কুবারনেটসের অপারেশনে 6টি বিনোদনমূলক সিস্টেম বাগ [এবং তাদের সমাধান]

উৎপাদনে কুবারনেটস ব্যবহারের বছরের পর বছর ধরে, আমরা বিভিন্ন সিস্টেমের উপাদানের বাগগুলি কীভাবে পাত্র এবং পডগুলির ক্রিয়াকলাপকে প্রভাবিত করে এমন অপ্রীতিকর এবং/অথবা বোধগম্য পরিণতির দিকে পরিচালিত করে তার অনেক আকর্ষণীয় গল্প জমা করেছি। এই নিবন্ধে আমরা সবচেয়ে সাধারণ বা আকর্ষণীয় কিছুগুলির একটি নির্বাচন করেছি। এমনকি যদি আপনি এই ধরনের পরিস্থিতির সম্মুখীন হওয়ার জন্য যথেষ্ট ভাগ্যবান না হন তবে এই ধরনের ছোট গোয়েন্দা গল্পগুলি সম্পর্কে পড়া - বিশেষ করে "ফার্স্ট-হ্যান্ড" - সবসময়ই আকর্ষণীয়, তাই না? ..

গল্প 1. সুপারক্রোনিক এবং ডকার ঝুলন্ত

ক্লাস্টারগুলির একটিতে, আমরা পর্যায়ক্রমে একটি হিমায়িত ডকার পেয়েছি, যা ক্লাস্টারের স্বাভাবিক ক্রিয়াকলাপে হস্তক্ষেপ করেছিল। একই সময়ে, ডকার লগগুলিতে নিম্নলিখিতগুলি পর্যবেক্ষণ করা হয়েছিল:

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

…

এই ত্রুটি সম্পর্কে আমাদের সবচেয়ে আগ্রহের বিষয় হল বার্তাটি: pthread_create failed: No space left on device. দ্রুত অধ্যয়ন ডকুমেন্টেশন ব্যাখ্যা করেছেন যে ডকার একটি প্রক্রিয়া কাঁটাচামচ করতে পারে না, যে কারণে এটি পর্যায়ক্রমে হিমায়িত হয়।

পর্যবেক্ষণে, নিম্নলিখিত চিত্রটি যা ঘটছে তার সাথে মিলে যায়:

অন্যান্য নোডগুলিতে অনুরূপ পরিস্থিতি পরিলক্ষিত হয়:

একই নোডগুলিতে আমরা দেখতে পাই:

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>

দেখা গেল যে এই আচরণটি পডের সাথে কাজ করার ফলাফল সুপারক্রোনিক (একটি গো ইউটিলিটি যা আমরা পডগুলিতে ক্রন কাজগুলি চালানোর জন্য ব্যবহার করি):

 _ 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>
…

সমস্যাটি হল: যখন একটি কাজ সুপারক্রোনিকভাবে চালানো হয়, তখন প্রক্রিয়াটি এটি দ্বারা উদ্ভূত হয় সঠিকভাবে শেষ করতে পারে না, মধ্যে বাঁক জম্বি.

মন্তব্য: আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলতে গেলে, প্রক্রিয়াগুলি ক্রোন টাস্কগুলির দ্বারা তৈরি করা হয়, কিন্তু সুপারক্রোনিক একটি ইনিট সিস্টেম নয় এবং এটির বাচ্চারা যে প্রক্রিয়াগুলি তৈরি করেছে তা "দত্তক" করতে পারে না৷ যখন SIGHUP বা SIGTERM সংকেতগুলি উত্থাপিত হয়, তখন সেগুলি শিশু প্রক্রিয়াগুলিতে প্রেরণ করা হয় না, যার ফলে শিশু প্রক্রিয়াগুলি বন্ধ হয় না এবং জম্বি অবস্থায় থাকে। আপনি এই সব সম্পর্কে আরও পড়তে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, মধ্যে যেমন একটি নিবন্ধ.

সমস্যা সমাধানের কয়েকটি উপায় রয়েছে:

1. একটি অস্থায়ী সমাধান হিসাবে - সময়ে একক সময়ে সিস্টেমে পিআইডি-র সংখ্যা বাড়ান:

          /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

2. অথবা সরাসরি না, কিন্তু একই ব্যবহার করে সুপারক্রোনিক-এ কাজগুলি চালু করুন টিনি, যা সঠিকভাবে প্রক্রিয়া বন্ধ করতে সক্ষম এবং জম্বিদের জন্ম দিতে পারে না।

গল্প 2. একটি cgroup মুছে ফেলার সময় "জম্বি"

কুবেলেট প্রচুর সিপিইউ গ্রহণ করতে শুরু করেছে:

