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

Tijekom godina korištenja Kubernetesa u proizvodnji nakupili smo mnogo zanimljivih priča o tome kako su greške u različitim komponentama sustava dovele do neugodnih i/ili neshvatljivih posljedica koje utječu na rad spremnika i podova. U ovom smo članku odabrali neke od najčešćih ili zanimljivih. Čak i ako nikad nemate sreće da se susrećete s takvim situacijama, čitanje ovakvih kratkih detektivskih priča – pogotovo iz “prve ruke” – uvijek je zanimljivo, zar ne?..

Priča 1. Supercronic i Docker vise

Na jednom od klastera povremeno smo dobivali zamrznuti Docker koji je ometao normalno funkcioniranje klastera. U isto vrijeme, u zapisima Dockera uočeno 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 kod ove greške je poruka: pthread_create failed: No space left on device. Brzo učenje dokumentacija objasnio je da Docker ne može forkirati proces, zbog čega se povremeno zamrzava.

U praćenju, sljedeća slika odgovara onome što se događa:

Slična je situacija uočena 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 ovakvo ponašanje posljedica rada s mahunom 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 izvodi u supercronicu, proces koji je iznjedrio ne može ispravno završiti, pretvarajući se u zombi.

Primijetiti: Da budemo precizniji, procesi su stvoreni cron zadacima, ali supercronic nije init sustav i ne može "usvojiti" procese koje su proizvela njegova djeca. Kada se podignu signali SIGHUP ili SIGTERM, oni se ne prosljeđuju podređenim procesima, što rezultira time da se podređeni procesi ne prekidaju i ostaju u statusu zombija. Više o svemu tome možete pročitati npr. u takav članak.

Postoji nekoliko načina za rješavanje problema:

1. Kao privremeno rješenje - povećajte broj PID-ova u sustavu 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 supercronicu ne izravno, već koristeći isti kace, koji može ispravno prekinuti procese i ne rađati zombije.

Priča 2. “Zombiji” prilikom brisanja cgrupe

Kubelet je počeo trošiti puno CPU-a:

Ovo se nikome neće svidjeti, pa smo se naoružali za izvedbu i počeo se baviti problemom. Rezultati istrage bili su sljedeći:

• Kubelet troši više od trećine svog CPU vremena povlačeći memorijske podatke iz svih cgroup-ova:

  

• Na mailing listi programera kernela možete pronaći rasprava o problemu. Ukratko, poanta se svodi na ovo: razne tmpfs datoteke i druge slične stvari nisu potpuno uklonjene iz sustava prilikom brisanja cgrupe tzv memcg zombi. Prije ili kasnije oni će biti izbrisani iz predmemorije stranice, ali na poslužitelju ima puno memorije i kernel ne vidi smisao u gubitku vremena na njihovo brisanje. Zato se i dalje gomilaju. Zašto se to uopće događa? Ovo je poslužitelj s cron poslovima koji stalno stvara nove poslove, a s njima i nove podove. Tako se stvaraju nove cgrupe za spremnike u njima, koje se ubrzo brišu.
• Zašto cAdvisor u kubelet-u gubi toliko vremena? To je lako vidjeti s najjednostavnijom izvedbom time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. Ako na zdravom stroju operacija traje 0,01 sekundu, onda na problematičnom cron02 traje 1,2 sekunde. Stvar je u tome što cAdvisor, koji vrlo sporo čita podatke iz sysfs-a, pokušava uzeti u obzir memoriju korištenu u zombie cgroups.
• Da bismo nasilno uklonili zombije, pokušali smo očistiti predmemorije kao što je preporučeno u LKML-u: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - ali pokazalo se da je kernel kompliciraniji i srušio je auto.

Što uraditi? Problem se rješava (počiniti, a za opis vidi otpustiti poruku) ažuriranje kernela Linux do verzije 4.16.

Povijest 3. Systemd i njegovo montiranje

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

Pokazalo se da postoji problem sa systemd-om koji se koristi u Ubuntu 16.04, a javlja se prilikom upravljanja nosačima koji su stvoreni za povezivanje subPath iz ConfigMapa ili tajnih. Nakon što pod završi svoj posao servis systemd i njegovo montiranje servisa ostaju u sustavu. S vremenom ih se nakupi ogroman broj. Postoje čak i problemi na ovu temu:

1. #5916;
2. kubernetes #57345.

