6 ແມງໄມ້ລະບົບທີ່ຫນ້າສົນໃຈເມື່ອໃຊ້ Kubernetes [ແລະການແກ້ໄຂຂອງມັນ]

ໃນໄລຍະຫຼາຍປີຂອງການນໍາໃຊ້ Kubernetes ໃນການຜະລິດ, ພວກເຮົາໄດ້ສະສົມເລື່ອງທີ່ຫນ້າສົນໃຈຫຼາຍຂອງວິທີການແມງໄມ້ໃນອົງປະກອບຂອງລະບົບຕ່າງໆນໍາໄປສູ່ຜົນສະທ້ອນທີ່ບໍ່ຫນ້າພໍໃຈແລະ / ຫຼືບໍ່ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ຜົນກະທົບຕໍ່ການດໍາເນີນງານຂອງບັນຈຸແລະຝັກ. ໃນບົດຄວາມນີ້ພວກເຮົາໄດ້ເລືອກເອົາບາງອັນທົ່ວໄປທີ່ສຸດຫຼືຫນ້າສົນໃຈ. ເຖິງແມ່ນວ່າເຈົ້າບໍ່ເຄີຍໂຊກດີພໍທີ່ຈະພົບກັບສະຖານະການດັ່ງກ່າວ, ການອ່ານເລື່ອງສັ້ນຂອງນັກສືບ - ໂດຍສະເພາະ "ມືທໍາອິດ" - ແມ່ນຫນ້າສົນໃຈສະເຫມີ, ບໍ່ແມ່ນບໍ?..

ເລື່ອງ 1. Supercronic ແລະ Docker ຫ້ອຍ

ໃນກຸ່ມໜຶ່ງ, ພວກເຮົາໄດ້ຮັບ Docker ແຊ່ແຂງເປັນໄລຍະໆ, ເຊິ່ງລົບກວນການເຮັດວຽກປົກກະຕິຂອງກຸ່ມ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ຕໍ່ໄປນີ້ໄດ້ຖືກສັງເກດເຫັນຢູ່ໃນບັນທຶກ 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

…

ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາສົນໃຈທີ່ສຸດກ່ຽວກັບຄວາມຜິດພາດນີ້ແມ່ນຂໍ້ຄວາມ: pthread_create failed: No space left on device. ການສຶກສາດ່ວນ ເອກະສານ ໄດ້ອະທິບາຍວ່າ Docker ບໍ່ສາມາດຕັດຂະບວນການໄດ້, ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າມັນຄ້າງເປັນໄລຍະ.

ໃນການຕິດຕາມ, ຮູບພາບຕໍ່ໄປນີ້ກົງກັບສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ:

ສະຖານະການທີ່ຄ້າຍຄືກັນແມ່ນສັງເກດເຫັນຢູ່ໃນຂໍ້ອື່ນໆ:

ໃນ nodes ດຽວກັນພວກເຮົາເຫັນ:

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>

ມັນໄດ້ຫັນອອກວ່າພຶດຕິກໍານີ້ແມ່ນຜົນສະທ້ອນຂອງຝັກທີ່ເຮັດວຽກກັບ supercronic (ຜົນປະໂຫຍດຂອງ Go ທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ເພື່ອເຮັດວຽກ cron ໃນ pods):

 _ 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>
…

ບັນຫາແມ່ນນີ້: ໃນເວລາທີ່ວຽກງານໃດຫນຶ່ງຖືກດໍາເນີນຢູ່ໃນ supercronic, ຂະບວນການ spawned ໂດຍມັນ ບໍ່ສາມາດຢຸດເຊົາຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ປ່ຽນເປັນສີ ຜີດິບ.