কেউ এটি পছন্দ করবে না, তাই আমরা নিজেদেরকে সশস্ত্র করেছি পারফ এবং সমস্যা মোকাবেলা শুরু. তদন্তের ফলাফল নিম্নরূপ ছিল:

• কুবেলেট তার CPU সময়ের এক তৃতীয়াংশেরও বেশি সময় ব্যয় করে সমস্ত cgroups থেকে মেমরি ডেটা টানতে:

  

• কার্নেল ডেভেলপারদের মেইলিং লিস্টে আপনি খুঁজে পেতে পারেন সমস্যা আলোচনা. সংক্ষেপে, বিন্দু এখানে নেমে আসে: বিভিন্ন tmpfs ফাইল এবং অন্যান্য অনুরূপ জিনিসগুলি সম্পূর্ণরূপে সিস্টেম থেকে সরানো হয় না একটি cgroup মুছে ফেলার সময়, তথাকথিত memcg বোকচন্দর. শীঘ্রই বা পরে তারা পৃষ্ঠা ক্যাশে থেকে মুছে ফেলা হবে, কিন্তু সার্ভারে অনেক মেমরি আছে এবং কার্নেল তাদের মুছে ফেলার সময় নষ্ট করার বিন্দু দেখতে পায় না। সেজন্য তারা জমাট বাঁধতে থাকে। কেন এটা এমনকি ঘটছে? এটি ক্রন জব সহ একটি সার্ভার যা ক্রমাগত নতুন কাজ তৈরি করে এবং তাদের সাথে নতুন পড। এইভাবে, তাদের মধ্যে কন্টেইনারগুলির জন্য নতুন cgroups তৈরি করা হয়, যা শীঘ্রই মুছে ফেলা হয়।
• কুবেলেটে সিএডভাইজার এত সময় নষ্ট করে কেন? এটি সহজতম মৃত্যুদন্ড দিয়ে দেখা সহজ time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. যদি একটি সুস্থ মেশিনে অপারেশনটি 0,01 সেকেন্ড সময় নেয়, তবে সমস্যাযুক্ত ক্রোন02 এ এটি 1,2 সেকেন্ড সময় নেয়। ব্যাপারটি হল সিএডভাইজার, যা খুব ধীরে ধীরে sysfs থেকে ডেটা পড়ে, zombie cgroups-এ ব্যবহৃত মেমরি বিবেচনা করার চেষ্টা করে।
• জোম্বিগুলিকে জোরপূর্বক অপসারণ করার জন্য, আমরা LKML-এ সুপারিশকৃত ক্যাশে সাফ করার চেষ্টা করেছি: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - তবে কার্নেলটি আরও জটিল হয়ে উঠল এবং গাড়িটি বিধ্বস্ত হয়েছে।

কি করো? সমস্যাটি ঠিক করা হচ্ছে (কমিট, এবং একটি বর্ণনার জন্য দেখুন বার্তা প্রকাশ করুনকার্নেল আপডেট Linux সংস্করণ 4.16 পর্যন্ত।

ইতিহাস 3. Systemd এবং এর মাউন্ট

আবার, কুবেলেট কিছু নোডগুলিতে অনেক বেশি সংস্থান গ্রহণ করছে, কিন্তু এই সময় এটি খুব বেশি মেমরি গ্রাস করছে:

দেখা গেল যে ব্যবহৃত systemd-তে একটি সমস্যা ছিল। Ubuntu ১৬.০৪, এবং এটি সংযোগের জন্য তৈরি করা মাউন্টগুলি পরিচালনা করার সময় ঘটে। subPath ConfigMap এর বা গোপন এর থেকে। পোদের কাজ শেষ করার পর systemd পরিষেবা এবং এর পরিষেবা মাউন্ট থাকে সিস্টেমে সময়ের সাথে সাথে, তাদের একটি বিশাল সংখ্যা জমা হয়। এই বিষয়ে এমনকি সমস্যা আছে:

1. #5916;
2. কুবারনেটস #57345.

...যার শেষটি systemd-এ PR-কে নির্দেশ করে: #7811 (সিস্টেমে সমস্যা - #7798).

