11.5. 管理 worker 池 Canary 的机器配置继承

流程

1. 按照以下两个步骤所述，创建一个二级 MCP：

   1. 将以下配置文件保存为 machineConfigPool.yaml。

      machineConfigPool YAML 示例

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
      kind: MachineConfigPool
      metadata:
        name: worker-perf
      spec:
        machineConfigSelector:
          matchExpressions:
            - {
               key: machineconfiguration.openshift.io/role,
               operator: In,
               values: [worker,worker-perf]
              }
        nodeSelector:
          matchLabels:
            node-role.kubernetes.io/worker-perf: ""
      # ...

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   2. 运行以下命令来创建新机器配置池：

      $ oc create -f machineConfigPool.yaml

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      输出示例

      machineconfigpool.machineconfiguration.openshift.io/worker-perf created

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2. 将一些机器添加到二级 MCP。以下示例将 worker 节点 worker-a、worker-b 和 worker-c 标记为 MCP worker-perf ：

   $ oc label node worker-a node-role.kubernetes.io/worker-perf=''

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   $ oc label node worker-b node-role.kubernetes.io/worker-perf=''

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   $ oc label node worker-c node-role.kubernetes.io/worker-perf=''

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3. 为 MCP worker-perf 创建新的 MachineConfig，如以下两个步骤所述：

   1. 将以下 MachineConfig 示例保存为名为 new-machineconfig.yaml 的文件：

      MachineConfig YAML 示例

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
      kind: MachineConfig
      metadata:
        labels:
          machineconfiguration.openshift.io/role: worker-perf
        name: 06-kdump-enable-worker-perf
      spec:
        config:
          ignition:
            version: 3.2.0
          systemd:
            units:
            - enabled: true
              name: kdump.service
        kernelArguments:
          - crashkernel=512M
      # ...

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   2. 运行以下命令来应用 MachineConfig ：

      $ oc create -f new-machineconfig.yaml

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4. 创建新的 Canary MCP，并从您在上一步中创建的 MCP 添加机器。以下示例创建一个名为 worker-perf-canary 的 MCP，并添加您预先创建 worker-perf MCP 中的机器。

   1. 运行以下命令，标记 canary worker 节点 worker-a ：

      $ oc label node worker-a node-role.kubernetes.io/worker-perf-canary=''

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   2. 运行以下命令，从原始 MCP 中删除 Canary worker 节点 worker-a ：

      $ oc label node worker-a node-role.kubernetes.io/worker-perf-

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   3. 将以下文件保存为 machineConfigPool-Canary.yaml。

      machineConfigPool-Canary.yaml 文件示例

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
      kind: MachineConfigPool
      metadata:
        name: worker-perf-canary
      spec:
        machineConfigSelector:
          matchExpressions:
            - {
               key: machineconfiguration.openshift.io/role,
               operator: In,
               values: [worker,worker-perf,worker-perf-canary] 

      1

      
              }
        nodeSelector:
          matchLabels:
            node-role.kubernetes.io/worker-perf-canary: ""

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      1

      可选值。这个示例包括 worker-perf-canary 作为一个额外值。您可以使用此方法配置额外 MachineConfig 成员的值。

   4. 运行以下命令，创建新的 worker-perf-canary ：

      $ oc create -f machineConfigPool-Canary.yaml

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      输出示例

      machineconfigpool.machineconfiguration.openshift.io/worker-perf-canary created

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5. 检查 MachineConfig 是否继承在 worker-perf-canary 中。

   1. 运行以下命令验证没有 MCP 降级：

      $ oc get mcp

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      输出示例

      NAME                  CONFIG                                                          UPDATED   UPDATING   DEGRADED   MACHINECOUNT   READYMACHINECOUNT   UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
      master                rendered-master-2bf1379b39e22bae858ea1a3ff54b2ac                True      False      False      3              3                   3                     0                      5d16h
      worker                rendered-worker-b9576d51e030413cfab12eb5b9841f34                True      False      False      0              0                   0                     0                      5d16h
      worker-perf          rendered-worker-perf-b98a1f62485fa702c4329d17d9364f6a          True      False      False      2              2                   2                     0                      56m
      worker-perf-canary   rendered-worker-perf-canary-b98a1f62485fa702c4329d17d9364f6a   True      False      False      1              1                   1                     0                      44m

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   2. 验证机器是否从 worker-perf 继承到 worker-perf-canary。

      $ oc get nodes

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      输出示例

      NAME       STATUS   ROLES                        AGE     VERSION
      ...
      worker-a   Ready    worker,worker-perf-canary   5d15h   v1.27.13+e709aa5
      worker-b   Ready    worker,worker-perf          5d15h   v1.27.13+e709aa5
      worker-c   Ready    worker,worker-perf          5d15h   v1.27.13+e709aa5

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   3. 运行以下命令，验证 worker-a 上是否启用了 kdump 服务：

      $ systemctl status kdump.service

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      输出示例

      NAME       STATUS   ROLES                        AGE     VERSION
      ...
      kdump.service - Crash recovery kernel arming
           Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/kdump.service; enabled; preset: disabled)
           Active: active (exited) since Tue 2024-09-03 12:44:43 UTC; 10s ago
          Process: 4151139 ExecStart=/usr/bin/kdumpctl start (code=exited, status=0/SUCCESS)
         Main PID: 4151139 (code=exited, status=0/SUCCESS)

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   4. 运行以下命令验证 MCP 是否已更新了 crashkernel ：

      $ cat /proc/cmdline

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      输出应包含更新的 crashekernel 值，例如：

      输出示例

      crashkernel=512M

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6. 可选：如果对升级满意，您可以将 worker-a 返回到 worker-perf。

   1. 运行以下命令，将 worker-a 返回到 worker-perf ：

      $ oc label node worker-a node-role.kubernetes.io/worker-perf=''

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   2. 运行以下命令，从 canary MCP 中删除 worker-a ：

      $ oc label node worker-a node-role.kubernetes.io/worker-perf-canary-

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