Примечание: ເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນ, ຂະບວນການແມ່ນ spawned ໂດຍວຽກງານ cron, ແຕ່ supercronic ບໍ່ແມ່ນລະບົບ init ແລະບໍ່ສາມາດ "ຮັບຮອງເອົາ" ຂະບວນການທີ່ລູກຂອງມັນ spawned. ເມື່ອສັນຍານ SIGHUP ຫຼື SIGTERM ຖືກຍົກຂຶ້ນມາ, ພວກມັນບໍ່ໄດ້ຖືກຖ່າຍທອດໄປສູ່ຂະບວນການຂອງເດັກ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ຂະບວນການຂອງເດັກບໍ່ຢຸດຕິແລະຍັງຄົງຢູ່ໃນສະຖານະ zombie. ທ່ານສາມາດອ່ານເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບທັງຫມົດນີ້, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ໃນ ບົດຄວາມດັ່ງກ່າວ.

ມີສອງວິທີເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ:

1. ເປັນການແກ້ໄຂຊົ່ວຄາວ - ເພີ່ມຈໍານວນຂອງ PIDs ໃນລະບົບໃນຈຸດດຽວໃນເວລາ:

          /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. ຫຼືເປີດຕົວວຽກງານໃນ supercronic ບໍ່ແມ່ນໂດຍກົງ, ແຕ່ໃຊ້ດຽວກັນ ທີນິ, ເຊິ່ງສາມາດທີ່ຈະສິ້ນສຸດຂະບວນການຢ່າງຖືກຕ້ອງແລະບໍ່ແມ່ນ zombies ໄຂ່.

ເລື່ອງ 2. “Zombies” ເມື່ອລຶບ cgroup

Kubelet ເລີ່ມບໍລິໂພກ CPU ຫຼາຍ:

ບໍ່ມີໃຜຈະມັກນີ້, ດັ່ງນັ້ນພວກເຮົາປະກອບອາວຸດດ້ວຍຕົນເອງ ງາມ ແລະເລີ່ມຈັດການກັບບັນຫາ. ຜົນ​ການ​ສອບ​ສວນ​ມີ​ດັ່ງ​ນີ້:

• Kubelet ໃຊ້ເວລາຫຼາຍກວ່າໜຶ່ງສ່ວນສາມຂອງ CPU ຂອງມັນເພື່ອດຶງຂໍ້ມູນໜ່ວຍຄວາມຈຳຈາກທຸກກຸ່ມ:

  

• ໃນບັນຊີລາຍຊື່ທາງໄປສະນີຂອງຜູ້ພັດທະນາ kernel ທ່ານສາມາດຊອກຫາໄດ້ ການສົນທະນາຂອງບັນຫາ. ໃນສັ້ນ, ຈຸດມາຈາກນີ້: ໄຟລ໌ tmpfs ຕ່າງໆແລະສິ່ງທີ່ຄ້າຍຄືກັນອື່ນໆບໍ່ໄດ້ຖືກໂຍກຍ້າຍອອກຈາກລະບົບຢ່າງສົມບູນ ເມື່ອລຶບ cgroup, ອັນທີ່ເອີ້ນວ່າ memcg zombie. ໄວຫຼືຫຼັງຈາກນັ້ນພວກເຂົາຈະຖືກລຶບຖິ້ມຈາກ cache ຂອງຫນ້າ, ແຕ່ມີຄວາມຈໍາຫຼາຍຢູ່ໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍແລະ kernel ບໍ່ເຫັນຈຸດທີ່ຈະເສຍເວລາໃນການລຶບພວກມັນ. ດ້ວຍເຫດນີ້ ເຂົາເຈົ້າຈຶ່ງສືບຕໍ່ເກັບມ້ຽນ. ເປັນຫຍັງມັນຈິ່ງເກີດຂຶ້ນ? ນີ້ແມ່ນເຊີບເວີທີ່ມີວຽກ cron ທີ່ສ້າງວຽກໃຫມ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແລະກັບພວກເຂົາ pods ໃຫມ່. ດັ່ງນັ້ນ, cgroups ໃຫມ່ແມ່ນຖືກສ້າງຂຶ້ນສໍາລັບບັນຈຸຢູ່ໃນພວກມັນ, ເຊິ່ງຈະຖືກລຶບຖິ້ມໃນໄວໆນີ້.
• ເປັນຫຍັງ cAdvisor ໃນ kubelet ຈຶ່ງເສຍເວລາຫຼາຍ? ນີ້ແມ່ນງ່າຍທີ່ຈະເຫັນດ້ວຍການປະຕິບັດທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດ time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. ຖ້າຢູ່ໃນເຄື່ອງຈັກທີ່ມີສຸຂະພາບດີ, ການດໍາເນີນງານໃຊ້ເວລາ 0,01 ວິນາທີ, ຫຼັງຈາກນັ້ນໃນ cron02 ທີ່ມີບັນຫາມັນໃຊ້ເວລາ 1,2 ວິນາທີ. ສິ່ງແມ່ນວ່າ cAdvisor, ເຊິ່ງອ່ານຂໍ້ມູນຈາກ sysfs ຊ້າຫຼາຍ, ພະຍາຍາມຄໍານຶງເຖິງຄວາມຈໍາທີ່ໃຊ້ໃນກຸ່ມ zombie.
• ເພື່ອເອົາ zombies ອອກໄປຢ່າງບັງຄັບ, ພວກເຮົາໄດ້ພະຍາຍາມລ້າງແຄດຕາມທີ່ແນະນໍາໃນ LKML: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - ແຕ່ແກ່ນໄດ້ຫັນອອກຈະສັບສົນຫຼາຍແລະ crashed ລົດ.

