Kubernetes လည်ပတ်မှုတွင် ဖျော်ဖြေရေးစနစ် ချို့ယွင်းချက် 6 ခု [နှင့် ၎င်းတို့၏ ဖြေရှင်းချက်]

ထုတ်လုပ်မှုတွင် Kubernetes ကို အသုံးပြုပြီး နှစ်များတစ်လျှောက်၊ အမျိုးမျိုးသော စနစ်အစိတ်အပိုင်းများရှိ ပိုးမွှားများသည် ကွန်တိန်နာများနှင့် pods များ၏ လည်ပတ်မှုကို ထိခိုက်စေသည့် မနှစ်မြို့ဖွယ် နှင့်/သို့မဟုတ် မရှင်းလင်းသော အကျိုးဆက်များကို မည်သို့ဖြစ်ပေါ်စေသည်ဟူသော စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့် ဇာတ်လမ်းအနည်းငယ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စုဆောင်းထားပါသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့ထဲမှ အသုံးအများဆုံး သို့မဟုတ် စိတ်ဝင်စားဖွယ်အကောင်းဆုံးအချို့ကို စုစည်းထားပါသည်။ ဒီလိုအခြေအနေမျိုးနဲ့ ကြုံဆုံရလောက်အောင် ကံကောင်းခြင်းမျိုး မရှိခဲ့ရင်တောင်၊ အထူးသဖြင့် "ပထမလက်" ဆိုတဲ့ စုံထောက်ဇာတ်လမ်းတိုတွေအကြောင်း ဖတ်ရတာ အမြဲတမ်း စိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတာပဲ မဟုတ်လား..။

ဇာတ်လမ်း ၁။ Supercronic နှင့် မိုးပျံ Docker

အစုအဝေးတစ်ခုတွင်၊ အစုအဖွဲ့၏ပုံမှန်လုပ်ဆောင်မှုကို ဟန့်တားသည့် "အေးစက်နေသော" Docker ကို အခါအားလျော်စွာ လက်ခံရရှိခဲ့ပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ Docker မှတ်တမ်းများတွင် အောက်ပါတို့ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။

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

…

ဤအမှားအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ စိတ်ဝင်စားဆုံး မက်ဆေ့ချ်မှာ- pthread_create failed: No space left on device. အမြန်လေ့လာပါ။ စာရွက်စာတမ်း Docker သည် လုပ်ငန်းစဉ်ကို မဖြတ်နိုင်သောကြောင့် အချိန်အခါအလိုက် “အေးခဲခြင်း” ဖြစ်သည်ဟု ရှင်းပြခဲ့သည်။

စောင့်ကြည့်မှုတွင်၊ အောက်ပါပုံသည် ဖြစ်ပျက်နေသည့်အရာနှင့် ကိုက်ညီသည်-

အလားတူ အခြေအနေကို အခြား node များတွင် တွေ့ရသည်-

ဤတူညီသော node များတွင် ကျွန်ုပ်တို့မြင်ရသည်-

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>

ဤအပြုအမူသည် pod ၏လုပ်ဆောင်မှု၏အကျိုးဆက်ဖြစ်ကြောင်းထွက်ပေါ်ခဲ့သည်။ supercron (Pods များတွင် cron အလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်ရန်ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသော Go utility ကို)

 _ 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>
…

ပြဿနာမှာ ဤအရာဖြစ်သည်- လုပ်ငန်းတစ်ခုကို supercronic ဖြင့် စတင်သောအခါ၊ ၎င်းမှ ပေါက်ဖွားလာသော လုပ်ငန်းစဉ်၊ မှန်ကန်စွာ မပြည့်စုံနိုင်ပါ။, သို့လှည့် ဖုတ်ကောင်.

