🥇6 मनोरञ्जन प्रणाली बगहरू Kubernetes प्रयोग गर्दा [र तिनीहरूको समाधान]

उत्पादनमा Kubernetes प्रयोग गरेको वर्षहरूमा, हामीले विभिन्न प्रणाली कम्पोनेन्टहरूमा बगहरूले कसरी कन्टेनर र पोडहरूको सञ्चालनलाई असर गर्ने अप्रिय र/वा बुझ्न नसकिने परिणामहरू निम्त्यायो भन्ने बारे धेरै रोचक कथाहरू संकलन गरेका छौं। यस लेखमा हामीले केहि सबैभन्दा सामान्य वा चाखलाग्दो व्यक्तिहरूको चयन गरेका छौं। यदि तपाइँ त्यस्ता परिस्थितिहरूको सामना गर्न पर्याप्त भाग्यशाली हुनुहुन्न भने पनि, त्यस्ता छोटो जासूसी कथाहरू पढ्ने - विशेष गरी "पहिलो हात" - सधैं रोचक छ, हैन?

कथा १. सुपरक्रोनिक र डकर ह्याङ्गिङ

एउटा क्लस्टरमा, हामीले आवधिक रूपमा जमेको डकर प्राप्त गर्यौं, जसले क्लस्टरको सामान्य कार्यमा हस्तक्षेप गर्‍यो। एकै समयमा, डकर लगहरूमा निम्न अवलोकन गरिएको थियो:

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

…

यस त्रुटिको बारेमा हामीलाई सबैभन्दा चासो के सन्देश हो: pthread_create failed: No space left on device। द्रुत अध्ययन कागजात डकरले प्रक्रियालाई फोर्क गर्न सक्दैन भनेर व्याख्या गर्‍यो, त्यसैले यो आवधिक रूपमा जमेको थियो।

अनुगमनमा, निम्न चित्र के भइरहेको छ संग मेल खान्छ:

यस्तै अवस्था अन्य नोडहरूमा अवलोकन गरिएको छ:

एउटै नोडहरूमा हामी देख्छौं:

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>

यो बाहिर भयो कि यो व्यवहार पोड संग काम को एक परिणाम हो सुपरक्रोनिक (एक गो उपयोगिता जुन हामीले पोडहरूमा क्रोन कार्यहरू चलाउन प्रयोग गर्छौं):

 _ 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>
…

समस्या यो हो: जब कुनै कार्य सुपरक्रोनिकमा चलाइन्छ, प्रक्रिया यसको द्वारा उत्पन्न हुन्छ सही तरिकाले समाप्त गर्न सक्दैन, मा परिणत जोम्बी.

भन्नु: थप सटीक हुनको लागि, प्रक्रियाहरू क्रोन कार्यहरूद्वारा उत्पन्न हुन्छन्, तर सुपरक्रोनिक एक प्रारम्भिक प्रणाली होइन र यसका बच्चाहरूले जन्माएको प्रक्रियाहरूलाई "अपनाउन" सक्दैन। जब SIGHUP वा SIGTERM संकेतहरू उठाइन्छ, तिनीहरू बाल प्रक्रियाहरूमा हस्तान्तरण हुँदैनन्, परिणामस्वरूप बाल प्रक्रियाहरू समाप्त हुँदैनन् र जोम्बी स्थितिमा रहन्छन्। तपाईं यी सबै बारे थप पढ्न सक्नुहुन्छ, उदाहरणका लागि, मा यस्तो लेख.

त्यहाँ समस्याहरू समाधान गर्न केही तरिकाहरू छन्:

अस्थायी समाधानको रूपमा - समयको एकल बिन्दुमा प्रणालीमा PID हरूको संख्या बढाउनुहोस्:

       /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

वा सुपरक्रोनिकमा कार्यहरू सुरू गर्नुहोस् सीधा होइन, तर समान प्रयोग गरेर टिनी, जसले प्रक्रियाहरू सही रूपमा समाप्त गर्न सक्षम छ र जोम्बीहरू स्प्यान गर्दैन।

कथा 2. cgroup मेटाउँदा "Zombies"

कुबेलेटले धेरै CPU उपभोग गर्न थाल्यो:

