6 zabavnih sistemskih grešaka u radu Kubernetesa [i njihovo rješenje]

Tokom godina korišćenja Kubernetesa u proizvodnji, sakupili smo mnogo zanimljivih priča o tome kako su greške u raznim komponentama sistema dovele do neprijatnih i/ili neshvatljivih posledica koje utiču na rad kontejnera i podova. U ovom članku napravili smo izbor nekih od najčešćih ili najzanimljivijih. Čak i ako nikada nemate sreće da naiđete na takve situacije, čitanje o takvim kratkim detektivskim pričama - posebno iz "prve ruke" - uvijek je zanimljivo, zar ne?..

Priča 1. Supercronic i Docker vise

Na jednom od klastera smo povremeno dobijali zamrznuti Docker, koji je ometao normalno funkcionisanje klastera. U isto vrijeme, u zapisnicima Docker-a primijećeno je sljedeće:

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

…

Ono što nas najviše zanima u vezi ove greške je poruka: pthread_create failed: No space left on device. Quick Study dokumentaciju objasnio je da Docker ne može forkirati proces, zbog čega se periodično zamrzava.

U praćenju, sljedeća slika odgovara onome što se dešava:

Slična situacija se opaža i na drugim čvorovima:

Na istim čvorovima vidimo:

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>

Ispostavilo se da je ovo ponašanje posljedica rada sa kapsulom supercronic (uslužni program Go koji koristimo za pokretanje cron poslova u podovima):

 _ 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>
…

Problem je sljedeći: kada se zadatak pokrene u superkronici, proces je pokrenut iz njega ne može ispravno prekinuti, pretvarajući se u zombi.

primjedba: Da budemo precizniji, procesi su pokrenuti cron zadacima, ali supercronic nije init sistem i ne može "usvojiti" procese koje su njegova djeca pokrenula. Kada se podignu signali SIGHUP ili SIGTERM, oni se ne prosljeđuju podređenim procesima, što rezultira time da se podređeni procesi ne završavaju i ostaju u statusu zombija. Više o svemu tome možete pročitati, na primjer, u takav članak.

Postoji nekoliko načina za rješavanje problema:

1. Kao privremeno rješenje - povećajte broj PID-ova u sistemu u jednom trenutku:

          /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. Ili pokrenite zadatke u supercronic ne direktno, već koristeći isti tini, koji je u stanju da ispravno završi procese i ne stvara zombije.

Priča 2. “Zombiji” prilikom brisanja cgrupe

Kubelet je počeo da troši mnogo CPU-a:

Ovo se nikome neće svidjeti, pa smo se naoružali parf i počeo da se bavi problemom. Rezultati istrage bili su sljedeći:

• Kubelet troši više od trećine svog procesorskog vremena povlačeći memorijske podatke iz svih cgrupa:

  

• Na mailing listi programera kernela možete pronaći diskusija o problemu. Ukratko, poenta se svodi na ovo: razne tmpfs datoteke i druge slične stvari nisu u potpunosti uklonjene iz sistema prilikom brisanja cgrupe, tzv memcg zombi. Prije ili kasnije oni će biti izbrisani iz keša stranica, ali na serveru ima puno memorije i kernel ne vidi smisao u gubljenju vremena na njihovo brisanje. Zato se stalno gomilaju. Zašto se ovo uopšte dešava? Ovo je server sa cron poslovima koji stalno stvara nove poslove, a sa njima i nove podove. Tako se kreiraju nove cgrupe za kontejnere u njima, koji se ubrzo brišu.
• Zašto cAdvisor u kubeletu gubi toliko vremena? To je lako vidjeti najjednostavnijim izvođenjem time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. Ako na zdravoj mašini operacija traje 0,01 sekundu, onda na problematičnoj cron02 traje 1,2 sekunde. Stvar je u tome što cAdvisor, koji vrlo sporo čita podatke iz sysfs-a, pokušava da uzme u obzir memoriju koja se koristi u zombi cgroupama.
• Kako bismo nasilno uklonili zombije, pokušali smo očistiti keš memorije kako je preporučeno u LKML-u: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - ali kernel se pokazao komplikovanijim i srušio je auto.

sta da radim? Problem se rješava (počiniti, a za opis vidi oslobodi poruku) ažuriranje kernela Linux do verzije 4.16.

Istorijat 3. Systemd i njegov mount

Opet, kubelet troši previše resursa na nekim čvorovima, ali ovaj put troši previše memorije:

Ispostavilo se da je postojao problem sa systemd-om koji se koristio u Ubuntu 16.04, a javlja se prilikom upravljanja nosačima koji su kreirani za povezivanje subPath od ConfigMap-a ili tajnih. Nakon što kapsula završi svoj posao systemd servis i njegov servisni nosač ostaju u sistemu. Vremenom se nakuplja ogroman broj njih. Postoje čak i problemi na ovu temu:

1. #5916;
2. kubernetes #57345.

...posljednji se odnosi na PR u systemd: #7811 (problem u systemd-u - #7798).

Problem više nije tu Ubuntu 18.04, ali ako želite nastaviti koristiti Ubuntu 16.04, naše zaobilazno rješenje za ovu temu bi vam moglo biti korisno.