ပွောဆို: ပိုမိုတိကျစေရန်အတွက်၊ လုပ်ငန်းစဉ်များကို cron လုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် မွေးမြူထားသော်လည်း supercronic သည် init စနစ်မဟုတ်သည့်အပြင် ၎င်း၏ကလေးများမှ ပေါက်ဖွားလာသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို "လက်ခံကျင့်သုံးနိုင်ခြင်း" မရှိပါ။ SIGHUP သို့မဟုတ် SIGTERM အချက်ပြမှုများ ဖြစ်ပေါ်လာသောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် ဖုတ်ကောင်အခြေအနေတွင် ကျန်ရှိနေသည့် ရလဒ်အနေဖြင့် ကလေးလုပ်ငန်းစဉ်များ မပြီးဆုံးသေးသည့် ရလဒ်အဖြစ် ပေါက်ဖွားလာသော လုပ်ငန်းစဉ်များဆီသို့ ၎င်းတို့ကို မလွှဲပြောင်းနိုင်ပါ။ ဤအရာအားလုံးနှင့်ပတ်သက်သော နောက်ထပ်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဥပမာအားဖြင့်၊ တွင် တွေ့နိုင်ပါသည်။ ထိုကဲ့သို့သောဆောင်းပါး.

ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းနှစ်သွယ်ရှိပါသည်။

1. ယာယီဖြေရှင်းချက်အနေဖြင့် - စနစ်အတွင်းရှိ PID အရေအတွက်ကို တစ်ကြိမ်တည်း တိုးပေးပါ။

          /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. သို့မဟုတ် တိုက်ရိုက်မဟုတ်ဘဲ supercronic ဖြင့် လုပ်ဆောင်စရာများကို သင်ဖွင့်နိုင်သော်လည်း တစ်ခုတည်းကို အသုံးပြုပါ။ Tinyလုပ်ငန်းစဉ်များကို မှန်ကန်စွာ ရပ်စဲနိုင်ပြီး ဖုတ်ကောင်များကို ပေါက်ပွားစေနိုင်စွမ်းမရှိပါ။

cgroup ကိုဖယ်ရှားသောအခါ ဇာတ်လမ်း 2. "Zombies"

Kubelet သည် CPU အများအပြားကို စတင်သုံးစွဲလာသည်-

ဒါကို ဘယ်သူကမှ မကြိုက်ဘူး၊ ဒါကြောင့် ငါတို့က ကိုယ့်ကိုကိုယ် လက်နက်ကိုင်တယ်။ ပြီးပြည့်စုံသော ပြဿနာကို စတင်ဖြေရှင်းခဲ့သည်။ စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုရလဒ်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

• Kubelet သည် ၎င်း၏ CPU ၏ သုံးပုံတစ်ပုံကျော်ကို cgroups အားလုံးမှ မမ်မိုရီဒေတာကို ဆွဲထုတ်သည်-

  