यो कसैलाई मन पर्दैन, त्यसैले हामीले आफैलाई सशस्त्र बनायौं perf र समस्या समाधान गर्न थाले। अनुसन्धानको नतिजा यस प्रकार थियो:

कुबेलेटले आफ्नो CPU समयको एक तिहाइ भन्दा बढी समय सबै cgroups बाट मेमोरी डेटा तान्न खर्च गर्दछ:
कर्नेल विकासकर्ताहरूको मेलिङ सूचीमा तपाईंले फेला पार्न सक्नुहुन्छ समस्याको चर्चा। छोटकरीमा, बिन्दु यहाँ तल आउँछ: विभिन्न tmpfs फाइलहरू र अन्य समान चीजहरू प्रणालीबाट पूर्ण रूपमा हटाइएको छैन cgroup मेटाउँदा, तथाकथित memcg प्रेत। ढिलो वा चाँडो तिनीहरू पृष्ठ क्यासबाट मेटिनेछन्, तर सर्भरमा धेरै मेमोरी छ र कर्नेलले तिनीहरूलाई मेटाउनको लागि समय बर्बाद गर्ने बिन्दु देख्दैन। त्यही भएर उनीहरु जम्मा भइरहेका छन् । यस्तो पनि किन भइरहेको छ ? यो क्रोन कार्यहरू भएको सर्भर हो जसले लगातार नयाँ रोजगारहरू सिर्जना गर्दछ, र तिनीहरूसँग नयाँ पोडहरू। यसरी, नयाँ cgroups तिनीहरूमा कन्टेनरहरूको लागि सिर्जना गरिन्छ, जुन चाँडै मेटाइन्छ।
कुबेलेटमा सीएडभाइजरले किन यति धेरै समय बर्बाद गर्छ? यो सरल कार्यान्वयन संग हेर्न सजिलो छ time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat। यदि स्वस्थ मेसिनमा अपरेशनले ०.०१ सेकेन्ड लिन्छ भने, समस्याग्रस्त क्रोन०२ मा १.२ सेकेन्ड लाग्छ। कुरा यो हो कि cAdvisor, जसले sysfs बाट डाटा धेरै बिस्तारै पढ्छ, zombie cgroups मा प्रयोग गरिएको मेमोरीलाई ध्यानमा राख्ने प्रयास गर्दछ।
बलपूर्वक जोम्बीहरू हटाउन, हामीले LKML मा सिफारिस गरे अनुसार क्यासहरू खाली गर्ने प्रयास गर्यौं: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - तर कर्नेल थप जटिल भयो र कार दुर्घटना भयो।

के गर्ने? समस्या समाधान भइरहेको छ (प्रतिबद्धर विवरणको लागि हेर्नुहोस् सन्देश जारी गर्नुहोस्लिनक्स कर्नेललाई संस्करण ४.१६ मा अद्यावधिक गर्दै।

इतिहास 3. Systemd र यसको माउन्ट

फेरि, कुबेलेटले केही नोडहरूमा धेरै स्रोतहरू खपत गरिरहेको छ, तर यस पटक यसले धेरै मेमोरी खपत गरिरहेको छ:

यो पत्ता लाग्यो कि Ubuntu 16.04 मा प्रयोग गरिएको systemd मा समस्या छ, र यो जडानको लागि सिर्जना गरिएका माउन्टहरू प्रबन्ध गर्दा हुन्छ। subPath ConfigMaps वा गोप्यहरूबाट। पोडले आफ्नो काम पूरा गरेपछि systemd सेवा र यसको सेवा माउन्ट रहन्छ प्रणालीमा। समयको साथ, तिनीहरूको ठूलो संख्या जम्मा हुन्छ। यस विषयमा पनि समस्याहरू छन्:

... जसको अन्तिमले systemd मा PR लाई जनाउँछ: #7811 (सिस्टममा मुद्दा - #7798).