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

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

Primijećeno je da: ako imamo mahunu postavljenu na čvor i njena slika se ispumpava jako dugo, onda će druga mahuna koja je "pogodila" isti čvor jednostavno ne počne povlačiti sliku nove mahune. Umjesto toga, čeka dok se ne povuče slika prethodne jedinice. Kao rezultat toga, pod koji je već zakazan i čija se slika mogla preuzeti 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"

Ispada da jedna slika iz sporog registra može blokirati implementaciju po čvoru.

Nažalost, nema mnogo izlaza iz situacije:

1. Pokušajte koristiti svoj Docker registar izravno u klasteru ili izravno s klasterom (na primjer, GitLab registar, Nexus itd.);
2. Koristite pomoćne programe kao što su Kraken.

Priča 5. Čvorovi vise zbog nedostatka memorije

Tijekom rada raznih aplikacija također smo se susreli sa situacijom kada čvor potpuno prestaje biti dostupan: SSH ne odgovara, svi nadzorni demoni padaju, a zatim nema ničeg (ili gotovo ničeg) anomalnog u zapisima.

Reći ću vam u slikama na primjeru jednog čvora gdje je MongoDB funkcionirao.

Ovako izgleda vrh na nesreće:

I ovako - nakon nesreće:

U praćenju također postoji nagli skok, pri kojem čvor prestaje biti dostupan:

Dakle, iz snimaka zaslona jasno je da:

1. RAM na stroju je pri kraju;
2. Postoji nagli skok u potrošnji RAM-a, nakon čega je pristup cijelom stroju naglo onemogućen;
3. Veliki zadatak stiže na Mongo, što tjera DBMS proces da koristi više memorije i aktivno čita s diska.

Ispada da ako u Linux ponestane slobodne memorije (dolazi do pritiska memorije) i nema zamjene, tada na Kada OOM ubojica stigne, može doći do balansiranja između bacanja stranica u predmemoriju stranica i njihovog pisanja natrag na disk. To radi kswapd, koji hrabro oslobađa što više memorijskih stranica za kasniju distribuciju.

Nažalost, s velikim I/O opterećenjem u kombinaciji s malom količinom slobodne memorije, kswapd postaje usko grlo cijelog sustava, jer su vezani za to sve dodjele (greške stranice) memorijskih stranica u sustavu. To može potrajati jako dugo ako procesi više ne žele koristiti memoriju, nego su fiksirani na samom rubu OOM-killer ponora.

Prirodno pitanje je: zašto OOM ubojica dolazi tako kasno? U svojoj trenutnoj iteraciji, OOM killer je izuzetno glup: ubit će proces samo kada pokušaj dodjele memorijske stranice ne uspije, tj. ako pogreška stranice ne uspije. Ovo se ne događa dosta dugo, jer kswapd hrabro oslobađa memorijske stranice, vraćajući predmemoriju stranica (zapravo cijeli disk I/O u sustavu) natrag na disk. Detaljnije, s opisom koraka potrebnih za uklanjanje takvih problema u kernelu, možete pročitati здесь.

Ovo ponašanje treba poboljšati s jezgrom Linux 4.6 +.

Priča 6. Mahune zaglave u stanju čekanja

U nekim klasterima, u kojima djeluje stvarno mnogo mahuna, počeli smo primjećivati ​​da većina njih “visi” jako dugo u stanju Pending, iako su sami Docker spremnici već pokrenuti na čvorovima i s njima se može raditi ručno.

Štoviše, 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, pretpostavili smo da kubelet jednostavno nema vremena poslati sve informacije o stanju mahuna i testovima živosti/spremnosti API poslužitelju.

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, au 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 ponovno pokrenuli kubelets, nakon čega smo vidjeli sljedeću sliku u grafovima poziva prema API poslužitelju:

... i da, sve je počelo letjeti!

PS

Za njihovu pomoć u prikupljanju grešaka i pripremi ovog članka, izražavam duboku zahvalnost brojnim inženjerima naše tvrtke, a posebno mom kolegi iz našeg tima za istraživanje i razvoj Andreju Klimentjevu (zuzze).

PPS

Pročitajte i na našem blogu:

• «kubectl-debug dodatak za otklanjanje pogrešaka u Kubernetes podovima".
• Kubernetes petlja savjeta i trikova:
  • «Prijenos resursa koji se izvode u klasteru na upravljanje Helm 2»;
  • «O dodjeli čvorova i opterećenjima na web aplikaciji»;
  • «Pristup razvojnim stranicama»;
  • «Ubrzavanje pokretanja za velike baze podataka".

Izvor: www.habr.com