🥇6 أخطاء نظام مثيرة للاهتمام عند تشغيل Kubernetes [وكيفية إصلاحها]

6 أخطاء نظام مسلية في تشغيل Kubernetes [وحلها]

على مدار سنوات استخدام Kubernetes في الإنتاج، جمعنا العديد من القصص المثيرة للاهتمام حول كيف أدت الأخطاء في مكونات النظام المختلفة إلى عواقب غير سارة و/أو غير مفهومة تؤثر على تشغيل الحاويات والكبسولات. في هذه المقالة قمنا باختيار بعض من أكثرها شيوعًا أو إثارة للاهتمام. حتى لو لم تكن محظوظًا بما يكفي لمواجهة مثل هذه المواقف، فإن القراءة عن مثل هذه القصص البوليسية القصيرة - وخاصة "المباشرة" - دائمًا ما تكون مثيرة للاهتمام، أليس كذلك؟..

القصة 1. تعليق Supercronic وDocker

في إحدى المجموعات، تلقينا بشكل دوري Docker مجمدا، مما يتداخل مع الأداء الطبيعي للكتلة. وفي الوقت نفسه، لوحظ ما يلي في سجلات Docker:

level=error msg="containerd: start init process" error="exit status 2: "runtime/cgo: pthread_create failed: No space left on device
SIGABRT: abort
PC=0x7f31b811a428 m=0

goroutine 0 [idle]:

goroutine 1 [running]:
runtime.systemstack_switch() /usr/local/go/src/runtime/asm_amd64.s:252 fp=0xc420026768 sp=0xc420026760
runtime.main() /usr/local/go/src/runtime/proc.go:127 +0x6c fp=0xc4200267c0 sp=0xc420026768
runtime.goexit() /usr/local/go/src/runtime/asm_amd64.s:2086 +0x1 fp=0xc4200267c8 sp=0xc4200267c0

goroutine 17 [syscall, locked to thread]:
runtime.goexit() /usr/local/go/src/runtime/asm_amd64.s:2086 +0x1

…

أكثر ما يهمنا في هذا الخطأ هو الرسالة: pthread_create failed: No space left on device. دراسة سريعة توثيق وأوضح أن Docker لا يمكنه تفرع العملية، ولهذا السبب يتجمد بشكل دوري.

وفي الرصد الصورة التالية تتوافق مع ما يحدث:

6 أخطاء نظام مسلية في تشغيل Kubernetes [وحلها]

ويلاحظ وضع مماثل في العقد الأخرى:

6 أخطاء نظام مسلية في تشغيل Kubernetes [وحلها]

في نفس العقد نرى:

root@kube-node-1 ~ # ps auxfww | grep curl -c
19782
root@kube-node-1 ~ # ps auxfww | grep curl | head
root     16688  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     17398  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     16852  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      9473  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      4664  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     30571  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     24113  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root     16475  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      7176  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>
root      1090  0.0  0.0      0     0 ?        Z    Feb06   0:00      |       _ [curl] <defunct>

اتضح أن هذا السلوك هو نتيجة للعمل مع الكبسولة فائق السرعة (أداة Go التي نستخدمها لتشغيل وظائف cron في القرون):

 _ docker-containerd-shim 833b60bb9ff4c669bb413b898a5fd142a57a21695e5dc42684235df907825567 /var/run/docker/libcontainerd/833b60bb9ff4c669bb413b898a5fd142a57a21695e5dc42684235df907825567 docker-runc
|   _ /usr/local/bin/supercronic -json /crontabs/cron
|       _ /usr/bin/newrelic-daemon --agent --pidfile /var/run/newrelic-daemon.pid --logfile /dev/stderr --port /run/newrelic.sock --tls --define utilization.detect_aws=true --define utilization.detect_azure=true --define utilization.detect_gcp=true --define utilization.detect_pcf=true --define utilization.detect_docker=true
|       |   _ /usr/bin/newrelic-daemon --agent --pidfile /var/run/newrelic-daemon.pid --logfile /dev/stderr --port /run/newrelic.sock --tls --define utilization.detect_aws=true --define utilization.detect_azure=true --define utilization.detect_gcp=true --define utilization.detect_pcf=true --define utilization.detect_docker=true -no-pidfile
|       _ [newrelic-daemon] <defunct>
|       _ [curl] <defunct>
|       _ [curl] <defunct>
|       _ [curl] <defunct>
…

المشكلة هي كما يلي: عندما يتم تشغيل مهمة بطريقة فائقة السرعة، تولد العملية بسببها لا يمكن أن تنتهي بشكل صحيح، يتحول إلى غيبوبة.

