k8s 报错记录20250109

于 2025-01-09 16:45:31 发布
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文章标签： kubernetes java docker
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报错：
error: error validating "harbor-secret.yaml": error validating data: ValidationError(Secret.data): invalid type for io.k8s.api.core.v1.Secret.data: got "string", expected "map"; if you choose to ignore these errors, turn validation off with --validate=false

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K8S报错error validating data: ValidationError(Deployment.spec): missing required field selector
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k8s ctr nerdctl
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### Kubernetes k8s containerd ctr nerdctl 使用指南 #### 1. Containerd 集成概述 Containerd 是一个轻量级、高性能和稳定的容器运行时，已成为 Kubernetes 的首选。通过专注于核心功能和深度集成，containerd 提供了高效的容器管理解决方案[^2]。 #### 2. 安装和配置 Containerd 为了在 Kubernetes 中使用 containerd，需先安装并配置 containerd： ```bash sudo apt-y containerd ``` 编辑 `/etc/containerd/config.toml` 文件以启用必要的插件和服务，并重启服务使其生效： ```bash sudo systemctl restart containerd ``` 确保 `kubelet` 配置文件指向 containerd 运行时路径： ```yaml runtimeRequestTimeout: "15m" runtimeEndpoint: unix:///run/containerd/containerd.sock imageServiceEndpoint: unix:///run/containerd/containerd.sock ``` #### 3. 使用 Ctr 命令行工具 `ctr` 是用于与 containerd 交互的命令行工具。常用操作如下所示： - 列出所有镜像： ```bash ctr images list ``` - 下载新镜像： ```bash ctr images pull docker.io/library/nginx:latest ``` - 查看正在运行的任务： ```bash ctr tasks ls ``` 这些命令有助于日常管理和监控容器实例的状态和行为。 #### 4. Nerdctl 替代 Docker CLI 功能 Nerdctl 是另一个强大的命令行工具，旨在模仿 Docker CLI 行为的同时支持 containerd 后端。对于习惯于使用 Docker CLI 的用户来说非常友好。以下是几个常见的例子： - 创建一个新的 Pod 并启动容器： ```bash nerdctl run -it --rm nginx sh ``` - 构建本地镜像（如果启用了 buildkit）： ```bash nerdctl build -t myapp . ``` - 推送构建好的镜像到远程仓库： ```bash nerdctl push myapp ``` 这种兼容性使得迁移现有工作流变得更加容易，同时也保留了许多熟悉的选项和参数设置方式。 #### 5. 解决常见问题的方法 ##### a. Kubelet 报错无法连接至 runtime API 当 kubelet 尝试初始化节点时遇到错误提示“failed to connect to the runtime at unix:///var/run/cri-containerd.sock”，这通常意味着 containerd 没有正确配置 CRI 插件。检查 `/etc/containerd/config.toml` 是否已开启 `[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]` 部分，并确认 socket 地址匹配实际部署情况[^1]。 ##### b. 容器日志查看困难 默认情况下，containerd 不会自动收集标准输出作为日志记录的一部分。可以通过修改配置文件中的 logging driver 参数来改变这一点；或者利用外部的日志聚合系统如 Fluent Bit 来捕获所需数据。 ##### c. 性能优化建议 考虑到资源利用率，在生产环境中应考虑调整一些关键参数，比如沙盒内存限制 (`sandbox_memory_limit`) 和最大并发拉取数量 (`max_concurrent_downloads`) 等，具体数值取决于集群规模和个人需求。
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