সমস্যাটি আর নেই। Ubuntu ১৮.০৪, কিন্তু আপনি যদি ব্যবহার চালিয়ে যেতে চান Ubuntu ১৬.০৪, এই বিষয়ে আমাদের বিকল্প সমাধানটি আপনার কাজে লাগতে পারে।

তাই আমরা নিম্নলিখিত ডেমনসেট তৈরি করেছি:

---
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

... এবং এটি নিম্নলিখিত স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে:

#!/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

... এবং এটি পূর্বে উল্লেখিত সুপারক্রোনিক ব্যবহার করে প্রতি 5 মিনিটে চলে। এর ডকারফাইলটি এইরকম দেখাচ্ছে:

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"]

গল্প 4. পড নির্ধারণ করার সময় প্রতিযোগিতামূলকতা

এটি লক্ষ্য করা গেছে যে: যদি আমাদের একটি নোডের উপর একটি পড রাখা থাকে এবং এর চিত্রটি খুব দীর্ঘ সময়ের জন্য পাম্প করা হয়, তবে আরেকটি পড যা একই নোডকে "হিট" করবে নতুন পোদের ইমেজ টানতে শুরু করে না. পরিবর্তে, পূর্ববর্তী পডের চিত্রটি টানা না হওয়া পর্যন্ত এটি অপেক্ষা করে। ফলস্বরূপ, একটি পড যা ইতিমধ্যেই নির্ধারিত ছিল এবং যার চিত্রটি মাত্র এক মিনিটের মধ্যে ডাউনলোড করা যেতে পারে তার স্ট্যাটাসে শেষ হবে containerCreating.

ইভেন্টগুলি এইরকম কিছু দেখাবে:

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

এটা যে সক্রিয় আউট একটি ধীর রেজিস্ট্রি থেকে একটি একক চিত্র স্থাপনা ব্লক করতে পারে প্রতি নোড

দুর্ভাগ্যবশত, পরিস্থিতি থেকে বেরিয়ে আসার অনেক উপায় নেই:

1. আপনার ডকার রেজিস্ট্রি সরাসরি ক্লাস্টারে বা সরাসরি ক্লাস্টারের সাথে ব্যবহার করার চেষ্টা করুন (উদাহরণস্বরূপ, গিটল্যাব রেজিস্ট্রি, নেক্সাস, ইত্যাদি);
2. যেমন ইউটিলিটি ব্যবহার করুন ক্রাকেনকে.

গল্প 5. স্মৃতির অভাবে নোড ঝুলে যায়

বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের অপারেশন চলাকালীন, আমরা এমন একটি পরিস্থিতির সম্মুখীন হয়েছি যেখানে একটি নোড সম্পূর্ণরূপে অ্যাক্সেসযোগ্য হওয়া বন্ধ করে দেয়: SSH সাড়া দেয় না, সমস্ত মনিটরিং ডেমন পড়ে যায় এবং তারপরে লগগুলিতে অস্বাভাবিক কিছুই (বা প্রায় কিছুই) নেই।

আমি আপনাকে একটি নোডের উদাহরণ ব্যবহার করে ছবিতে বলব যেখানে MongoDB কাজ করে।

এই উপরের মত দেখায় কি থেকে দুর্ঘটনা:

এবং এই মত - после দুর্ঘটনা:

পর্যবেক্ষণে, একটি তীক্ষ্ণ লাফও রয়েছে, যেখানে নোডটি উপলব্ধ হওয়া বন্ধ করে দেয়:

সুতরাং, স্ক্রিনশট থেকে এটি স্পষ্ট যে:

1. মেশিনে RAM শেষের কাছাকাছি;
2. RAM খরচে একটি তীক্ষ্ণ লাফ রয়েছে, যার পরে পুরো মেশিনে অ্যাক্সেস হঠাৎ অক্ষম করা হয়;
3. মঙ্গোতে একটি বড় কাজ আসে, যা ডিবিএমএস প্রক্রিয়াকে আরও মেমরি ব্যবহার করতে এবং ডিস্ক থেকে সক্রিয়ভাবে পড়তে বাধ্য করে।

দেখা যাচ্ছে যে যদি মধ্যে Linux ফ্রি মেমোরি শেষ হয়ে গেলে (মেমোরি প্রেসার তৈরি হয়) এবং কোনো সোয়াপ না থাকলে, থেকে যখন ওওএম হত্যাকারী আসে, তখন পৃষ্ঠাগুলিকে পৃষ্ঠার ক্যাশেতে ফেলে দেওয়া এবং সেগুলিকে ডিস্কে লেখার মধ্যে একটি ভারসাম্যমূলক কাজ হতে পারে। এটি kswapd দ্বারা করা হয়, যা পরবর্তী বিতরণের জন্য সাহসের সাথে যতটা সম্ভব মেমরি পৃষ্ঠা মুক্ত করে।

