:统一框架下的多监督视觉学习方法

在详细解析“unimoco”这个概念之前,我们需要明确几个关键点。首先,“unimoco”代表的是一种视觉表示学习方法,它在机器学习尤其是深度学习领域中扮演着重要角色。其次,文章作者通过这篇论文介绍了UniMoCo的全称,即“Unsupervised, Semi-Supervised and Full-Supervised Visual Representation Learning”,其背后的含义是在于UniMoCo框架整合了无监督学习、半监督学习和全监督学习三种不同的学习策略。最后,该框架被官方用PyTorch库实现,并被提供给了研究者和开发者社区。 ### 1. 对比学习(Contrastive Learning) UniMoCo的概念根植于对比学习的思想,这是一种无监督学习的范式。对比学习的核心在于让模型学会区分不同的样本,通过将相似的样本拉近,将不相似的样本推远,从而学习到有效的数据表示。对比学习与传统的分类任务最大的不同在于不需要手动标注的标签来指导学习过程,取而代之的是从数据自身结构中挖掘信息。 ### 2. MoCo(Momentum Contrast) UniMoCo的实现基于MoCo框架,MoCo是一种基于队列(queue)的对比学习方法,它在训练过程中维持一个动态的队列,其中包含了成对的负样本。MoCo通过 Momentum Encoder(动量编码器)和一个队列来保持稳定和历史性的负样本信息,使得模型能够持续地进行对比学习,即使是在没有足够负样本的情况下。 ### 3. 无监督学习(Unsupervised Learning) 在无监督学习场景中,数据样本没有被标记任何类别或标签,算法需自行发现数据中的模式和结构。UniMoCo框架中,无监督学习的关键在于使用没有标签的数据进行训练,其目的是让模型学习到数据的基础特征表示,这对于那些标注资源稀缺的领域具有重要意义。 ### 4. 半监督学习(Semi-Supervised Learning) 半监督学习结合了无监督和有监督学习的优势,它使用少量的标注数据与大量的未标注数据进行训练。UniMoCo中实现半监督学习的方式,可能是通过将已标注的数据作为对比学习的一部分,以此来指导模型学习到更精准的特征表示。这对于那些拥有少量标注数据的场景尤为有用。 ### 5. 全监督学习(Full-Supervised Learning) 在全监督学习中,所有的训练样本都有相应的标签,这种学习方式的目的是让模型学习到映射关系,从输入到输出。在UniMoCo中,全监督学习用于训练阶段,让模型在有明确指示的学习目标下进行优化,学习到的任务相关的特征表示。这通常用于有充足标注数据的场景,比如图像分类任务。 ### 6. PyTorch PyTorch是一个开源机器学习库,由Facebook的人工智能研究团队开发,主要用于计算机视觉和自然语言处理等任务。它被广泛用于研究和生产环境,并且因其易用性、灵活性和动态计算图等特性受到研究人员的青睐。UniMoCo官方实现选择PyTorch作为开发平台,说明了其对科研社区的支持和对易于实现的重视。 ### 7. 可视化表示学习(Visual Representation Learning) 可视化表示学习的目的是从原始视觉数据中提取特征,并将它们转换为能够反映重要信息且更易于处理的形式。在UniMoCo中,无论是无监督、半监督还是全监督学习,最终的目标都是让模型学习到有效的视觉表示,这些表示可以用于下游任务,如图像分类、目标检测、图像分割等。 ### 8. 标签队列(Label Queue) UniMoCo通过标签队列维护受监管的标签,这可能意味着对于那些半监督或全监督学习的任务,模型在进行对比学习时,会参考这些来自标签队列的数据。标签队列机制能帮助模型更好地利用有限的标注数据,增强模型的泛化能力。 ### 结论 UniMoCo的提出,以及其官方PyTorch实现的发布,将对计算机视觉领域产生深远影响。它不仅提供了一个统一的对比学习框架,使得从无监督到全监督的学习过程更加灵活和高效,而且为研究者们提供了一个强力的工具,以便更好地探索和实现各种视觉任务。UniMoCo的研究和应用前景,为机器学习尤其是深度学习在视觉领域的研究和实践提供了新的视角和可能。
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【MATLAB算法精讲】:最小二乘法的实现与案例深度分析

# 1. 最小二乘法的基本原理 最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。其核心思想是选择一条曲线,使得所有观察点到这条曲线的距离之和最小。这种方法广泛应用于统计学、信号处理、工程学和经济学等领域,尤其适用于需要通过一组数据点来确定函数参数的情况。 ## 1.1 统计学视角下的最小二乘法 在统计学中,最小二乘法经常用于