ਕੁਬਰਨੇਟਸ [ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੱਲ] ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਵਿੱਚ 6 ਮਨੋਰੰਜਕ ਸਿਸਟਮ ਬੱਗ

ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਦਿਲਚਸਪ ਕਹਾਣੀਆਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਸਟਮ ਕੰਪੋਨੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬੱਗ ਕਾਰਨ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਅਤੇ ਪੌਡਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਣਸੁਖਾਵੇਂ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਸਮਝ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਜਾਂ ਦਿਲਚਸਪ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦੇ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਜਾਸੂਸਾਂ ਦੀਆਂ ਕਹਾਣੀਆਂ ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹਨਾ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ "ਪਹਿਲੇ ਹੱਥ" - ਹਮੇਸ਼ਾ ਦਿਲਚਸਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਹੈ ਨਾ? ..

ਕਹਾਣੀ 1. ਸੁਪਰਕ੍ਰੌਨਿਕ ਅਤੇ ਡੌਕਰ ਹੈਂਗਿੰਗ

ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ 'ਤੇ, ਸਾਨੂੰ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਜੰਮਿਆ ਹੋਇਆ ਡੌਕਰ ਮਿਲਿਆ, ਜਿਸ ਨੇ ਕਲੱਸਟਰ ਦੇ ਆਮ ਕੰਮਕਾਜ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਦਿੱਤਾ। ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਡੌਕਰ ਲੌਗਸ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ:

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

…

ਇਸ ਗਲਤੀ ਵਿੱਚ, ਸਾਨੂੰ ਸੰਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੈ: pthread_create failed: No space left on device. ਇੱਕ ਕਰਸਰੀ ਅਧਿਐਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ ਕਿ ਡੌਕਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਫੋਰਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਸੀ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਇਹ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਜੰਮ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ ਇਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ:

ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਹੋਰ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਦੇਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:

ਉਸੇ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ:

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>

ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ ਇਹ ਵਿਵਹਾਰ ਪੌਡ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਸੁਪਰਕ੍ਰੌਨਿਕ (ਇੱਕ ਗੋ ਉਪਯੋਗਤਾ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸੀਂ ਪੌਡਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰੋਨ ਨੌਕਰੀਆਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਾਂ):

 _ 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>
…

ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕੰਮ ਸੁਪਰਕ੍ਰੌਨਿਕ ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਜ਼ੋਂਬੀ.

ਟਿੱਪਣੀ: ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਹੋਣ ਲਈ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕ੍ਰੋਨ ਕਾਰਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਸੁਪਰਕ੍ਰੌਨਿਕ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ "ਅਨੁਕੂਲ" ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਜੋ ਇਸਦੇ ਬੱਚਿਆਂ ਨੇ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ SIGHUP ਜਾਂ SIGTERM ਸਿਗਨਲ ਉਠਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਬਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਬਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸਮਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਅਤੇ ਜੂਮਬੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਭ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਇੱਕ ਲੇਖ.

ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਕੁਝ ਤਰੀਕੇ ਹਨ:

1. ਇੱਕ ਅਸਥਾਈ ਹੱਲ ਵਜੋਂ - ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਪੀਆਈਡੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਓ:

          /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. ਜਾਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਉਸੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੁਪਰਕ੍ਰੌਨਿਕ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ ਟਿੰਨੀ, ਜੋ ਕਿ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ੋਂਬੀ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਹਾਣੀ 2. "ਜ਼ੋਂਬੀ" ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸੀਗਰੁੱਪ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਂਦੇ ਹੋ

ਕੁਬੇਲੇਟ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ CPU ਦੀ ਖਪਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ:

ਕੋਈ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ, ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਹਥਿਆਰਬੰਦ ਕੀਤਾ ਸੰਪੂਰਣ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ. ਜਾਂਚ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਸਨ:

• ਕੁਬੇਲੇਟ ਸਾਰੇ cgroups ਤੋਂ ਮੈਮੋਰੀ ਡਾਟਾ ਖਿੱਚਣ ਵਿੱਚ CPU ਸਮੇਂ ਦੇ ਇੱਕ ਤਿਹਾਈ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦਾ ਹੈ:

  

• ਕਰਨਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਮੇਲਿੰਗ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਚਰਚਾ. ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਬਿੰਦੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ tmpfs ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਮਾਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਹਟਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਇੱਕ cgroup ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਵੇਲੇ, ਅਖੌਤੀ memcg ਜੂਮਬੀਨਸ. ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਹ ਪੇਜ ਕੈਸ਼ ਤੋਂ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਪਰ ਸਰਵਰ ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਮੈਮੋਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਰਨਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿੰਦੂ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ. ਇਸੇ ਲਈ ਉਹ ਢੇਰ ਲੱਗੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਵੀ ਕਿਉਂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਇਹ ਕ੍ਰੋਨ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਹੈ ਜੋ ਲਗਾਤਾਰ ਨਵੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਪੋਡਸ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਲਈ ਨਵੇਂ cgroups ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਜਲਦੀ ਹੀ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
• ਕੁਬੇਲੇਟ ਵਿੱਚ ਸੀਐਡਵਾਈਜ਼ਰ ਇੰਨਾ ਸਮਾਂ ਕਿਉਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨਾਲ ਦੇਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ 0,01 ਸਕਿੰਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ cron02 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ 1,2 ਸਕਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ cAdvisor, ਜੋ ਕਿ sysfs ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, zombie cgroups ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਗਈ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਜ਼ੌਮਬੀਜ਼ ਨੂੰ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਹਟਾਉਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ LKML ਦੁਆਰਾ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕੀਤੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੈਚਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - ਪਰ ਕੋਰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਕਲਿਆ ਅਤੇ ਕਾਰ ਨੂੰ ਲਟਕਾਇਆ.

ਮੈਂ ਕੀ ਕਰਾਂ? ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ (ਵਚਨਬੱਧ, ਅਤੇ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵਾ ਵੇਖੋ ਜਾਰੀ ਸੁਨੇਹਾ) ਲੀਨਕਸ ਕਰਨਲ ਨੂੰ ਵਰਜਨ 4.16 ਵਿੱਚ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਕੇ।

ਕਹਾਣੀ 3. Systemd ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਮਾਊਂਟ

ਦੁਬਾਰਾ, ਕੁਬੇਲੇਟ ਕੁਝ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਵਾਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ:

ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ ਉਬੰਟੂ 16.04 ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਿਸਟਮਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਮਾਉਂਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਜੁੜਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ subPath ConfigMap'ov ਜਾਂ secret'ov ਤੋਂ। ਪੌਡ ਬੰਦ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ systemd ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸੇਵਾ ਮਾਊਂਟ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ. ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਇਕੱਠੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਵੀ ਮੁੱਦੇ ਹਨ:

1. #5916;
2. kubernetes#57345.

... ਜਿਸ ਦੇ ਅਖੀਰਲੇ ਵਿੱਚ ਉਹ systemd ਵਿੱਚ PR ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: #7811 (ਸਿਸਟਮਡ ਵਿੱਚ ਮੁੱਦਾ - #7798).

ਸਮੱਸਿਆ ਹੁਣ Ubuntu 18.04 ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ Ubuntu 16.04 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਸਾਡਾ ਹੱਲ ਲਾਭਦਾਇਕ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਡੈਮਨਸੈੱਟ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਹੈ:

---
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

... ਅਤੇ ਇਹ ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ:

#!/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

... ਅਤੇ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸੇ ਗਏ ਸੁਪਰਕ੍ਰੌਨਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਹਰ 5 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦਾ ਹੈ. ਇਸਦੀ ਡੌਕਰਫਾਈਲ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:

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"]

ਕਹਾਣੀ 4. ਪੌਡਾਂ ਨੂੰ ਤਹਿ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ

ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ: ਜੇਕਰ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਨੋਡ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪੌਡ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਚਿੱਤਰ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਬਾਹਰ ਕੱਢਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪੋਡ ਜੋ ਉਸੇ ਨੋਡ 'ਤੇ "ਹਿੱਟ" ਹੈ ਨਵੀਂ ਪੌਡ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਪਿਛਲੇ ਪੌਡ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ 'ਖਿੱਚਿਆ' ਜਾਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਪੋਡ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਜਿਸਦਾ ਚਿੱਤਰ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਮਿੰਟ ਵਿੱਚ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ. containerCreating.

ਘਟਨਾਵਾਂ ਕੁਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਗੀਆਂ:

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

ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਹੌਲੀ ਰਜਿਸਟਰੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਚਿੱਤਰ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ ਨੋਡ ਨੂੰ.

ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਹੀਂ ਹਨ:

1. ਆਪਣੀ ਡੌਕਰ ਰਜਿਸਟਰੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਸਿੱਧੇ ਕਲੱਸਟਰ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, GitLab ਰਜਿਸਟਰੀ, Nexus, ਆਦਿ);
2. ਵਰਗੀਆਂ ਸਹੂਲਤਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਓ kraken.

ਕਹਾਣੀ 5. ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਦੀ ਕਮੀ ਕਾਰਨ ਨੋਡ ਲਟਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਸਾਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਵੀ ਮਿਲੀ ਜਦੋਂ ਨੋਡ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: SSH ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ, ਸਾਰੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੈਮਨ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਲੌਗਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵੀ (ਜਾਂ ਲਗਭਗ ਕੁਝ ਵੀ) ਅਸਧਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਨੋਡ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦੱਸਾਂਗਾ ਜਿੱਥੇ ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਉੱਪਰ ਦਿਸਦਾ ਹੈ ਨੂੰ ਹਾਦਸੇ:

ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ - после ਹਾਦਸੇ:

ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਤਿੱਖੀ ਛਾਲ ਵੀ ਹੈ, ਜਿਸ 'ਤੇ ਨੋਡ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:

ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟਸ ਤੋਂ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ:

1. ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ RAM ਅੰਤ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ;
2. ਰੈਮ ਦੀ ਖਪਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਿੱਖੀ ਛਾਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪੂਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਚਾਨਕ ਅਯੋਗ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ;
3. ਮੋਂਗੋ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕੰਮ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ DBMS ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤਣ ਅਤੇ ਡਿਸਕ ਤੋਂ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਲੀਨਕਸ ਮੁਫਤ ਮੈਮੋਰੀ (ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਵੈਪ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨੂੰ ਜਦੋਂ OOM ਕਿਲਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਪੇਜ ਕੈਸ਼ ਵਿੱਚ ਸੁੱਟਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡਿਸਕ ਤੇ ਵਾਪਸ ਲਿਖਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਨ ਕਾਰਜ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ kswapd ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਲਈ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਮੋਰੀ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਬਹਾਦਰੀ ਨਾਲ ਖਾਲੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਭਾਰੀ I/O ਲੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਥੋੜੀ ਜਿਹੀ ਮੁਫਤ ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਨਾਲ, kswapd ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਵੰਡ (ਪੰਨਿਆਂ ਦੇ ਨੁਕਸ)। ਇਹ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਜਾਰੀ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਹੁਣ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ, ਪਰ OOM ਕਿਲਰ ਐਬੀਸ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਫਿਕਸੇਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸਵਾਲ ਕੁਦਰਤੀ ਹੈ: ਓਓਐਮ ਕਾਤਲ ਇੰਨੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਕਿਉਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ? ਇਸਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਦੁਹਰਾਓ ਵਿੱਚ, OOM ਕਿਲਰ ਬਹੁਤ ਮੂਰਖ ਹੈ: ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਹੀ ਖਤਮ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮੈਮੋਰੀ ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੇਕਰ ਪੰਨਾ ਨੁਕਸ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਪਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਵਾਪਰਦਾ ਕਿਉਂਕਿ kswapd ਪੰਨਾ ਕੈਸ਼ (ਸਿਸਟਮ ਉੱਤੇ ਸਾਰੀਆਂ ਡਿਸਕ I/O, ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ) ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਫਲੱਸ਼ ਕਰਕੇ ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ, ਕਰਨਲ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇੱਥੇ.

ਇਹ ਵਿਵਹਾਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਲੀਨਕਸ ਕਰਨਲ 4.6+ ਨਾਲ।

ਕਹਾਣੀ 6. ਫਲੀਆਂ ਲੰਬਿਤ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਫਸ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ

ਕੁਝ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਪੌਡ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਲਟਕਦੇ ਹਨ। Pending, ਹਾਲਾਂਕਿ ਡੌਕਰ ਕੰਟੇਨਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨੋਡਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਹੱਥੀਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਚ describe ਕੁਝ ਵੀ ਗਲਤ ਨਹੀਂ ਹੈ:

  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

ਕੁਝ ਖੋਦਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਬਣਾ ਲਈ ਕਿ ਕੁਬੇਲੇਟ ਕੋਲ ਪੌਡਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਏਪੀਆਈ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਸਜੀਵਤਾ / ਤਿਆਰੀ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਅਤੇ ਮਦਦ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਾਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਮਿਲੇ:

--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)

ਜਿਵੇਂ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ, ਡਿਫਾਲਟ ਮੁੱਲ ਕਾਫ਼ੀ ਛੋਟੇ ਹਨ, ਅਤੇ 90% ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਾਰੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ... ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਸੀ. ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:

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

... ਅਤੇ kubelets ਨੂੰ ਮੁੜ ਚਾਲੂ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਅਸੀਂ API ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫਾਂ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ ਦੇਖੀ:

...ਤੇ ਹਾਂ, ਸਭ ਕੁਝ ਉੱਡਣ ਲੱਗਾ!

PS

ਬੱਗਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੇਖ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ, ਮੈਂ ਸਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਡੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਟੀਮ ਦੇ ਸਾਡੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਐਂਡਰੀ ਕਲੀਮੈਂਟਯੇਵ (zuzzas).

Pps

ਸਾਡੇ ਬਲੌਗ 'ਤੇ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ:

• «ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਪੌਡਸ ਵਿੱਚ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਲਈ kubectl-debug ਪਲੱਗਇਨ".
• ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਟਿਪਸ ਅਤੇ ਟ੍ਰਿਕਸ ਲੂਪ:
  • «ਹੈਲਮ 2 ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧੀਨ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਤਬਾਦਲਾ";
  • «ਵੈਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਨੋਡ ਅਲੋਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲੋਡ ਬਾਰੇ";
  • «dev ਸਾਈਟਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ";
  • «ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਈ ਬੂਟਸਟਰੈਪ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ".

ਸਰੋਤ: www.habr.com