لاحظ: لكي نكون أكثر دقة، يتم إنشاء العمليات بواسطة مهام cron، لكن Supercronic ليس نظامًا أوليًا ولا يمكنه "تبني" العمليات التي أنتجتها أبنائه. عندما يتم رفع إشارات SIGHUP أو SIGTERM، لا يتم تمريرها إلى العمليات الفرعية، مما يؤدي إلى عدم إنهاء العمليات الفرعية وبقائها في حالة الزومبي. يمكنك قراءة المزيد عن كل هذا، على سبيل المثال، في مثل هذه المقالة.

هناك طريقتان لحل المشكلات:

كحل مؤقت - قم بزيادة عدد معرفات PID في النظام في وقت واحد:

       /proc/sys/kernel/pid_max (since Linux 2.5.34)
              This file specifies the value at which PIDs wrap around (i.e., the value in this file is one greater than the maximum PID).  PIDs greater than this  value  are  not  allo‐
              cated;  thus, the value in this file also acts as a system-wide limit on the total number of processes and threads.  The default value for this file, 32768, results in the
              same range of PIDs as on earlier kernels

أو إطلاق المهام في Supercronic ليس بشكل مباشر، ولكن باستخدام نفس الشيء تيني، وهو قادر على إنهاء العمليات بشكل صحيح وعدم ظهور الزومبي.

القصة 2. "الزومبي" عند حذف مجموعة cgroup

بدأ Kubelet في استهلاك الكثير من وحدة المعالجة المركزية:

6 أخطاء نظام مسلية في تشغيل Kubernetes [وحلها]

لن يعجب أحد بهذا، لذلك قمنا بتسليح أنفسنا الأداء الإقتصادي الأداء وبدأ في التعامل مع المشكلة. وكانت نتائج التحقيق كما يلي:

يقضي Kubelet أكثر من ثلث وقت وحدة المعالجة المركزية (CPU) في سحب بيانات الذاكرة من جميع مجموعات التحكم:
يمكنك العثور على القائمة البريدية لمطوري kernel مناقشة المشكلة. باختصار، النقطة تتلخص في الآتي: لا تتم إزالة ملفات tmpfs المختلفة والأشياء المماثلة الأخرى بالكامل من النظام عند حذف مجموعة C، ما يسمى memcg الاموات الاحياء. عاجلاً أم آجلاً، سيتم حذفها من ذاكرة التخزين المؤقت للصفحة، ولكن هناك الكثير من الذاكرة على الخادم ولا ترى النواة فائدة من إضاعة الوقت في حذفها. ولهذا السبب يستمرون في التراكم. لماذا يحدث هذا حتى؟ هذا خادم مزود بوظائف cron التي تنشئ باستمرار وظائف جديدة ومعها كبسولات جديدة. وبالتالي، يتم إنشاء مجموعات تحكم جديدة للحاويات الموجودة فيها، والتي سيتم حذفها قريبًا.
لماذا يضيع cAdvisor في kubelet الكثير من الوقت؟ من السهل رؤية ذلك من خلال أبسط عملية تنفيذ time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. إذا كانت العملية تستغرق 0,01 ثانية على جهاز سليم، فستستغرق العملية 02 ثانية على جهاز cron1,2 الذي به مشاكل. الشيء هو أن cAdvisor، الذي يقرأ البيانات من sysfs ببطء شديد، يحاول أن يأخذ في الاعتبار الذاكرة المستخدمة في مجموعات zombie cgroup.
لإزالة الزومبي بالقوة، حاولنا مسح ذاكرة التخزين المؤقت على النحو الموصى به في LKML: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches- ولكن تبين أن النواة أكثر تعقيدًا وتسببت في تحطم السيارة.

ما يجب القيام به؟ جاري حل المشكلة (ارتكب، وللحصول على الوصف انظر رسالة الافراجتحديث النواة Linux حتى الإصدار 4.16.

التاريخ 3. Systemd وجبله

مرة أخرى، يستهلك kubelet الكثير من الموارد في بعض العقد، لكنه يستهلك هذه المرة الكثير من الذاكرة:

6 أخطاء نظام مسلية في تشغيل Kubernetes [وحلها]

اتضح أن هناك مشكلة في نظام systemd المستخدم في Ubuntu 16.04، ويحدث ذلك عند إدارة نقاط التحميل التي تم إنشاؤها للاتصال subPath من ConfigMaps أو الأسرار. بعد انتهاء الكبسولة من عملها تبقى خدمة systemd وقاعدة الخدمة الخاصة بها في النظام. بمرور الوقت، يتراكم عدد كبير منهم. حتى أن هناك قضايا حول هذا الموضوع:

...وآخرها يشير إلى العلاقات العامة في systemd: #7811 (مشكلة في systemd - #7798).

