6 linksmos sistemos klaidos veikiant „Kubernetes“ [ir jų sprendimas]

Per ilgus Kubernetes naudojimo gamyboje metus sukaupėme daug įdomių istorijų, kaip įvairių sistemos komponentų klaidos privedė prie nemalonių ir/ar nesuprantamų padarinių, turinčių įtakos konteinerių ir ankščių veikimui. Šiame straipsnyje atrinkome keletą dažniausiai pasitaikančių ar įdomiausių. Net jei niekada nepasiseka susidurti su tokiomis situacijomis, skaityti apie tokias trumpas detektyvines istorijas – ypač „iš pirmų lūpų“ – visada įdomu, ar ne?

1 istorija. Supercronic ir Docker pakabinimas

Viename iš klasterių periodiškai gaudavome užšaldytą „Docker“, kuris trukdė normaliam klasterio veikimui. Tuo pačiu metu „Docker“ žurnaluose buvo pastebėta:

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

…

Labiausiai mus domina ši klaida: pthread_create failed: No space left on device. Greitas tyrimas dokumentacija paaiškino, kad „Docker“ negalėjo suaktyvinti proceso, todėl jis periodiškai užstojo.

Stebėjimo metu šis vaizdas atitinka tai, kas vyksta:

Panaši situacija pastebima ir kituose mazguose:

Tuose pačiuose mazguose matome:

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>

Paaiškėjo, kad toks elgesys yra ankšties darbo pasekmė superkroninis („Go“ programa, kurią naudojame „cron“ užduotims vykdyti poduose):

 _ 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>
…

Problema yra tokia: kai užduotis vykdoma supercronic režimu, procesas atsiranda dėl jos negali tinkamai nutraukti, virsta zombis.

Atkreipti dėmesį: Tiksliau tariant, procesus sukuria cron užduotys, tačiau superkronikas nėra pradinė sistema ir negali „priimti“ procesų, kuriuos sukūrė jos vaikai. Kai pakeliami SIGHUP arba SIGTERM signalai, jie neperduodami antriniams procesams, todėl antriniai procesai nesibaigia ir lieka zombio būsenoje. Daugiau apie visa tai galite perskaityti, pavyzdžiui, toks straipsnis.

Yra keletas problemų sprendimo būdų:

1. Kaip laikinas sprendimas – vienu metu padidinkite PID skaičių sistemoje:

          /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. Arba paleiskite užduotis „Supercronic“ ne tiesiogiai, o naudodami tą patį Tini, kuris sugeba teisingai nutraukti procesus ir nesukelti zombių.

Istorija 2. "Zombiai" ištrinant cgrupę

„Kubelet“ pradėjo sunaudoti daug procesoriaus:

Niekam tai nepatiks, todėl apsiginklavome puikus ir pradėjo spręsti problemą. Tyrimo rezultatai buvo tokie:

• „Kubelet“ praleidžia daugiau nei trečdalį savo procesoriaus laiko, rinkdamas atminties duomenis iš visų cgrupių:

  

• Branduolio kūrėjų adresų sąraše galite rasti problemos aptarimas. Trumpai tariant, esmė yra tokia: įvairūs tmpfs failai ir kiti panašūs dalykai nėra visiškai pašalinti iš sistemos ištrinant cgrupę, vadinamasis memcg Zombie. Anksčiau ar vėliau jie bus ištrinti iš puslapio talpyklos, tačiau serveryje yra daug atminties ir branduolys nemato prasmės gaišti laiko juos trinti. Todėl jų vis daugėja. Kodėl tai net vyksta? Tai serveris su cron darbais, kuris nuolat sukuria naujas darbo vietas, o kartu su jais ir naujus blokus. Taigi jose esantiems konteineriams sukuriamos naujos cgrupės, kurios greitai ištrinamos.
• Kodėl cAdvisor į kubelet sugaišta tiek daug laiko? Tai lengva pamatyti atliekant paprasčiausią vykdymą time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. Jei sveikame įrenginyje operacija trunka 0,01 sekundės, tai probleminiame cron02 tai užtrunka 1,2 sekundės. Reikalas tas, kad cAdvisor, kuris labai lėtai nuskaito duomenis iš sysfs, bando atsižvelgti į zombių cgrupėse naudojamą atmintį.
• Norėdami priverstinai pašalinti zombius, bandėme išvalyti talpyklas, kaip rekomenduojama LKML: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - tačiau branduolys pasirodė sudėtingesnis ir sudaužė automobilį.

Ką daryti? Problema sprendžiama (įsipareigoti, o aprašymą žr paleidimo pranešimą) branduolio atnaujinimas Linux iki 4.16 versijos.

Istorija 3. Systemd ir jos tvirtinimas

Vėlgi, kubeletas sunaudoja per daug išteklių kai kuriuose mazguose, tačiau šį kartą jis sunaudoja per daug atminties:

Paaiškėjo, kad kilo problema su „systemd“, naudojamu Ubuntu 16.04, ir tai įvyksta tvarkant prijungimo įrenginius, sukurtus ryšiui subPath iš ConfigMaps arba paslapčių. Po to, kai ankštis baigia savo darbą išliks sisteminis servisas ir jo aptarnavimo laikiklis sistemoje. Laikui bėgant jų susikaupia labai daug. Yra net problemų šia tema:

1. #5916;
2. kubernetes #57345.

...paskutinysis iš jų nurodo PR sistemoje systemd: # 7811 (problema sistemoje - # 7798).

Problemos nebėra Ubuntu 18.04, bet jei norite ir toliau naudoti Ubuntu 16.04, jums gali būti naudingas mūsų šios temos sprendimas.

