半兽人
只有比别人更早、更勤奋地努力，才能尝到成功的滋味。
只有比别人更早、更勤奋地努力，才能尝到成功的滋味。
只有比别人更早、更勤奋地努力，才能尝到成功的滋味。
只有比别人更早、更勤奋地努力，才能尝到成功的滋味。
你的日志显示是：端口 2049 冲突。
日志中关键的错误信息是：
Cannot bind to IP 10.0.19.203 port 2049: [Errno 98] Address already in useERROR: TCP Port(s) '10.0.19.203:2049,0.0.0.0:9000' required for haproxy already in use
nfs.nfs-cephfs...) 当前也配置为监听 2049 端口，并且它已经正在运行中。你需要将后端的 NFS 服务修改为监听一个非标准端口（例如 12049），把 2049 端口让给 Ingress (HAProxy) 使用。
按照以下步骤操作：
找到你的后端 NFS 服务名称（通常是 nfs.nfs-cephfs，根据你的 ceph orch ps 输出）：
ceph orch ls --service-name nfs.nfs-cephfs --export > nfs_backend.yaml
使用文本编辑器（如 vi 或 nano）打开 nfs_backend.yaml。
你需要添加或修改 spec 下的 port 字段。将其设置为一个非 2049 的端口（例如 12049）。
修改后的文件应该类似这样：
service_type: nfs
service_id: nfs-cephfs
service_name: nfs.nfs-cephfs
placement:
count: 1
spec:
port: 2049
将修改后的配置应用到集群：
ceph orch apply -i nfs_backend.yaml
应用配置后，Ceph 编排器会重启后端的 NFS 守护进程。
运行以下命令，确认 NFS 守护进程现在是否正在监听新端口（PORTS 列应该显示 *:12049）：
ceph orch ps --service_name nfs.nfs-cephfs
一旦后端 NFS 释放了 2049 端口，Ingress 服务（HAProxy）应该会自动尝试重启并成功绑定。
运行以下命令查看状态：
ceph orch ps --service_name ingress.nfs.nfs-cephfs-ha
或者查看列表：
ceph orch ls --service-name ingress.nfs.nfs-cephfs-ha
如果 RUNNING 列显示 2/2，说明问题已解决。
Ingress 架构是：客户端 (2049) -> HAProxy (监听 2049) -> NFS Ganesha (监听 12049)
你目前两个都试图监听 2049，所以必须把后面那个改成别的端口。
这个错误是 Ceph NFS 的经典“权限覆盖”问题，核心意思是：
现在用 nfs-cephfs 这个名字重新创建 NFS 集群时，系统发现旧的 client（nfs.nfs-cephfs.2）的 caps 还在，但因为旧集群已经被彻底删掉，mgr 想重新给它写 caps，结果发现这个 client 的 key 或者 caps 已经被锁死/残留，导致 Failed to update caps。
一句话：旧的 nfs.nfs-cephfs.* 这个 client 身份还活着，挡住了你用同一个名字重建。
# 1. 把残留的 client 身份彻底干掉（重点！）
ceph auth del client.nfs.nfs-cephfs.2
# 2. 如果还有其他残留的 nfs-cephfs.* client，也一起删（一般就这一个）
ceph auth list | grep -A 5 nfs.nfs-cephfs | grep entity | awk '{print $2}' | xargs -I {} ceph auth del {}
# 3. 现在再创建，就绝对成功了
ceph nfs export create cephfs nfs-cephfs /ceph myFs --path=/
刷新 Ceph 缓存：
ceph mgr module disable nfs # 临时禁用 NFS 模块
ceph mgr module enable nfs # 重新启用，强制刷新
之后，你在查看一下，应该是缓存
最后，你在运行 ceph df 检查空间是否释放（残留对象通常很小，但可能影响 PG 平衡）。
排查顺序：
ceph nfs cluster ls
ceph nfs export ls cephnfs
ceph fs subvolume ls myFs
ceph fs subvolume info myFs <name>
ceph orch ps | grep nfs
另外：敲重点!!!