দুর্ভাগ্যবশত, একটি বৃহৎ I/O লোড সহ অল্প পরিমাণ ফ্রি মেমরির সাথে, kswapd পুরো সিস্টেমের বাধা হয়ে দাঁড়ায়, কারণ তারা এটির সাথে আবদ্ধ সব সিস্টেমে মেমরি পৃষ্ঠাগুলির বরাদ্দ (পৃষ্ঠার ত্রুটি)। এটি একটি দীর্ঘ সময়ের জন্য যেতে পারে যদি প্রক্রিয়াগুলি আর মেমরি ব্যবহার করতে না চায়, তবে OOM-কিলার অ্যাবিস-এর একেবারে প্রান্তে স্থির থাকে।

স্বাভাবিক প্রশ্ন হল: কেন ওওএম হত্যাকারী এত দেরিতে আসে? এর বর্তমান পুনরাবৃত্তিতে, OOM হত্যাকারী অত্যন্ত বোকা: এটি শুধুমাত্র তখনই প্রক্রিয়াটিকে মেরে ফেলবে যখন একটি মেমরি পৃষ্ঠা বরাদ্দ করার প্রচেষ্টা ব্যর্থ হয়, যেমন যদি পৃষ্ঠার ত্রুটি ব্যর্থ হয়। এটি দীর্ঘ সময়ের জন্য ঘটে না, কারণ kswapd সাহসের সাথে মেমরি পৃষ্ঠাগুলিকে মুক্ত করে, পৃষ্ঠার ক্যাশে ডাম্প করে (আসলে সিস্টেমের সম্পূর্ণ ডিস্ক I/O) ডিস্কে ফিরে আসে। আরও বিস্তারিতভাবে, কার্নেলের এই ধরনের সমস্যাগুলি দূর করার জন্য প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলির বিবরণ সহ, আপনি পড়তে পারেন এখানে.

এই আচরণ উন্নতি করা উচিত একটি মূলের সাথে Linux 4.6 + +।

গল্প 6. শুঁটি মুলতুবি অবস্থায় আটকে যায়

কিছু ক্লাস্টারে, যেখানে সত্যিই অনেকগুলি শুঁটি কাজ করে, আমরা লক্ষ্য করতে শুরু করেছি যে তাদের বেশিরভাগই রাজ্যে খুব দীর্ঘ সময়ের জন্য "ঝুলে আছে" Pending, যদিও ডকার কন্টেইনারগুলি ইতিমধ্যেই নোডগুলিতে চলছে এবং ম্যানুয়ালি দিয়ে কাজ করা যেতে পারে।

তাছাড়া, ইন describe এখানে কোন ভুল নেই:

  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

কিছু খনন করার পরে, আমরা অনুমান করেছি যে কুবেলেটের কাছে কেবল পডের অবস্থা এবং জীবন্ততা/প্রস্তুতি পরীক্ষার সমস্ত তথ্য API সার্ভারে পাঠানোর সময় নেই।

এবং সাহায্য অধ্যয়ন করার পরে, আমরা নিম্নলিখিত পরামিতিগুলি খুঁজে পেয়েছি:

--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)

যেমন দেখা গেল, ডিফল্ট মান বেশ ছোট, এবং 90% এ তারা সমস্ত চাহিদা কভার করে... যাইহোক, আমাদের ক্ষেত্রে এটি যথেষ্ট ছিল না। অতএব, আমরা নিম্নলিখিত মানগুলি সেট করি:

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

... এবং কুবেলেটগুলি পুনরায় চালু করেছি, তারপরে আমরা API সার্ভারে কলের গ্রাফে নিম্নলিখিত চিত্রটি দেখেছি:

... এবং হ্যাঁ, সবকিছু উড়তে শুরু!

দ্রষ্টব্য

বাগ সংগ্রহ এবং এই নিবন্ধটি প্রস্তুত করার জন্য তাদের সহায়তার জন্য, আমি আমাদের কোম্পানির অসংখ্য প্রকৌশলী এবং বিশেষ করে আমাদের R&D দলের আমার সহকর্মী আন্দ্রে ক্লিমন্তেভের প্রতি গভীর কৃতজ্ঞতা প্রকাশ করছি (জুজ্জা).

PPS

আমাদের ব্লগেও পড়ুন:

• «Kubernetes পডগুলিতে ডিবাগ করার জন্য kubectl-debug প্লাগইন».
• Kubernetes টিপস এবং কৌশল লুপ:
  • «হেলম 2 ব্যবস্থাপনায় একটি ক্লাস্টারে চলমান সংস্থান স্থানান্তর";
  • «একটি ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনে নোড বরাদ্দ এবং লোড সম্পর্কে";
  • «ডেভ সাইটগুলিতে অ্যাক্সেস";
  • «বড় ডাটাবেসের জন্য বুটস্ট্র্যাপ দ্রুত করা».

উত্স: www.habr.com