• kernel developer များမေးလ်ပို့ခြင်းစာရင်းတွင် ၎င်းကိုသင်တွေ့နိုင်သည်။ ပြဿနာကို ဆွေးနွေးခြင်း။အတိုချုပ်ပြောရလျှင် အနှစ်သာရက ဒါပါပဲ။ အမျိုးမျိုးသော tmpfs ဖိုင်များနှင့် အခြားအလားတူသောအရာများကို စနစ်မှ လုံးဝဖယ်ရှားမည်မဟုတ်ပါ။ cgroup တစ်ခုကို ဖျက်လိုက်သောအခါတွင်၊ memcg ဖုတ်ကောင်. များမကြာမီ သို့မဟုတ် နောက်ပိုင်းတွင် ၎င်းတို့ကို စာမျက်နှာ ကက်ရှ်မှ ဖျက်ပစ်မည်ဖြစ်သော်လည်း ဆာဗာတွင် မန်မိုရီများစွာ ရှိနေပြီး ကာနယ်သည် ၎င်းတို့ကို ဖျက်ရာတွင် အချိန်ဖြုန်းသည့်အချက်ကို မတွေ့ရတော့ပေ။ ဒီလိုနဲ့ ဆက်ပြီး စုပြုံနေကြတယ်။ ဘာကြောင့် ဒီလိုဖြစ်ရတာလဲ။ ၎င်းသည် အလုပ်အသစ်များကို အဆက်မပြတ်ဖန်တီးပေးသော cron အလုပ်များပါရှိသော ဆာဗာဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့နှင့်အတူ - pods အသစ်များ။ ထို့ကြောင့်၊ မကြာမီ ဖျက်ပစ်မည့် ၎င်းတို့ရှိ ကွန်တိန်နာများအတွက် cgroup အသစ်များကို ဖန်တီးထားသည်။
• kubelet ရှိ cAdvisor က ဘာကြောင့် ဒီလောက်ကြာတာလဲ။ အရိုးရှင်းဆုံး လုပ်ဆောင်မှုဖြင့် မြင်ရန်လွယ်ကူသည်။ time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. ကျန်းမာသောစက်တွင် လည်ပတ်မှု 0,01 စက္ကန့်ကြာပါက၊ ပြဿနာရှိသော cron02 တွင် 1,2 စက္ကန့်ကြာသည်။ အဓိကအချက်မှာ sysfs မှဒေတာများကို အလွန်နှေးကွေးစွာဖတ်သည့် cAdvisor သည် zombie cgroups တွင်အသုံးပြုထားသော memory ကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်ကြိုးစားနေခြင်းဖြစ်သည်။
• ဖုတ်ကောင်များကို အတင်းအကျပ်ဖယ်ရှားရန် LKML တွင် အကြံပြုထားသည့်အတိုင်း ကက်ရှ်များကို ရှင်းလင်းရန် ကြိုးစားခဲ့သည်- sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - ဒါပေမယ့် core က ပိုရှုပ်ထွေးလာပြီး စက်ကို ဆွဲဆွဲလိုက်ပါတယ်။

ဘာလုပ်မလဲ? ပြဿနာ ပြေလည်သွားပါပြီ (ကျူးလွန်နှင့် ဖော်ပြချက်ကို ကြည့်ပါ။ ထုတ်ပြန်ကြေငြာချက်(ကடியாள்) ကာနယ် အပ်ဒိတ် Linux ဗားရှင်း 4.16 အထိ။

သမိုင်း 3. Systemd နှင့် ၎င်း၏ mount

တစ်ဖန် kubelet သည် အချို့သော node များတွင် အရင်းအမြစ်များစွာကို သုံးစွဲနေသော်လည်း ယခုတစ်ကြိမ်တွင် ၎င်းသည် memory ဖြစ်သည်-

အသုံးပြုထားတဲ့ systemd မှာ ပြဿနာတစ်ခုရှိနေတယ်ဆိုတာ သိလိုက်ရတယ် Ubuntu 16.04 ဖြစ်ပြီး ချိတ်ဆက်မှုအတွက် ဖန်တီးထားသော mount များကို စီမံခန့်ခွဲသည့်အခါ ဖြစ်ပေါ်သည်။ subPath ConfigMaps သို့မဟုတ် လျှို့ဝှက်ချက်များမှ။ ထုပ်ပိုးပြီးရင် systemd service နှင့် ၎င်း၏ service mount သည် ကျန်ရှိနေပါသည်။ စနစ်ထဲမှာ။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ ၎င်းတို့သည် များပြားလှသည်။ ဤအကြောင်းအရာနှင့် ပတ်သက်၍ ပြဿနာများပင် ရှိသေးသည်။

1. kops #5916;
2. kubernetes #57345.

… systemd တွင် PR ကို ကိုးကားသည့် နောက်ဆုံးအချက်မှာ- #7811 ( systemd တွင် ပြဿနာ — #7798).