如果你是通过Dashboard页面编辑的子目录，是不行的，你需要删除重建这种，为什么我也不太清楚，因为我编辑更改了子目录是不生效的，也许是某个ceph版本的bug吧。
有 1 个 pool 的 PG 数不是 2 的幂（例如 300、500 这种），在 Ceph 中 不推荐，可能导致分布不均。
通过以下命令查看：
ceph osd pool ls detail | grep pg_num
PG 推荐值：
power-of-two修复：
ceph osd pool set <poolname> pg_num 256
ceph osd pool set <poolname> pgp_num 256
PG 到 OSD 的映射是通过哈希（hash）和一致性映射计算出来的，Ceph 对 PG 的编号是按位（二进制位）运算优化的。如果 PG 数不是 2 的幂，PG 的哈希空间无法平均划分，从而导致某些 PG 映射到更多 OSD，某些更少，引起数据倾斜（PG 不均衡）。
因为 二进制世界里最容易等分的就是 2 的幂。
Ceph 用 CRUSH + 哈希把对象分配到 PG。
过程简化如下：
object -> hash -> % pg_num -> pg_id
注意关键：
% pg_num（取模操作）决定对象落在哪个 PG% 操作相当于 取哈希的低 n 位（二进制）例：
pg_num = 256 = 2^8
=> object_hash % 256 = 取 hash 的最低 8 位
这样可以做到：
因为哈希空间天然在二进制上是均匀的。
例如：
pg_num = 300
哈希空间不能平均分成 300 份：
举例：
hash % 300
哈希空间范围：0 ~ 2^32-1
而 2^32 除以 300 会留下余数：
2^32 % 300 ≠ 0
这意味着：
最终导致：OSD 空间、IO、PG 数量都不平衡。
CRUSH 的目标是：
但 CRUSH 的前提是：
PG 自己必须是均匀的。
如果 PG 数内部已经倾斜（因为不是 2 的幂），那么：
尤其OSD 数少时（比如你只有 6 个 OSD）这个不均匀放大特别明显。
假设：
1024 / 10 = 102 余 4
所以：
看似差不大，但 Ceph 一个 PG 可能对应几十 GB 数据。
这个小差异会导致 OSD 最终负载明显不同。
如果使用：
pg_num = 8 (2^3)
则：
1024 / 8 = 128（整除）
每个 PG 完全一样 → 完美均匀。
官方统计表明：
所以直接在 health 警告里要求修复。
历史原因 + 某些算法可以容忍，但最终都建议：
powers of 2
尤其你这种 6 OSD 的小集群，影响更大。
PG 是从哈希空间切分出来的，而哈希空间天然是 2^n 的二进制结构。
用 2 的幂作为 PG 数可以完美等分哈希空间，数据分布才会均匀。
如果 PG 不为 2 的幂，则哈希空间无法整除，PG 分布必然不均匀，导致 OSD 空间、IO 倾斜。
ip不存在，不能使用外网，绑定内网ip。
ip不存在，不能使用外网，绑定内网ip。
“Low-Level Server”这个名字，源于软件开发中一个常见的术语：“low-level”（低层/底层）。它不是说“服务器很差”，而是强调它比高级封装更接近底层、原始的实现，意思是：
在 MCP 框架中，Low-Level Server 是一种更接近协议核心、需要你手动控制生命周期、注册处理函数的服务器写法，也就是说：
你负责：
call_tool()、list_prompts() 等）server.run()）它不像官方的 mcp run 或 mcp dev 那样封装好一整套流程（这些是 high-level 工具，自动帮你处理各种事情）。
和 “high-level”（高级封装） 相对：
uv run mcp runserver.run(...)，你控制 lifespan，你处理 stream就像 Python 的 asyncio：
asyncio.run(main())loop = asyncio.get_event_loop() 手动跑 loop用它是为了“更细粒度的控制”，适合这几种场景：
| 场景 | 为什么用 low-level server |
|---|---|
你想注册多个自定义 handler，比如 get_prompt、call_tool |
高级接口可能不够灵活 |
| 你想控制资源生命周期，比如连接数据库、清理缓存 | 需要用 lifespan |
| 你要接入自定义协议或更复杂的启动流程 | 高级封装不支持 |
你不想使用 mcp run 或 uv run |
这些不支持 low-level server |
“low-level server” 指的是一种更底层、自由度更高、但需要你自己处理细节的服务器写法。适合需要完全控制启动流程、资源管理、自定义能力的高级开发者。
“Low-Level Server”这个名字，源于软件开发中一个常见的术语：“low-level”（低层/底层）。它不是说“服务器很差”，而是强调它比高级封装更接近底层、原始的实现，意思是：
在 MCP 框架中，Low-Level Server 是一种更接近协议核心、需要你手动控制生命周期、注册处理函数的服务器写法，也就是说：
你负责：
call_tool()、list_prompts() 等）server.run()）它不像官方的 mcp run 或 mcp dev 那样封装好一整套流程（这些是 high-level 工具，自动帮你处理各种事情）。
和 “high-level”（高级封装） 相对：
uv run mcp runserver.run(...)，你控制 lifespan，你处理 stream就像 Python 的 asyncio：
asyncio.run(main())loop = asyncio.get_event_loop() 手动跑 loop用它是为了“更细粒度的控制”，适合这几种场景：
| 场景 | 为什么用 low-level server |
|---|---|
你想注册多个自定义 handler，比如 get_prompt、call_tool |
高级接口可能不够灵活 |
| 你想控制资源生命周期，比如连接数据库、清理缓存 | 需要用 lifespan |
| 你要接入自定义协议或更复杂的启动流程 | 高级封装不支持 |
你不想使用 mcp run 或 uv run |
这些不支持 low-level server |
“low-level server” 指的是一种更底层、自由度更高、但需要你自己处理细节的服务器写法。适合需要完全控制启动流程、资源管理、自定义能力的高级开发者。