لم تعد المشكلة قائمة Ubuntu 18.04، ولكن إذا كنت ترغب في الاستمرار في استخدام Ubuntu 16.04، قد تجد حلنا البديل لهذا الموضوع مفيدًا.

لذلك قمنا بإنشاء DaemonSet التالي:

---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: DaemonSet
metadata:
  labels:
    app: systemd-slices-cleaner
  name: systemd-slices-cleaner
  namespace: kube-system
spec:
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
  selector:
    matchLabels:
      app: systemd-slices-cleaner
  template:
    metadata:
      labels:
        app: systemd-slices-cleaner
    spec:
      containers:
      - command:
        - /usr/local/bin/supercronic
        - -json
        - /app/crontab
        Image: private-registry.org/systemd-slices-cleaner/systemd-slices-cleaner:v0.1.0
        imagePullPolicy: Always
        name: systemd-slices-cleaner
        resources: {}
        securityContext:
          privileged: true
        volumeMounts:
        - name: systemd
          mountPath: /run/systemd/private
        - name: docker
          mountPath: /run/docker.sock
        - name: systemd-etc
          mountPath: /etc/systemd
        - name: systemd-run
          mountPath: /run/systemd/system/
        - name: lsb-release
          mountPath: /etc/lsb-release-host
      imagePullSecrets:
      - name: antiopa-registry
      priorityClassName: cluster-low
      tolerations:
      - operator: Exists
      volumes:
      - name: systemd
        hostPath:
          path: /run/systemd/private
      - name: docker
        hostPath:
          path: /run/docker.sock
      - name: systemd-etc
        hostPath:
          path: /etc/systemd
      - name: systemd-run
        hostPath:
          path: /run/systemd/system/
      - name: lsb-release
        hostPath:
          path: /etc/lsb-release

... ويستخدم البرنامج النصي التالي:

#!/bin/bash

# we will work only on xenial
hostrelease="/etc/lsb-release-host"
test -f ${hostrelease} && grep xenial ${hostrelease} > /dev/null || exit 0

# sleeping max 30 minutes to dispense load on kube-nodes
sleep $((RANDOM % 1800))

stoppedCount=0
# counting actual subpath units in systemd
countBefore=$(systemctl list-units | grep subpath | grep "run-" | wc -l)
# let's go check each unit
for unit in $(systemctl list-units | grep subpath | grep "run-" | awk '{print $1}'); do
  # finding description file for unit (to find out docker container, who born this unit)
  DropFile=$(systemctl status ${unit} | grep Drop | awk -F': ' '{print $2}')
  # reading uuid for docker container from description file
  DockerContainerId=$(cat ${DropFile}/50-Description.conf | awk '{print $5}' | cut -d/ -f6)
  # checking container status (running or not)
  checkFlag=$(docker ps | grep -c ${DockerContainerId})
  # if container not running, we will stop unit
  if [[ ${checkFlag} -eq 0 ]]; then
    echo "Stopping unit ${unit}"
    # stoping unit in action
    systemctl stop $unit
    # just counter for logs
    ((stoppedCount++))
    # logging current progress
    echo "Stopped ${stoppedCount} systemd units out of ${countBefore}"
  fi
done

... ويتم تشغيله كل 5 دقائق باستخدام تقنية Supercronic المذكورة سابقًا. يبدو ملف Dockerfile الخاص به كما يلي:

FROM ubuntu:16.04
COPY rootfs /
WORKDIR /app
RUN apt-get update && 
    apt-get upgrade -y && 
    apt-get install -y gnupg curl apt-transport-https software-properties-common wget
RUN add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial stable" && 
    curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | apt-key add - && 
    apt-get update && 
    apt-get install -y docker-ce=17.03.0*
RUN wget https://github.com/aptible/supercronic/releases/download/v0.1.6/supercronic-linux-amd64 -O 
    /usr/local/bin/supercronic && chmod +x /usr/local/bin/supercronic
ENTRYPOINT ["/bin/bash", "-c", "/usr/local/bin/supercronic -json /app/crontab"]