Taigi sukūrėme šį „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

... ir jis naudoja šį scenarijų:

#!/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

... ir jis veikia kas 5 minutes naudojant anksčiau minėtą supercronic. Jo Dockerfile atrodo taip:

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"]

4 istorija. Konkurencingumas planuojant ankštis

Pastebėta, kad: jei ant mazgo uždėsime ankštį ir jos vaizdas išpumpuojamas labai ilgai, tai kitas, „pataikęs“ į tą patį mazgą, paprasčiausiai nepradeda traukti naujos ankšties įvaizdžio. Vietoj to, jis laukia, kol bus ištrauktas ankstesnės angos vaizdas. Dėl to rinkinys, kuris jau buvo suplanuotas ir kurio vaizdą buvo galima atsisiųsti vos per minutę, bus containerCreating.

Renginiai atrodys maždaug taip:

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

Pasirodo, kad vienas vaizdas iš lėto registro gali blokuoti diegimą už mazgą.

Deja, nėra daug išeičių iš situacijos:

1. Pabandykite naudoti „Docker“ registrą tiesiogiai klasteryje arba tiesiogiai su klasteriumi (pavyzdžiui, „GitLab“ registras, „Nexus“ ir kt.);
2. Naudokite tokias paslaugas kaip Kraken.

5 istorija. Mazgai kabo dėl atminties trūkumo

Veikiant įvairioms programoms, taip pat susidūrėme su situacija, kai mazgas visiškai nustoja būti pasiekiamas: SSH nereaguoja, visi stebėjimo demonai nukrenta, o tada žurnaluose nėra nieko (arba beveik nieko) anomalaus.

Papasakosiu jums nuotraukose, naudodamas vieno mazgo, kuriame veikė MongoDB, pavyzdį.

Taip atrodo viršuje į nelaimingi atsitikimai:

Ir taip - po nelaimingi atsitikimai:

Stebėjimo metu taip pat yra staigus šuolis, kai mazgas nustoja būti pasiekiamas:

Taigi iš ekrano kopijų aišku, kad:

1. Įrenginio RAM yra arti pabaigos;
2. Staigus RAM suvartojimo šuolis, po kurio prieiga prie viso įrenginio staiga išjungiama;
3. „Mongo“ ateina didelė užduotis, kuri verčia DBVS procesą naudoti daugiau atminties ir aktyviai skaityti iš disko.

Pasirodo, jei į Linux baigiasi laisva atmintis (atsiranda atminties spaudimas) ir nėra swap'o, tada į Kai atvyksta OOM žudikas, gali atsirasti pusiausvyros veiksmas tarp puslapių įmetimo į puslapio talpyklą ir įrašymo atgal į diską. Tai atlieka kswapd, kuris drąsiai atlaisvina kuo daugiau atminties puslapių tolesniam platinimui.

Deja, esant didelei I/O apkrovai ir nedideliam laisvos atminties kiekiui, kswapd tampa visos sistemos kliūtimi, nes jie prie jo pririšti visi atminties puslapių paskirstymai (puslapių gedimai) sistemoje. Tai gali tęstis labai ilgai, jei procesai nebenori naudoti atminties, bet yra fiksuojami pačiame OOM-žudiko bedugnės krašte.

Kyla natūralus klausimas: kodėl OOM žudikas ateina taip vėlai? Dabartinėje iteracijoje OOM žudikas yra labai kvailas: jis užmuš procesą tik tada, kai nepavyks skirti atminties puslapio, t.y. jei puslapio klaida nepavyksta. Tai neįvyksta gana ilgai, nes kswapd drąsiai atlaisvina atminties puslapius, puslapių talpyklą (tiesą sakant, visą sistemos disko I/O) išmesdamas atgal į diską. Išsamiau, su veiksmų, reikalingų tokioms branduolio problemoms pašalinti, aprašymu galite perskaityti čia.

Šis elgesys turėtų pagerėti su šerdimi Linux 4.6 +.

6 istorija. Ankštys įstrigo laukiančioje būsenoje

Kai kuriuose klasteriuose, kuriuose veikia tikrai daug ankščių, pradėjome pastebėti, kad dauguma jų labai ilgai „kabo“ valstybėje. Pending, nors patys Docker konteineriai jau veikia mazguose ir su jais galima dirbti rankiniu būdu.

Be to, į describe Čia nėra nieko blogo:

  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

Šiek tiek pasikasę padarėme prielaidą, kad kubeletas tiesiog nespėja nusiųsti visos informacijos apie podų būseną ir gyvumo/parengties testus į API serverį.

Ir išstudijavę pagalbą, radome šiuos parametrus:

--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)

Kaip matyta, numatytosios reikšmės yra gana mažos, o 90% patenkina visus poreikius... Tačiau mūsų atveju to nepakako. Todėl nustatome šias reikšmes:

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

... ir iš naujo paleidome kubeletus, po kurių iškvietimų į API serverį diagramose pamatėme tokį paveikslėlį:

... ir taip, viskas pradėjo skraidyti!

PS

Už pagalbą renkant klaidas ir ruošiant šį straipsnį nuoširdžiai dėkoju daugeliui mūsų įmonės inžinierių, o ypač kolegai iš mūsų tyrimų ir plėtros komandos Andrejui Klimentjevui (zuzzas).

PGS

Taip pat skaitykite mūsų tinklaraštyje:

• «kubectl-debug papildinys, skirtas derinti Kubernetes poduose".
• „Kubernetes“ patarimų ir gudrybių ciklas:
  • «Grupėje veikiančių išteklių perkėlimas į Helm 2 valdymą»;
  • «Apie mazgų paskirstymą ir įkėlimus žiniatinklio programoje»;
  • «Prieiga prie kūrimo svetainių»;
  • «Didelių duomenų bazių įkrovos spartinimas".

Šaltinis: www.habr.com