Kubernetes切换Containerd教程详解
Kubernetes自1.20版本起正式弃用Docker作为容器运行时,containerd已成为唯一推荐、稳定且被所有主流发行版(如kubeadm、ACK、RKE2、K3s)默认采用的生产级CRI实现;本文直击迁移过程中的核心痛点——CRI插件未启用、systemd cgroup驱动不匹配、镜像加速缺失、kubelet endpoint配置错误等高频陷阱,手把手指导如何精准验证当前状态、修正containerd配置、显式对接kubelet,并安全完成节点腾空与切换,避免NotReady、容器反复退出、pause镜像拉取失败等典型故障,助你一次搞定平滑升级。

Kubernetes 1.20 起已弃用 docker 直接作为 CRI 的支持,containerd 是当前生产环境唯一推荐、稳定且被所有主流发行版(包括阿里云 ACK、kubeadm、RKE2、K3s)默认采用的容器运行时。强行继续用 docker 会导致 kubelet 启动失败、节点 NotReady、镜像拉取超时等连锁问题。
确认当前节点运行时和 CRI 状态
先看实际在跑什么,别凭感觉操作:
- 执行
kubectl get node -o wide,观察CONTAINER-RUNTIME列是否显示docker://或containerd:// - 检查
kubelet是否还在用 dockershim:运行ps aux | grep kubelet,若参数中含--container-runtime=docker或未显式指定--container-runtime-endpoint,说明仍走旧路径 - 验证
containerd是否已安装并监听:运行sudo systemctl status containerd;再试sudo ctr --namespace k8s.io containers list,若报 “connection refused” 或 “no such file”,说明 socket 未就位或服务未启
配置 containerd 启用 CRI 插件并适配 systemd cgroup
containerd 默认配置不自动启用 CRI 接口,且若 kubelet 使用 systemd cgroup 驱动(kubeadm 1.22+ 默认),而 containerd 配置里 SystemdCgroup = false,会导致容器启动后立即退出——这是最常被忽略的兼容性断点。
- 生成基础配置:
sudo mkdir -p /etc/containerd && sudo containerd config default | sudo tee /etc/containerd/config.toml - 强制启用 CRI 插件:确保配置中
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]段落未被注释或禁用;若存在disabled_plugins = ["cri"],必须删掉整行 - 关键修复 cgroup 驱动:将
SystemdCgroup = false改为SystemdCgroup = true(位置在[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options]下) - 国内环境务必配镜像加速:在
[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."docker.io"]下添加endpoint = ["https://,否则your-mirror.mirror.aliyuncs.com"]pause镜像拉取失败,kubelet 卡在ContainerCreating
让 kubelet 正确对接 containerd socket
kubelet 不会自动发现 containerd,必须显式告诉它 CRI endpoint 地址。不同部署方式写法不同,混用会导致启动失败:
- 使用 kubeadm:优先改
/var/lib/kubelet/instance-config.yaml,写入containerRuntimeEndpoint: unix:///run/containerd/containerd.sock;该文件存在时,kubeadm-flags.env中的--container-runtime-endpoint会被忽略 - 手动部署或老版本:编辑
/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env,追加--container-runtime-endpoint=unix:///run/containerd/containerd.sock(注意不能写成--container-runtime=remote,该参数已废弃) - 绝对不要同时设
--container-runtime=docker和--container-runtime-endpoint,kubelet 会拒绝启动并报错conflicting runtime flags - 重启前确认 socket 路径真实存在:
ls -l /run/containerd/containerd.sock;若不存在,systemctl restart containerd后仍未生成,大概率是配置中 CRI 插件未启用或 TOML 语法错误
节点腾空、切换与验证要点
单节点集群切运行时风险极高,控制面组件(如 coredns、metrics-server)可能因 CRI 切换中断而无法恢复,务必按顺序操作:
- 先
kubectl cordon封锁节点,再kubectl drain驱逐所有 Pod;若报错 “cannot delete DaemonSet-managed Pods”,加--ignore-daemonsets --delete-emptydir-data --force强制(仅限工作节点) - 停
kubelet再停docker:sudo systemctl stop kubelet && sudo systemctl stop docker;不先停 kubelet,它可能反复尝试连 docker socket 导致日志刷屏 - 验证
containerd已就绪后再启 kubelet:sudo systemctl start containerd && sudo systemctl start kubelet - 验证成功标志有三个:
kubectl get node -o wide显示containerd://;sudo crictl ps能列出 pause 容器;kubectl get pod -A所有系统 Pod 处于Running状态且READY列为1/1或更高
真正卡住的地方往往不是安装命令,而是 containerd 配置里 CRI 插件没开、cgroup 驱动不匹配、或 kubelet 还在读一个过期的 instance-config.yaml 缓存。每次改完配置,用 sudo containerd --config /etc/containerd/config.toml config dump 看最终生效项,比猜更可靠。
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《Kubernetes切换Containerd教程详解》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识,快来关注吧!
MappedByteBuffer实现大文件内存映射主要依赖于JavaNIO(NewI/O)库中的FileChannel类。通过FileChannel.map()方法,可以将文件的某个区域直接映射到内存中,形成一个MappedByteBuffer对象。这种方式允许程序像操作内存一样高效地读写文件,而无需手动进行数据复制。以下是实现步骤和关键点:1.打开文件通道使用FileInputStream或Fi
- 上一篇
- MappedByteBuffer实现大文件内存映射主要依赖于JavaNIO(NewI/O)库中的FileChannel类。通过FileChannel.map()方法,可以将文件的某个区域直接映射到内存中,形成一个MappedByteBuffer对象。这种方式允许程序像操作内存一样高效地读写文件,而无需手动进行数据复制。以下是实现步骤和关键点:1.打开文件通道使用FileInputStream或Fi
- 下一篇
- Pythonlambda函数深度解析
-
- 文章 · linux | 6小时前 | Linux · 运维 · 日志排查 · journalctl 启动日志 Boot ID --list-boots systemd日志导出
- journalctl 按启动会话筛选并导出日志
- 369浏览 收藏
-
- 文章 · linux | 9小时前 | Linux · Linux防火墙 nftables verdict map 多端口策略
- nftables verdict map 组织多端口策略的规则设计
- 475浏览 收藏
-
- 文章 · linux | 11小时前 | 权限控制 · 服务管理 · systemd socket激活 systemd.socket ListenStream Accept
- systemd socket 激活服务的依赖与监听配置
- 229浏览 收藏
-
- 文章 · linux | 1天前 |
- Linux ip rule 怎么按来源地址选择路由表
- 347浏览 收藏
-
- 文章 · linux | 1天前 | Linux · 文件系统 · Linux mount bind mount remount
- Linux bind mount 怎么二次挂载为只读
- 116浏览 收藏
-
- 文章 · linux | 1天前 |
- systemd-sysusers 怎么声明软件包所需系统账号
- 150浏览 收藏
-
- 文章 · linux | 1天前 |
- systemd-tmpfiles 怎么按文件年龄自动清理目录
- 464浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 260次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 306次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 285次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 261次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 72次使用
-
- Linux vmstat 如何分辨内存抖动与磁盘等待:si、so、wa 与复测顺序
- 2026-08-30 501浏览
-
- Linux搭建vsftpdFTP服务器教程
- 2026-04-30 501浏览
-
- Shell脚本安装教程:.sh一键安装指南
- 2026-03-16 501浏览
-
- Linux清空文件内容的几种方法
- 2025-12-01 501浏览
-
- Linux命令行下载文件技巧
- 2025-11-23 501浏览