القصة 4. القدرة التنافسية عند جدولة القرون

وقد لوحظ أنه: إذا كان لدينا جراب تم وضعه على العقدة وتم ضخ صورته لفترة طويلة جدًا، فإن جرابًا آخر "يضرب" نفس العقدة سوف ببساطة لا يبدأ في سحب صورة الكبسولة الجديدة. بدلاً من ذلك، فإنه ينتظر حتى يتم سحب صورة الكبسولة السابقة. ونتيجة لذلك، فإن الكبسولة التي تمت جدولتها بالفعل والتي كان من الممكن تنزيل صورتها خلال دقيقة واحدة فقط، ستنتهي في حالة containerCreating.

ستبدو الأحداث كالتالي:

Normal  Pulling    8m    kubelet, ip-10-241-44-128.ap-northeast-1.compute.internal  pulling image "registry.example.com/infra/openvpn/openvpn:master"

تبين أن يمكن لصورة واحدة من سجل بطيء أن تمنع النشر لكل عقدة.

لسوء الحظ، لا توجد طرق كثيرة للخروج من الوضع:

حاول استخدام Docker Registry مباشرة في المجموعة أو مباشرة مع المجموعة (على سبيل المثال، GitLab Registry، وNexus، وما إلى ذلك)؛
استخدام المرافق مثل كراكن.

القصة 5. العقد معلقة بسبب نقص الذاكرة

أثناء تشغيل العديد من التطبيقات، واجهنا أيضًا موقفًا لم تعد فيه العقدة قابلة للوصول تمامًا: لا يستجيب SSH، وتسقط جميع شياطين المراقبة، ثم لا يوجد شيء (أو لا شيء تقريبًا) غير طبيعي في السجلات.

سأخبرك بالصور باستخدام مثال عقدة واحدة تعمل فيها MongoDB.

وهذا هو ما يبدو فوق إلى الحوادث:

6 أخطاء نظام مسلية في تشغيل Kubernetes [وحلها]

ومثل هذا - بعد الحوادث:

6 أخطاء نظام مسلية في تشغيل Kubernetes [وحلها]

في المراقبة، هناك أيضًا قفزة حادة، حيث تتوقف العقدة عن التواجد:

6 أخطاء نظام مسلية في تشغيل Kubernetes [وحلها]

وبالتالي، فمن خلال لقطات الشاشة يتضح ما يلي:

ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) الموجودة على الجهاز تقترب من النهاية؛
هناك قفزة حادة في استهلاك ذاكرة الوصول العشوائي (RAM)، وبعد ذلك يتم تعطيل الوصول إلى الجهاز بأكمله بشكل مفاجئ؛
تصل مهمة كبيرة إلى Mongo، مما يفرض على عملية DBMS استخدام المزيد من الذاكرة والقراءة بشكل نشط من القرص.

اتضح أنه إذا في Linux عند نفاد الذاكرة الحرة (يحدث ضغط على الذاكرة) وعدم وجود تبديل، فعندها إلى عندما يصل قاتل OOM، قد تنشأ عملية موازنة بين رمي الصفحات في ذاكرة التخزين المؤقت للصفحة وكتابتها مرة أخرى على القرص. يتم ذلك عن طريق kswapd، الذي يحرر بشجاعة أكبر عدد ممكن من صفحات الذاكرة للتوزيع اللاحق.

لسوء الحظ، مع حمل إدخال/إخراج كبير مقترن بكمية صغيرة من الذاكرة الحرة، يصبح kswapd عنق الزجاجة للنظام بأكمله، لأنهم مرتبطون به جميع تخصيصات (أخطاء الصفحات) لصفحات الذاكرة في النظام. يمكن أن يستمر هذا لفترة طويلة جدًا إذا كانت العمليات لا ترغب في استخدام الذاكرة بعد الآن، ولكنها ثابتة على حافة هاوية OOM-killer.

السؤال الطبيعي هو: لماذا يأتي قاتل OOM متأخرًا جدًا؟ في تكراره الحالي، يعتبر قاتل OOM غبيًا للغاية: فهو سيقتل العملية فقط عندما تفشل محاولة تخصيص صفحة ذاكرة، أي. إذا فشل خطأ الصفحة. لا يحدث هذا لفترة طويلة، لأن kswapd يحرر صفحات الذاكرة بشجاعة، ويتخلص من ذاكرة التخزين المؤقت للصفحة (الإدخال/الإخراج الكامل للقرص في النظام، في الواقع) مرة أخرى إلى القرص. بمزيد من التفاصيل، مع وصف الخطوات المطلوبة للقضاء على مثل هذه المشاكل في النواة، يمكنك القراءة هنا.