“Low-Level Server”这个名字，源于软件开发中一个常见的术语：“low-level”（低层/底层）。它不是说“服务器很差”，而是强调它比高级封装更接近底层、原始的实现，意思是：
在 MCP 框架中，Low-Level Server 是一种更接近协议核心、需要你手动控制生命周期、注册处理函数的服务器写法，也就是说：
你负责：
call_tool()、list_prompts() 等）server.run()）它不像官方的 mcp run 或 mcp dev 那样封装好一整套流程（这些是 high-level 工具，自动帮你处理各种事情）。
和 “high-level”（高级封装） 相对：
uv run mcp runserver.run(...)，你控制 lifespan，你处理 stream就像 Python 的 asyncio：
asyncio.run(main())loop = asyncio.get_event_loop() 手动跑 loop用它是为了“更细粒度的控制”，适合这几种场景：
| 场景 | 为什么用 low-level server |
|---|---|
你想注册多个自定义 handler，比如 get_prompt、call_tool |
高级接口可能不够灵活 |
| 你想控制资源生命周期，比如连接数据库、清理缓存 | 需要用 lifespan |
| 你要接入自定义协议或更复杂的启动流程 | 高级封装不支持 |
你不想使用 mcp run 或 uv run |
这些不支持 low-level server |
“low-level server” 指的是一种更底层、自由度更高、但需要你自己处理细节的服务器写法。适合需要完全控制启动流程、资源管理、自定义能力的高级开发者。
是的，kafka 2.4还不支持2.0，所以你的还是1.0版本。
kafka 2.6+ 后是支持的。可参考：https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/KIP-382%3A+MirrorMaker+2.0
是的，kafka 2.4还不支持2.0，所以你的还是1.0版本。
kafka 2.6+ 后是支持的。可参考：https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/KIP-382%3A+MirrorMaker+2.0
嗯，k8s的版本，所以对参数有区别，可以参考：https://www.kubebiz.com/KubeBiz/kafka
里面有k8s的版本选择，会自动补全。
一般是基础镜像的问题：
先手动拉取：
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kicbase:v0.0.45
然后手动指定基础镜像：
minikube start --force --base-image='registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kicbase:v0.0.45'
enabled mechanisms are []
启用的机制是空，并没有生效，先看看kafka日志中是否有什么异常。
另外，我看你配置里有些其他的认证方式，建议你注掉，防止干扰。
可参考：https://www.orchome.com/1966
先保证命令行可以运行成功。
LISTENERS=listeners=PLAINTEXT://phm-data02:9092,
这个换成
LISTENERS=listeners=SASL_PLAINTEXT://phm-data02:9092
一般是基础镜像的问题：
先手动拉取：
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kicbase:v0.0.45
然后手动指定基础镜像：
minikube start --force --base-image='registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/kicbase:v0.0.45'
无法删除是因为命名空间中仍然存在的资源引起的。
以下命令显示命名空间中剩余的资源：
kubectl api-resources --verbs=list --namespaced -o name \
| xargs -n 1 kubectl get --show-kind --ignore-not-found -n <namespace>
一旦你移除了这些资源之后，命名空间就能删掉了。
感谢大佬的指点，目前已经全部调通，包括kerberos环境！
非kerberos环境最后配置的格式就是上面贴的。
kerberos环境 大致还需要以下几点。
1、kafka-server端加了环境变量
export KAFKA_OPTS="-Djava.security.auth.login.config=/usr/hdp/current/kafka-broker/conf/kafka_jaas.conf"
2、/etc/krb5.conf文件可能需要加一行udp_preference_limit = 1 将udp改成tcp防止丢包（这个不一定需要）
3、客户端需要一个kafka_client_jaas.conf
KafkaClient {
com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required
useTicketCache=true
renewTicket=true
serviceName="kafka";
};
Client {
com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule required
useTicketCache=true
renewTicket=true
serviceName="zookeeper";
};
4、然后一些sasl的配置，监听器的配置就不赘述了
总结：之前对“主动发现集群机制”了解不够，也不知道消费时要对每一个broker都开一个长连接* 加上报错一直都是权限验证失败让人感觉是kerberos的问题，绕了很久。后面排除无关的因素，就很明显了。另外提醒ambari安装的kafka不管界面上配置的advertised.listeners是多少，内部代码还是会强行将listeners的值赋给advertised.listeners。
还是很感谢大佬的及时回复 耐心指导。期待以后更多的交流