Tako smo napravili sljedeći DaemonSet:

---
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

... i koristi sljedeću skriptu:

#!/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

... i radi svakih 5 minuta koristeći prethodno spomenuti supercronic. Njegov Dockerfile izgleda ovako:

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"]

Priča 4. Konkurentnost pri zakazivanju mahuna

Primijećeno je da: ako imamo pod postavljen na čvor i njegova slika se ispumpava jako dugo, onda će drugi pod koji „pogodi“ isti čvor jednostavno ne počinje povlačiti sliku nove kapsule. Umjesto toga, čeka dok se ne povuče slika prethodne podne. Kao rezultat toga, pod koji je već zakazan i čija je slika mogla biti preuzeta za samo minutu završit će u statusu containerCreating.

Događaji će izgledati otprilike ovako:

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

Ispostavilo se da je to jedna slika iz sporog registra može blokirati primenu po čvoru.

Nažalost, nema mnogo izlaza iz situacije:

1. Pokušajte koristiti svoj Docker Registry direktno u klasteru ili direktno sa klasterom (na primjer, GitLab Registry, Nexus, itd.);
2. Koristite uslužne programe kao npr Kraken.

Priča 5. Čvorovi vise zbog nedostatka memorije

Tokom rada raznih aplikacija naišli smo i na situaciju da čvor potpuno prestaje da bude dostupan: SSH ne reaguje, svi monitoring demoni otpadaju, a onda nema ničeg (ili skoro ništa) anomalija u logovima.

Reći ću vam na slikama koristeći primjer jednog čvora na kojem je funkcionirao MongoDB.

Ovako izgleda na vrhu do nesreće:

I ovako - после nesreće:

U praćenju postoji i oštar skok, pri kojem čvor prestaje biti dostupan:

Dakle, iz snimaka ekrana je jasno da:

1. RAM na mašini je blizu kraja;
2. Dolazi do oštrog skoka u potrošnji RAM-a, nakon čega je pristup cijeloj mašini naglo onemogućen;
3. Veliki zadatak stiže na Mongo, koji prisiljava DBMS proces da koristi više memorije i aktivno čita s diska.

Ispostavilo se da ako u Linux nestane slobodne memorije (dolazi do pritiska memorije) i nema zamjene, tada do Kada dođe ubica OOM-a, može doći do balansiranja između bacanja stranica u keš stranica i njihovog upisivanja nazad na disk. To radi kswapd, koji hrabro oslobađa što više memorijskih stranica za kasniju distribuciju.

Nažalost, s velikim I/O opterećenjem zajedno s malom količinom slobodne memorije, kswapd postaje usko grlo čitavog sistema, jer su vezani za to sve alokacije (greške stranice) memorijskih stranica u sistemu. Ovo može trajati jako dugo ako procesi više ne žele da koriste memoriju, već su fiksirani na samom rubu ponora ubice OOM-a.

Prirodno pitanje je: zašto ubica OOM dolazi tako kasno? U svojoj trenutnoj iteraciji, OOM ubica je izuzetno glup: on će ubiti proces samo kada pokušaj dodjeljivanja memorijske stranice ne uspije, tj. ako greška stranice ne uspije. Ovo se ne dešava dugo vremena, jer kswapd hrabro oslobađa memorijske stranice, izbacujući keš stranica (u stvari, ceo disk I/O u sistemu) nazad na disk. Detaljnije, s opisom koraka potrebnih za uklanjanje takvih problema u kernelu, možete pročitati ovdje.

Ovo ponašanje treba poboljšati s jezgrom Linux 4.6 +.

Priča 6. Mahune se zaglave u stanju čekanja

U nekim klasterima, u kojima posluje zaista mnogo mahuna, počeli smo primjećivati ​​da većina njih “visi” jako dugo u državi Pending, iako sami Docker kontejneri već rade na čvorovima i sa njima se može raditi ručno.

Štaviše, u describe nema ništa loše:

  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

Nakon nekog kopanja, napravili smo pretpostavku da kubelet jednostavno nema vremena da pošalje sve informacije o stanju podova i testovima živosti/spremnosti na API server.

I nakon proučavanja pomoći, pronašli smo sljedeće parametre:

--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)

Kao što se vidi, zadane vrijednosti su prilično male, a u 90% pokrivaju sve potrebe... Međutim, u našem slučaju to nije bilo dovoljno. Stoga postavljamo sljedeće vrijednosti:

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

... i ponovo pokrenuli kubelets, nakon čega smo vidjeli sljedeću sliku na grafovima poziva na API server:

... i da, sve je počelo da leti!

PS

Za njihovu pomoć u prikupljanju grešaka i pripremi ovog članka, izražavam duboku zahvalnost brojnim inženjerima naše kompanije, a posebno mom kolegi iz našeg R&D tima Andreju Klimentjevu (zuzzas).

PPS

Pročitajte i na našem blogu:

• «kubectl-debug dodatak za otklanjanje grešaka u Kubernetes podovima".
• Kubernetes petlja savjeta i trikova:
  • «Prijenos resursa koji rade u klasteru pod kontrolom Helm 2»;
  • «O dodjeli čvorova i opterećenjima na web aplikaciji»;
  • «Pristup dev stranicama»;
  • «Ubrzavanje bootstrapa za velike baze podataka".

izvor: www.habr.com