ຈະເຮັດແນວໃດ? ບັນຫາກຳລັງຖືກແກ້ໄຂ (ຄໍາຫມັ້ນສັນຍາ, ແລະສໍາລັບລາຍລະອຽດເບິ່ງ ປ່ອຍ​ຂໍ້​ຄວາມ​) ການອັບເດດ Linux kernel ເປັນເວີຊັ່ນ 4.16.

ປະຫວັດ 3. Systemd ແລະ mount ຂອງມັນ

ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, kubelet ກຳ ລັງໃຊ້ຊັບພະຍາກອນຫຼາຍເກີນໄປໃນບາງຂໍ້, ແຕ່ເວລານີ້ມັນໃຊ້ຄວາມຊົງ ຈຳ ຫຼາຍເກີນໄປ:

ມັນໄດ້ຫັນອອກວ່າມີບັນຫາໃນ systemd ທີ່ໃຊ້ໃນ Ubuntu 16.04, ແລະມັນເກີດຂື້ນໃນເວລາທີ່ຈັດການ mounts ທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນສໍາລັບການເຊື່ອມຕໍ່. subPath ຈາກ ConfigMaps ຫຼືຄວາມລັບ. ຫຼັງຈາກຝັກໄດ້ສໍາເລັດການເຮັດວຽກຂອງມັນ ການບໍລິການ systemd ແລະ mount ການບໍລິການຂອງມັນຍັງຄົງຢູ່ ໃນ​ລະ​ບົບ​. ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ, ຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຂອງພວກເຂົາສະສົມ. ຍັງມີບັນຫາກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ນີ້:

1. #5916;
2. kubernetes #57345.

...ອັນສຸດທ້າຍຫມາຍເຖິງ PR ໃນ systemd: #7811 (ບັນຫາໃນລະບົບ - #7798).

ບັນຫາບໍ່ມີຢູ່ໃນ Ubuntu 18.04 ອີກຕໍ່ໄປ, ແຕ່ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສືບຕໍ່ໃຊ້ Ubuntu 16.04, ທ່ານອາດຈະຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂຂອງພວກເຮົາໃນຫົວຂໍ້ນີ້ທີ່ເປັນປະໂຫຍດ.