هذا السلوك يجب أن تتحسن مع جوهر Linux 4.6 +.

القصة 6. تتعثر القرون في حالة انتظار

في بعض التجمعات، التي يوجد بها بالفعل العديد من القرون العاملة، بدأنا نلاحظ أن معظمها "معلق" لفترة طويلة جدًا في الولاية Pending، على الرغم من أن حاويات Docker نفسها تعمل بالفعل على العقد ويمكن التعامل معها يدويًا.

في نفس الوقت ، في describe لا يوجد شيء خاطئ:

  Type    Reason                  Age                From                     Message
  ----    ------                  ----               ----                     -------
  Normal  Scheduled               1m                 default-scheduler        Successfully assigned sphinx-0 to ss-dev-kub07
  Normal  SuccessfulAttachVolume  1m                 attachdetach-controller  AttachVolume.Attach succeeded for volume "pvc-6aaad34f-ad10-11e8-a44c-52540035a73b"
  Normal  SuccessfulMountVolume   1m                 kubelet, ss-dev-kub07    MountVolume.SetUp succeeded for volume "sphinx-config"
  Normal  SuccessfulMountVolume   1m                 kubelet, ss-dev-kub07    MountVolume.SetUp succeeded for volume "default-token-fzcsf"
  Normal  SuccessfulMountVolume   49s (x2 over 51s)  kubelet, ss-dev-kub07    MountVolume.SetUp succeeded for volume "pvc-6aaad34f-ad10-11e8-a44c-52540035a73b"
  Normal  Pulled                  43s                kubelet, ss-dev-kub07    Container image "registry.example.com/infra/sphinx-exporter/sphinx-indexer:v1" already present on machine
  Normal  Created                 43s                kubelet, ss-dev-kub07    Created container
  Normal  Started                 43s                kubelet, ss-dev-kub07    Started container
  Normal  Pulled                  43s                kubelet, ss-dev-kub07    Container image "registry.example.com/infra/sphinx/sphinx:v1" already present on machine
  Normal  Created                 42s                kubelet, ss-dev-kub07    Created container
  Normal  Started                 42s                kubelet, ss-dev-kub07    Started container

بعد بعض البحث، افترضنا أن kubelet ببساطة ليس لديه الوقت لإرسال جميع المعلومات حول حالة القرون واختبارات الحيوية/الجاهزية إلى خادم API.

وبعد دراسة المساعدة وجدنا المعلمات التالية:

--kube-api-qps - QPS to use while talking with kubernetes apiserver (default 5)
--kube-api-burst  - Burst to use while talking with kubernetes apiserver (default 10) 
--event-qps - If > 0, limit event creations per second to this value. If 0, unlimited. (default 5)
--event-burst - Maximum size of a bursty event records, temporarily allows event records to burst to this number, while still not exceeding event-qps. Only used if --event-qps > 0 (default 10) 
--registry-qps - If > 0, limit registry pull QPS to this value.
--registry-burst - Maximum size of bursty pulls, temporarily allows pulls to burst to this number, while still not exceeding registry-qps. Only used if --registry-qps > 0 (default 10)

كما ترون القيم الافتراضية صغيرة جدًا، وفي 90٪ يغطون جميع الاحتياجات... لكن هذا لم يكن كافياً في حالتنا. ولذلك قمنا بتعيين القيم التالية:

--event-qps=30 --event-burst=40 --kube-api-burst=40 --kube-api-qps=30 --registry-qps=30 --registry-burst=40

... وأعدنا تشغيل kubelets، وبعد ذلك رأينا الصورة التالية في الرسوم البيانية للمكالمات إلى خادم API:

6 أخطاء نظام مسلية في تشغيل Kubernetes [وحلها]

... ونعم، بدأ كل شيء في الطيران!

PS

لمساعدتهم في جمع الأخطاء وإعداد هذه المقالة، أعرب عن امتناني العميق للعديد من المهندسين في شركتنا، وخاصة لزميلي من فريق البحث والتطوير لدينا أندريه كليمنتيف (zuzzas).

ذكر المكتب الصحفى

اقرأ أيضًا على مدونتنا:

«kubectl-debug plugin لتصحيح الأخطاء في كبسولات Kubernetes".
حلقة نصائح وحيل Kubernetes:

المصدر: www.habr.com