ပြဿနာက အဲဒီမှာ မရှိတော့ဘူး Ubuntu ၁၈.၀၄ ကို ဆက်လက်အသုံးပြုလိုပါက Ubuntu 16.04 မှာ ဒီခေါင်းစဉ်နဲ့ ပတ်သက်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ ဖြေရှင်းနည်း အသုံးဝင်မယ်လို့ သင်ထင်ကောင်းထင်နိုင်ပါတယ်။

ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါ DaemonSet ကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။

---
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

... နှင့် ၎င်းသည် အောက်ပါ script ကိုအသုံးပြုသည်-

#!/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

အထက်ဖော်ပြပါ supercronic ကို အသုံးပြု၍ 5 မိနစ်တိုင်း လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ၎င်း၏ Dockerfile သည် ဤကဲ့သို့ ဖြစ်သည်-

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"]

Story 4- Pod Scheduling တွင် တူညီသောငွေကြေး

သတိပြုမိသည်မှာ- ကျွန်ုပ်တို့တွင် ပေါ့ဒ်တစ်ခုသည် node တစ်ခုတွင် ထားရှိထားပြီး ၎င်း၏ပုံကို အချိန်အကြာကြီး ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နေပါက၊ တူညီသော node ပေါ်တွင် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း “ရထားသည်” အခြား pod တစ်ခုဖြစ်သည်။ pod အသစ်၏ပုံသဏ္ဌာန်ကိုဆွဲမစတင်ပါ။. ယင်းအစား၊ ၎င်းသည် ယခင် pod ၏ရုပ်ပုံကို ဆွဲထုတ်ရန် စောင့်နေသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ စီစဉ်ထားပြီးသော ပေါ့ဒ်တစ်ခုသည် တစ်မိနစ်အတွင်း ပုံတစ်ပုံကို ဒေါင်းလုဒ်ဆွဲနိုင်သည့် အခြေအနေတွင် ပြီးဆုံးသွားမည်ဖြစ်သည်။ containerCreating.

အဖြစ်အပျက်များသည် ဤကဲ့သို့ ဖြစ်သည်-

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

ထိုသို့ထွက်လှည့် နှေးကွေးသော registry မှ ပုံတစ်ပုံသည် deploy ကို ပိတ်ဆို့နိုင်သည်။ node ပေါ်မှာ။

ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ဤအခြေအနေမှ နည်းလမ်းများစွာ မရှိပါ။

1. သင်၏ Docker Registry ကို အစုအဝေးတွင် တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် အစုအဝေးတွင် တိုက်ရိုက်အသုံးပြုရန် ကြိုးစားပါ (ဥပမာ၊ GitLab Registry၊ Nexus စသည်ဖြင့်)။
2. အစရှိတဲ့ အသုံးအဆောင်တွေကို အသုံးပြုပါ။ ရိုက်သံ.

ဇာတ်လမ်း ၅။ မှတ်ဉာဏ်မလုံလောက်မှုကြောင့် တွဲလောင်းများ

အပလီကေးရှင်းအမျိုးမျိုး၏လုပ်ဆောင်မှုအတွင်း၊ node တစ်ခုသည် လုံးဝလက်လှမ်းမမီနိုင်သော အခြေအနေတစ်ခုကိုလည်း ကျွန်ုပ်တို့ကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်- SSH သည် တုံ့ပြန်ခြင်းမရှိပါ၊ စောင့်ကြည့်ရေး daemons များအားလုံးသည် ပျက်သွားပြီးနောက် မှတ်တမ်းများတွင် မည်သည့်အရာမျှ (သို့မဟုတ်) နီးပါးမျှ ပုံမှန်မဟုတ်ပေ။

MongoDB လုပ်ဆောင်နေသည့် ကုဒ်တစ်ခု၏နမူနာကို အသုံးပြု၍ ပုံများတွင် သင့်အား ပြောပြပါမည်။

ဒါက အပေါ်ကပုံပါပဲ။ သို့ မတော်တဆမှု

ဤကဲ့သို့- после မတော်တဆမှု

စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းသည် ချွန်ထက်သောခုန်မှုကိုလည်း ပြသသည်၊ ထိုအချိန်တွင် node သည် မရနိုင်တော့သည်-