ດັ່ງນັ້ນພວກເຮົາໄດ້ສ້າງ DaemonSet ຕໍ່ໄປນີ້:

---
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

... ແລະມັນໃຊ້ script ຕໍ່ໄປນີ້:

#!/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

... ແລະມັນແລ່ນທຸກໆ 5 ນາທີໂດຍໃຊ້ supercronic ທີ່ໄດ້ກ່າວມາກ່ອນຫນ້ານີ້. Dockerfile ຂອງມັນເບິ່ງຄືວ່ານີ້:

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"]

ເລື່ອງ 4. ການແຂ່ງຂັນໃນເວລາຈັດຕາຕະລາງຝັກ

ມັນສັງເກດເຫັນວ່າ: ຖ້າພວກເຮົາມີຝັກທີ່ວາງຢູ່ເທິງໂນດແລະຮູບພາບຂອງມັນຖືກດູດອອກເປັນເວລາດົນນານ, ຫຼັງຈາກນັ້ນອີກຝັກຫນຶ່ງທີ່ "ຕີ" ໂຫນດດຽວກັນຈະງ່າຍດາຍ. ບໍ່ໄດ້ເລີ່ມດຶງຮູບຂອງຝັກໃຫມ່. ແທນທີ່ຈະ, ມັນລໍຖ້າຈົນກ່ວາຮູບພາບຂອງຝັກທີ່ຜ່ານມາຖືກດຶງ. ດັ່ງນັ້ນ, ຝັກທີ່ຖືກກໍານົດໄວ້ແລ້ວແລະຮູບພາບທີ່ສາມາດດາວໂຫລດໄດ້ໃນເວລາພຽງແຕ່ນາທີຈະສິ້ນສຸດໃນສະຖານະຂອງ containerCreating.

ເຫດການຈະມີລັກສະນະດັ່ງນີ້:

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

ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ຮູບພາບດຽວຈາກການລົງທະບຽນຊ້າສາມາດຂັດຂວາງການໃຊ້ງານໄດ້ ຕໍ່ node.

ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ບໍ່ມີວິທີການຈໍານວນຫຼາຍອອກຈາກສະຖານະການ:

1. ພະຍາຍາມໃຊ້ Docker Registry ຂອງທ່ານໂດຍກົງໃນ cluster ຫຼືໂດຍກົງກັບ cluster (ຕົວຢ່າງ, GitLab Registry, Nexus, ແລະອື່ນໆ);
2. ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ອຸ​ປະ​ກອນ​ເຊັ່ນ​: RE:.

ເລື່ອງ 5. Nodes hang ເນື່ອງຈາກຂາດຄວາມຊົງຈໍາ

ໃນລະຫວ່າງການປະຕິບັດງານຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆ, ພວກເຮົາຍັງພົບສະຖານະການທີ່ node ຢຸດເຊົາຢ່າງສົມບູນເພື່ອເຂົ້າເຖິງ: SSH ບໍ່ຕອບສະຫນອງ, daemons ຕິດຕາມກວດກາທັງຫມົດຕົກລົງ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນບໍ່ມີຫຍັງ (ຫຼືເກືອບບໍ່ມີຫຍັງ) ຜິດປົກກະຕິໃນບັນທຶກ.

ຂ້ອຍຈະບອກເຈົ້າໃນຮູບພາບໂດຍໃຊ້ຕົວຢ່າງຂອງຫນຶ່ງ node ທີ່ MongoDB ເຮັດວຽກ.

ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຢູ່ເທິງສຸດເບິ່ງຄືວ່າ ການ ອຸ​ປະ​ຕິ​ເຫດ​:

ແລະ​ເຊັ່ນ​ນີ້ - после ອຸ​ປະ​ຕິ​ເຫດ​:

ໃນ​ການ​ຕິດ​ຕາມ​ກວດ​ກາ​, ກໍ​ຍັງ​ມີ​ການ​ກະ​ໂດດ​ຂັ້ນ​ທີ່​ແຫຼມ​, ທີ່ node ຢຸດ​ການ​ມີ​ຢູ່​:

ດັ່ງນັ້ນ, ຈາກ screenshots ມັນເປັນທີ່ຊັດເຈນວ່າ:

1. RAM ໃນເຄື່ອງແມ່ນໃກ້ທີ່ສຸດ;
2. ມີການກະໂດດແຫຼມໃນການບໍລິໂພກ RAM, ຫຼັງຈາກນັ້ນການເຂົ້າເຖິງເຄື່ອງທັງຫມົດແມ່ນຖືກປິດການໃຊ້ງານຢ່າງກະທັນຫັນ;
3. ວຽກງານຂະຫນາດໃຫຍ່ມາຮອດ Mongo, ເຊິ່ງບັງຄັບໃຫ້ຂະບວນການ DBMS ໃຊ້ຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຫຼາຍຂຶ້ນແລະອ່ານຈາກແຜ່ນຢ່າງຫ້າວຫັນ.

ມັນປະກົດວ່າຖ້າ Linux ແລ່ນອອກຈາກຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຟຣີ (ຄວາມກົດດັນຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຢູ່ໃນ) ແລະບໍ່ມີການແລກປ່ຽນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນ. ການ ເມື່ອ killer OOM ມາຮອດ, ການດຸ່ນດ່ຽງອາດຈະເກີດຂື້ນລະຫວ່າງການຖິ້ມຫນ້າເຂົ້າໄປໃນ cache ຂອງຫນ້າແລະຂຽນພວກມັນກັບຄືນໄປບ່ອນແຜ່ນ. ນີ້ແມ່ນເຮັດໄດ້ໂດຍ kswapd, ເຊິ່ງ bravely frees ເຖິງຫນ້າຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຫຼາຍເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບການແຈກຢາຍຕໍ່ມາ.

ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ດ້ວຍການໂຫຼດ I/O ຂະຫນາດໃຫຍ່ບວກກັບຈໍານວນຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຟຣີຈໍານວນຫນ້ອຍ, kswapd ກາຍເປັນຄໍຂວດຂອງລະບົບທັງຫມົດ, ເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກ tied ກັບມັນ ທັງ​ຫມົດ ການຈັດສັນ (ຄວາມຜິດຂອງຫນ້າ) ຂອງຫນ້າຫນ່ວຍຄວາມຈໍາໃນລະບົບ. ນີ້ສາມາດສືບຕໍ່ເປັນເວລາດົນນານຫຼາຍຖ້າຂະບວນການບໍ່ຕ້ອງການໃຊ້ຄວາມຊົງຈໍາອີກຕໍ່ໄປ, ແຕ່ຖືກແກ້ໄຂຢູ່ທີ່ຂອບຂອງ OOM-killer abys.

ຄໍາຖາມທໍາມະຊາດແມ່ນ: ເປັນຫຍັງນັກຄາດຕະກອນ OOM ຈຶ່ງມາຊ້າ? ໃນ iteration ໃນປັດຈຸບັນຂອງຕົນ, killer OOM ແມ່ນ stupid ທີ່ສຸດ: ມັນຈະຂ້າຂະບວນການພຽງແຕ່ໃນເວລາທີ່ຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະຈັດສັນຫນ້າຫນ່ວຍຄວາມຈໍາລົ້ມເຫລວ, i.e. ຖ້າຄວາມຜິດຂອງຫນ້າລົ້ມເຫລວ. ນີ້ບໍ່ໄດ້ເກີດຂຶ້ນເປັນເວລາດົນນານ, ເພາະວ່າ kswapd ກ້າຫານປົດປ່ອຍຫນ້າຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ, dumping cache ຂອງຫນ້າ (ໃນຕົວຈິງແລ້ວ disk I/O ທັງຫມົດໃນລະບົບ) ກັບ disk. ໃນລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ, ມີຄໍາອະທິບາຍກ່ຽວກັບຂັ້ນຕອນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອລົບລ້າງບັນຫາດັ່ງກ່າວໃນແກ່ນ, ທ່ານສາມາດອ່ານໄດ້ ທີ່ນີ້.