Ubuntu 18.04 मा समस्या अब अवस्थित छैन, तर यदि तपाइँ Ubuntu 16.04 प्रयोग जारी राख्न चाहनुहुन्छ भने, तपाइँ यस विषयमा हाम्रो समाधान उपयोगी पाउन सक्नुहुन्छ।

त्यसैले हामीले निम्न डेमनसेट बनायौं:

---
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

... र यसले निम्न लिपि प्रयोग गर्दछ:

#!/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

... र यो अघिल्लो उल्लेखित सुपरक्रोनिक प्रयोग गरेर हरेक 5 मिनेटमा चल्छ। यसको Dockerfile यस्तो देखिन्छ:

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"]

कथा ४. पोडहरू अनुसूचित गर्दा प्रतिस्पर्धात्मकता

यो याद गरिएको थियो कि: यदि हामीसँग नोडमा पोड राखिएको छ र यसको छवि धेरै लामो समयको लागि बाहिर पम्प गरिएको छ, त्यसपछि अर्को पोड जसले उही नोडलाई "हिट" गर्दछ नयाँ पोडको छवि तान्न सुरु गर्दैन। यसको सट्टा, यो अघिल्लो पोडको छवि तान्ने सम्म पर्खन्छ। नतिजाको रूपमा, एक पोड जुन पहिले नै अनुसूचित गरिएको थियो र जसको छवि एक मिनेटमा डाउनलोड गर्न सकिन्छ भन्ने स्थितिमा समाप्त हुनेछ। containerCreating.

घटनाहरू यस प्रकार देखिनेछन्:

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

यसले त्यसबाट हटाउँछ ढिलो रजिस्ट्रीबाट एकल छविले तैनाती रोक्न सक्छ प्रति नोड।

दुर्भाग्यवश, परिस्थितिबाट बाहिर धेरै तरिकाहरू छैनन्:

तपाईंको डकर रजिस्ट्री सीधा क्लस्टरमा वा सीधा क्लस्टरसँग प्रयोग गर्ने प्रयास गर्नुहोस् (उदाहरणका लागि, GitLab Registry, Nexus, आदि);
जस्ता सुविधाहरू प्रयोग गर्नुहोस् क्राकेन.

कथा 5. मेमोरीको कमीको कारण नोडहरू ह्याङ्ग हुन्छन्

विभिन्न एप्लिकेसनहरूको सञ्चालनको क्रममा, हामीले एउटा नोड पूर्ण रूपमा पहुँचयोग्य हुन बन्द हुने अवस्थाको सामना गर्यौं: SSH ले प्रतिक्रिया दिँदैन, सबै निगरानी डेमनहरू झर्छन्, र त्यसपछि लगहरूमा कुनै पनि (वा लगभग केहि पनि) असंगत छैन।

म तपाईंलाई एक नोडको उदाहरण प्रयोग गरेर चित्रहरूमा बताउनेछु जहाँ MongoDB कार्य गर्दछ।

यो माथि जस्तो देखिन्छ गर्न दुर्घटना:

र यस्तै- после दुर्घटना:

अनुगमनमा, त्यहाँ तीव्र जम्प पनि छ, जसमा नोड उपलब्ध हुन बन्द हुन्छ:

तसर्थ, स्क्रिनसटबाट यो स्पष्ट छ कि:

मेसिनको RAM अन्त्यको नजिक छ;
त्यहाँ RAM खपत मा एक तेज जम्प छ, जस पछि सम्पूर्ण मेसिनमा पहुँच अचानक असक्षम हुन्छ;
मोन्गोमा एउटा ठूलो कार्य आइपुग्छ, जसले DBMS प्रक्रियालाई थप मेमोरी प्रयोग गर्न र डिस्कबाट सक्रिय रूपमा पढ्न बाध्य पार्छ।

यो बाहिर जान्छ कि यदि लिनक्स नि: शुल्क मेमोरी समाप्त हुन्छ (मेमोरी दबाब सेट इन) र त्यहाँ कुनै स्वैप छैन, त्यसपछि गर्न जब OOM किलर आइपुग्छ, पृष्ठ क्यासमा पृष्ठहरू फाल्ने र तिनीहरूलाई डिस्कमा फिर्ता लेख्ने बीचमा सन्तुलन कार्य उत्पन्न हुन सक्छ। यो kswapd द्वारा गरिन्छ, जसले पछिको वितरणको लागि सकेसम्म धेरै मेमोरी पृष्ठहरूलाई साहसपूर्वक खाली गर्दछ।

