[Bug]: container-toolkit DaemonSet: containerd-socket hostPath volume lacks mountPropagation: HostToContainer, pins host ZFS mounts and blocks zfs destroy ("dataset is busy")
Los mantenedores suelen responder en 1 día
@rahulait ya está trabajando en esto.
Desde el 19/10/2026.
Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 45/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- go, kubernetes
- Área
- devops, infrastructure
Línea de trabajo
The fix sits in the toolkit DaemonSet's volume definitions, specifically the containerd-socket hostPath volume, which lacks mountPropagation: HostToContainer. Find where the operator generates that DaemonSet and compare it with the host-root and driver-install-dir volumes. To reproduce, mount a ZFS dataset, restart the toolkit pod, unmount, then check /proc/<pid>/mountinfo and zfs destroy. Done when the destroy succeeds without a container restart and the setting survives operator reconciliation.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Problem
The nvidia-container-toolkit-daemonset in GPU Operator v26.7.1 mounts these hostPath volumes:
| volume | hostPath | mountPath | mountPropagation |
|---|---|---|---|
| host-root | / | /host | HostToContainer |
| driver-install-dir | /run/nvidia/driver | /driver-root | HostToContainer |
| containerd-socket | /run/containerd | /runtime/sock-dir/ | not set (private) |
The toolkit container's own rootfs lives under /run/containerd. Its /host sub-mount carries every host mount, including all ZFS datasets. Because containerd-socket is a private recursive bind, the whole mount tree is copied into the container's mount namespace when the container starts. After that, the copy never receives unmount events from the host.
Impact
- Any ZFS dataset that is mounted on the host when the toolkit container starts stays pinned in the container's mount namespace.
- Later, the host unmounts the dataset, and it reports mounted=no. But zfs destroy still fails with cannot destroy '': dataset is busy.
- The dataset stays undeletable until the toolkit container restarts. The restart re-pins every dataset that exists at that moment.
- This affects every container restart, including node reboots. Datasets created after the container starts are not affected.
Evidence
After the dataset is unmounted on the host, its mount entries are still found in the toolkit process's mount namespace:
$ grep -l /proc/[0-9]*/mountinfo
/proc//mountinfo # comm=nvidia-toolkit
.../runtime/sock-dir/io.containerd.runtime.v2.task/k8s.io//rootfs/host/ - zfs
Environment
- NVIDIA GPU Operator v26.7.1 (Helm chart gpu-operator-v26.7.1)
- OS: Ubuntu 24.04
- Kernel Version: 6.8.0-142-generic
- Container Runtime Version: containerd v2.1.4
- Container-toolkit image: nvcr.io/nvidia/k8s/container-toolkit:v1.20.1
- GPU Driver: 580.105.08
- Host filesystems: ZFS datasets mounted on the host
- Kubernetes Distro and Version: Kubelet v1.33.5
Steps to reproduce
- Create and mount a ZFS dataset on a GPU node.
- Restart the nvidia-container-toolkit pod on that node, or reboot the node.
- Unmount the dataset on the host and run zfs destroy -r .
- The destroy fails with dataset is busy. The dataset's mount is still listed in the toolkit process's /proc//mountinfo.
Requested fix
Set mountPropagation: HostToContainer on the containerd-socket volume, the same as host-root and driver-install-dir, so that host unmounts propagate into the container. A setting in ClusterPolicy to configure it would also work. Patching the DaemonSet by hand isn't a durable workaround because the operator reconciles it back.
- Lenguaje dominante
- Go
- Estrellas
- 2.9k
- Forks
- 576
- Merge medio
- 1 d 5 h
- PR fusionados (30 d)
- 65
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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