ထို့ကြောင့်၊ screenshots များမှရှင်းလင်းသည်မှာ-

1. စက်သည် RAM အားနည်းနေပါသည်။
2. RAM သုံးစွဲမှု သိသိသာသာ တိုးလာပြီးနောက် စက်တစ်ခုလုံးသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ရုတ်တရက် ပိတ်ပစ်လိုက်သည်။
3. DBMS လုပ်ငန်းစဉ်ကို Memory ပိုမိုအသုံးပြုစေပြီး ဒစ်ခ်မှ တက်ကြွစွာဖတ်ခြင်းကို ဖြစ်စေသည့် ကြီးမားသောလုပ်ဆောင်စရာတစ်ခုသည် Mongo သို့ ရောက်ရှိသည်။

အကယ်၍ အထဲတွင် ရှိနေကြောင်း တွေ့ရှိရသည် Linux မှတ်ဉာဏ်အလွတ်ကုန်သွားသည် (မှတ်ဉာဏ်ဖိအားဖြစ်ပေါ်သည်) နှင့် swap မရှိတော့ပါ၊ ထို့နောက် သို့ OOM လူသတ်သမားရောက်လာသောအခါ၊ စာမျက်နှာများကို page cache ထဲသို့ပစ်ချပြီး disk သို့ပြန်ရေးခြင်းကြားတွင် မျှခြေရှိနိုင်သည်။ ၎င်းကို kswapd က ကိုင်တွယ်သည်၊ ၎င်းသည် နောက်ဆက်တွဲခွဲဝေမှုအတွက် ဖြစ်နိုင်သမျှ မန်မိုရီစာမျက်နှာများကို တတ်နိုင်သမျှ လွတ်ပေးသည်။

ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ မြင့်မားသော I/O load သည် အခမဲ့ memory အနည်းငယ်နှင့် တွဲလျက်၊ kswapd သည် စနစ်တစ်ခုလုံးအတွက် ပိတ်ဆို့မှုဖြစ်လာသည်။ချည်နှောင်ထားသောကြောင့်၊ အားလုံး စနစ်ရှိ မမ်မိုရီစာမျက်နှာများ၏ ခွဲဝေချထားမှုများ (စာမျက်နှာချို့ယွင်းချက်များ)။ လုပ်ငန်းစဉ်များသည် Memory ကိုအသုံးမပြုချင်တော့ဘဲ OOM-killer-avyss ၏အစွန်းတွင် ပိတ်မိနေပါက ၎င်းသည် အချိန်အတော်ကြာအောင် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

မေးခွန်းက OOM လူသတ်သမားက ဘာလို့ ဒီလောက်နောက်ကျနေတာလဲ။ ၎င်း၏ လက်ရှိ ထပ်လောင်းပြောဆိုမှုတွင်၊ OOM လူသတ်သမားသည် အလွန်မိုက်မဲသည်- စာမျက်နှာ အမှားအယွင်း ပျက်ကွက်ပါက မှတ်ဉာဏ်စာမျက်နှာကို ခွဲဝေသတ်မှတ်ရန် ကြိုးပမ်းမှု မအောင်မြင်ပါက လုပ်ငန်းစဉ်ကို သတ်ပစ်မည်ဖြစ်သည်။ kswapd သည် မမ်မိုရီစာမျက်နှာများကို ရဲရဲဝံ့ဝံ့လွှတ်ပေးကာ စာမျက်နှာ cache (စနစ်အတွင်းရှိ disk I/O အားလုံးကို) ဒစ်ခ်သို့ ပြန်သွားသောကြောင့် ၎င်းသည် အချိန်အတော်ကြာအောင် မဖြစ်ပေါ်နိုင်ပါ။ ပိုမိုအသေးစိတ်တွင်၊ kernel ရှိထိုကဲ့သို့သောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်လိုအပ်သောအဆင့်များဖော်ပြချက်နှင့်အတူ၊ သင်သည်ဖတ်ရှုနိုင်သည်။ ဒီမှာ.