दुर्भाग्यवश, ठूलो I/O लोडको साथमा थोरै मात्रामा नि:शुल्क मेमोरीको साथ, kswapd सम्पूर्ण प्रणालीको बाधा बन्छ, किनभने तिनीहरू यसमा बाँधिएका छन् सबै प्रणालीमा मेमोरी पृष्ठहरूको आवंटन (पृष्ठ त्रुटिहरू)। यो धेरै लामो समयको लागि जान सक्छ यदि प्रक्रियाहरूले मेमोरी प्रयोग गर्न चाहँदैनन्, तर OOM-किलर एबिसको धेरै किनारमा निश्चित छन्।

स्वाभाविक प्रश्न हो: OOM हत्यारा किन यति ढिलो आउँछ? यसको हालको पुनरावृत्तिमा, OOM हत्यारा अत्यन्तै मूर्ख छ: मेमोरी पृष्ठ आवंटित गर्ने प्रयास असफल हुँदा मात्र यसले प्रक्रियालाई मार्नेछ, अर्थात्। यदि पृष्ठ त्रुटि असफल भयो। यो धेरै लामो समयको लागि हुँदैन, किनभने kswapd ले मेमोरी पृष्ठहरूलाई साहसपूर्वक मुक्त गर्दछ, पृष्ठ क्यास (प्रणालीमा सम्पूर्ण डिस्क I/O, वास्तवमा) डिस्कमा फिर्ता फ्याँक्छ। थप विवरणमा, कर्नेलमा त्यस्ता समस्याहरू हटाउन आवश्यक चरणहरूको विवरणको साथ, तपाइँ पढ्न सक्नुहुन्छ यहाँ.

यो व्यवहार सुधार गर्नुपर्छ लिनक्स कर्नेल 4.6+ को साथ।

कथा 6. पोडहरू पेन्डिङ अवस्थामा अड्किए

केही क्लस्टरहरूमा, जहाँ वास्तवमा धेरै पोडहरू सञ्चालनमा छन्, हामीले याद गर्न थाल्यौं कि तिनीहरूमध्ये अधिकांश राज्यमा धेरै लामो समयको लागि "ह्याङ" छन्। Pending, यद्यपि डकर कन्टेनरहरू आफैं नोडहरूमा चलिरहेका छन् र म्यानुअल रूपमा काम गर्न सकिन्छ।

यसबाहेक, मा describe त्यहाँ केहि गलत छैन:

  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

केही खन्ने पछि, हामीले कुबेलेटसँग एपीआई सर्भरमा पोडको अवस्था र जीवन्तता/तयारी परीक्षणहरूको बारेमा सबै जानकारी पठाउनको लागि समय हुँदैन भन्ने धारणा बनायौं।

र मद्दत अध्ययन गरेपछि, हामीले निम्न प्यारामिटरहरू फेला पार्यौं:

--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)

देखिए जस्तै, पूर्वनिर्धारित मानहरू एकदम सानो छन्, र 90% मा तिनीहरूले सबै आवश्यकताहरू समेट्छन्... यद्यपि, हाम्रो केसमा यो पर्याप्त थिएन। त्यसकारण, हामीले निम्न मानहरू सेट गर्छौं:

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

... र kubelets पुन: सुरु गर्नुहोस्, जस पछि हामीले API सर्भरमा कलहरूको ग्राफमा निम्न चित्र देख्यौं:

... र हो, सबै उड्न थाल्यो!

PS

बगहरू सङ्कलन गर्न र यो लेख तयार गर्नमा उनीहरूको मद्दतको लागि, म हाम्रो कम्पनीका असंख्य इन्जिनियरहरू र विशेष गरी हाम्रो R&D टोलीका मेरा सहकर्मी Andrey Klimentyev (zuzzas).

पीपीएस

हाम्रो ब्लगमा पनि पढ्नुहोस्:

स्रोत: www.habr.com

Kubernetes को सञ्चालनमा 6 मनोरञ्जन प्रणाली बगहरू [र तिनीहरूको समाधान]