ພຶດຕິກໍານີ້ ຄວນປັບປຸງ ກັບ Linux kernel 4.6+.

ເລື່ອງ 6. Pods ໄດ້ stuck ໃນສະຖານະຍັງຄ້າງ

ໃນບາງກຸ່ມ, ໃນນັ້ນມີຝັກຈໍານວນຫຼາຍປະຕິບັດ, ພວກເຮົາເລີ່ມສັງເກດເຫັນວ່າພວກມັນສ່ວນໃຫຍ່ "ຫ້ອຍ" ເປັນເວລາດົນນານຢູ່ໃນລັດ. Pending, ເຖິງແມ່ນວ່າ Docker containers ຕົວເອງກໍາລັງແລ່ນຢູ່ໃນ nodes ແລະສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ໃນ describe ບໍ່​ມີ​ຫຍັງ​ຜິດ​ພາດ​:

  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

ຫຼັງຈາກການຂຸດຂຸມບາງ, ພວກເຮົາໄດ້ສົມມຸດຕິຖານວ່າ kubelet ພຽງແຕ່ບໍ່ມີເວລາທີ່ຈະສົ່ງຂໍ້ມູນທັງຫມົດກ່ຽວກັບສະຖານະຂອງຝັກແລະການທົດສອບການດໍາລົງຊີວິດ / ຄວາມພ້ອມກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ API.

ແລະຫຼັງຈາກການສຶກສາການຊ່ວຍເຫຼືອ, ພວກເຮົາພົບເຫັນຕົວກໍານົດການດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

--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)

ດັ່ງທີ່ເຫັນ, ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນແມ່ນຂ້ອນຂ້າງນ້ອຍ, ແລະໃນ 90% ພວກເຂົາເຈົ້າກວມເອົາຄວາມຕ້ອງການທັງຫມົດ ... ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນກໍລະນີຂອງພວກເຮົານີ້ບໍ່ພຽງພໍ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາກໍານົດຄ່າດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

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

... ແລະ restarted kubelets, ຫຼັງຈາກນັ້ນພວກເຮົາເຫັນຮູບດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້ໃນກາຟຂອງການໂທກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງ API:

... ແລະແມ່ນແລ້ວ, ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງເລີ່ມບິນ!

PS

ສໍາລັບການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງພວກເຂົາໃນການເກັບກໍາຂໍ້ບົກພ່ອງແລະການກະກຽມບົດຄວາມນີ້, ຂ້າພະເຈົ້າຂໍສະແດງຄວາມຂອບໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງຕໍ່ວິສະວະກອນຈໍານວນຫລາຍຂອງບໍລິສັດຂອງພວກເຮົາ, ແລະໂດຍສະເພາະກັບເພື່ອນຮ່ວມງານຂອງຂ້ອຍຈາກທີມງານ R & D ຂອງພວກເຮົາ Andrey Klimentyev (zuzzas).

PPS

ອ່ານຍັງຢູ່ໃນ blog ຂອງພວກເຮົາ:

• «ປັ໊ກອິນ kubectl-debug ສຳລັບການດີບັກໃນພອດ Kubernetes".
• ເຄັດລັບ ແລະເຄັດລັບ Kubernetes:
  • «ການໂອນຊັບພະຍາກອນທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນກຸ່ມໄປຫາການຈັດການ Helm 2"
  • «ກ່ຽວກັບການຈັດສັນ node ແລະການໂຫຼດໃນແອັບພລິເຄຊັນເວັບ"
  • «ການເຂົ້າເຖິງເວັບໄຊທ໌ dev"
  • «ເລັ່ງ bootstrap ສໍາລັບຖານຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່".

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: www.habr.com