ဒီအပြုအမူ တိုးတက်သင့်သည်။ အူတိုင်တစ်ခုနဲ့ Linux 4.6 + ။

ဇာတ်လမ်း 6. Pods များသည် ဆိုင်းငံ့ထားသည့်အခြေအနေတွင် ပိတ်မိနေပါသည်။

အစေ့အမြောက်အမြား လည်ပတ်နေသော အချို့အစုအဝေးများတွင်၊ ၎င်းတို့ထဲမှ အများအပြားသည် အခြေအနေတွင် အချိန်အတော်ကြာအောင် တွဲလောင်းကျနေကြောင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ စတင်တွေ့ရှိခဲ့သည်။ PendingDocker containers များသည် node များပေါ်တွင်လည်ပတ်နေပြီး ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း၊

တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ describe အမှားအယွင်းမရှိပါ

  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

အချို့တူးဖော်ပြီးနောက်၊ Kubelet သည် Pods အခြေအနေနှင့် အသက်ရှင်မှု/အဆင်သင့်ဖြစ်မှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်အားလုံးကို API ဆာဗာသို့ ပေးပို့ရန် အချိန်မရှိဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယူဆချက်တစ်ခု ပြုလုပ်ခဲ့သည်။

အကူအညီကိုလေ့လာပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါဘောင်များကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။

--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)

မြင်တဲ့အတိုင်း၊ default values ​​တွေက အတော်လေးသေးငယ်ပါတယ်။90% မှာ လိုအပ်ချက်တွေအားလုံးကို ဖြည့်ဆည်းပေးတယ်... ဒါပေမယ့် ကျွန်တော်တို့ ကိစ္စမှာတော့ ဒါက မလုံလောက်ပါဘူး။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါတန်ဖိုးများကို သတ်မှတ်သည်-

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

... ပြီးနောက် kubelets များကို ပြန်လည်စတင်သည်၊ ထို့နောက် API ဆာဗာသို့ တောင်းဆိုချက်များ၏ ဂရပ်ဖစ်ပေါ်တွင် အောက်ပါပုံကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့လိုက်ရသည်-

ဟုတ်တယ်၊ အရာအားလုံးက ပျံသန်းလာခဲ့တယ်!

PS

အမှားအယွင်းများ စုဆောင်းခြင်းနှင့် ဆောင်းပါးပြင်ဆင်ခြင်းအတွက် အကူအညီအတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကုမ္ပဏီ၏ အင်ဂျင်နီယာအမြောက်အမြားနှင့် အထူးသဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ R&D အဖွဲ့မှ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက် Andrey Klimentyev အား ကျေးဇူးတင်ကြောင်း ဖော်ပြလိုပါသည်။zuzzas).

PPS

ကျွန်ုပ်တို့၏ဘလော့ဂ်တွင်လည်းဖတ်ပါ

• «Kubernetes pods များတွင် အမှားရှာပြင်ခြင်းအတွက် kubectl-debug ပလပ်အင်"။
• Kubernetes အကြံပြုချက်များနှင့် လှည့်ကွက်များ ကွင်းဆက်-
  • «Helm 2 ၏ ထိန်းချုပ်မှုအောက်ရှိ အစုအဝေးတွင် လုပ်ဆောင်နေသော အရင်းအမြစ်များကို လွှဲပြောင်းခြင်း။";
  • «node များခွဲဝေခြင်းနှင့် ဝဘ်အပလီကေးရှင်းပေါ်ရှိ load များအကြောင်း";
  • «dev ဆိုက်များသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်";
  • «ကြီးမားသောဒေတာဘေ့စ်များအတွက် bootstrap ကိုအရှိန်မြှင့်ခြင်း။"။

source: www.habr.com