Kubernetes ක්‍රියාත්මක කිරීමේදී විනෝදාත්මක පද්ධති දෝෂ 6ක් [සහ ඒවායේ විසඳුම]

නිෂ්පාදනයේදී Kubernetes භාවිතා කිරීමේ වසර ගණනාවක් පුරා, විවිධ පද්ධති සංරචකවල දෝෂ බහාලුම් සහ කරල්වල ක්‍රියාකාරිත්වයට බලපාන අප්‍රසන්න සහ/හෝ තේරුම්ගත නොහැකි ප්‍රතිවිපාකවලට තුඩු දුන් ආකාරය පිළිබඳ රසවත් කථා රාශියක් අපි රැස් කර ඇත්තෙමු. මෙම ලිපියෙන් අපි වඩාත් පොදු හෝ රසවත් ඒවා කිහිපයක් තෝරාගෙන ඇත. එවැනි අවස්ථාවන්ට මුහුණ දීමට ඔබ කිසි විටෙකත් වාසනාවන්ත නොවූවත්, එවැනි කෙටි රහස් පරීක්ෂක කතා - විශේෂයෙන් “පළමු අත” ගැන කියවීම සැමවිටම සිත්ගන්නා සුළුය, නේද?..

කතාව 1. Supercronic සහ Docker එල්ලීම

එක් පොකුරක් මත, අපට වරින් වර ශීත කළ ඩොකර් එකක් ලැබුණි, එය පොකුරේ සාමාන්‍ය ක්‍රියාකාරිත්වයට බාධා කරයි. ඒ අතරම, Docker logs හි පහත සඳහන් දෑ නිරීක්ෂණය විය:

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

…

මෙම දෝෂය ගැන අප වඩාත් උනන්දු වන්නේ පණිවිඩයයි: pthread_create failed: No space left on device. ඉක්මන් අධ්‍යයනය ලියකියවිලි ඩොකර්ට ක්‍රියාවලියක් දියත් කළ නොහැකි බව පැහැදිලි කළේය, එම නිසා එය වරින් වර කැටි විය.

නිරීක්ෂණයේ දී, පහත පින්තූරය සිදුවන්නේ කුමක් ද යන්නට අනුරූප වේ:

වෙනත් නෝඩ් වලද සමාන තත්වයක් දක්නට ලැබේ:

එකම නෝඩ් වල අපට පෙනෙන්නේ:

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>

මෙම හැසිරීම පොඩ් සමඟ වැඩ කිරීමේ ප්රතිවිපාකයක් බව පෙනී ගියේය supercronic (පොඩ්ස් වල ක්‍රෝන් ජොබ් ක්‍රියාත්මක කිරීමට අප භාවිතා කරන Go උපයෝගීතාවයක්):

 _ 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>
…

ගැටලුව මෙයයි: කාර්යයක් සුපිරි ක්‍රොනික් තුළ ක්‍රියාත්මක වන විට, ක්‍රියාවලිය එයින් බිහි වේ නිවැරදිව අවසන් කළ නොහැක, බවට හැරෙමින් zombie.

අදහස් දැක්වීම්: වඩාත් නිවැරදිව කිවහොත්, ක්‍රෝන් කර්තව්‍යයන් මගින් ක්‍රියාවලි ඇති කරයි, නමුත් සුපර්ක්‍රොනික් යනු ආරම්භක පද්ධතියක් නොවන අතර එහි දරුවන් බිහි කළ ක්‍රියාවලි "අනුගත" කළ නොහැක. SIGHUP හෝ SIGTERM සංඥා මතු කළ විට, ඒවා ළමා ක්‍රියාවලීන් වෙත සම්ප්‍රේෂණය නොවන අතර, එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ළමා ක්‍රියාවලීන් අවසන් නොවී zombie තත්ත්වයෙහි පවතී. ඔබට මේ සියල්ල ගැන වැඩිදුර කියවිය හැකිය, උදාහරණයක් ලෙස, in එවැනි ලිපියක්.

ගැටළු විසඳීමට ක්රම කිහිපයක් තිබේ:

1. තාවකාලික විසඳුමක් ලෙස - පද්ධතියේ PID සංඛ්‍යාව එක් අවස්ථාවක දී වැඩි කරන්න:

          /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. නැතහොත් supercronic හි කාර්යයන් දියත් කරන්න සෘජුවම නොව, එයම භාවිතා කරන්න ටිනි, එය ක්‍රියාවලි නිවැරදිව අවසන් කිරීමට සමත් වන අතර පිල්ලි බිහි නොකරයි.

කථාව 2. cgroup එකක් මකා දැමීමේදී "Zombies"

Kubelet CPU විශාල ප්‍රමාණයක් පරිභෝජනය කිරීමට පටන් ගත්තේය:

කවුරුත් මේකට කැමති නැති නිසා අපි සන්නද්ධ වුණා පරිපූර්ණ සහ ගැටලුව සමඟ කටයුතු කිරීමට පටන් ගත්තේය. විමර්ශනයේ ප්රතිඵල පහත පරිදි විය.

• Kubelet සිය CPU කාලයෙන් තුනෙන් එකකට වඩා වැය කරන්නේ සියලුම cgroups වෙතින් මතක දත්ත ඇද ගැනීමටයි:

  

• කර්නල් සංවර්ධකයින්ගේ තැපැල් ලැයිස්තුවේ ඔබට සොයාගත හැකිය ගැටලුව පිළිබඳ සාකච්ඡාව. කෙටියෙන් කිවහොත්, කාරණය පහත වැටේ: විවිධ tmpfs ගොනු සහ වෙනත් සමාන දේවල් පද්ධතියෙන් සම්පූර්ණයෙන්ම ඉවත් නොකෙරේ cgroup මකා දැමීමේදී, ඊනියා memcg දුක්බර. ඉක්මනින් හෝ පසුව ඒවා පිටු හැඹිලියෙන් මකා දැමෙනු ඇත, නමුත් සේවාදායකයේ මතකය විශාල ප්‍රමාණයක් ඇති අතර කර්නලය ඒවා මකා දැමීමේ කාලය නාස්ති කිරීමේ කාරණය නොපෙනේ. ඒකයි උන් එක දිගට ගොඩ වෙන්නේ. මෙය පවා සිදු වන්නේ ඇයි? මෙය ක්‍රෝන් රැකියා සහිත සේවාදායකයක් වන අතර එය නිරන්තරයෙන් නව රැකියා නිර්මාණය කරයි, සහ ඒවා සමඟ නව පොඩ්ස්. මේ අනුව, ඒවායේ ඇති බහාලුම් සඳහා නව cgroups නිර්මාණය කර ඇති අතර ඒවා ඉක්මනින් මකා දමනු ලැබේ.
• kubelet හි cAdvisor මෙතරම් කාලයක් නාස්ති කරන්නේ ඇයි? මෙය සරලම ක්‍රියාත්මක කිරීම සමඟ පහසුවෙන් දැකගත හැකිය time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. සෞඛ්‍ය සම්පන්න යන්ත්‍රයක මෙහෙයුම තත්පර 0,01ක් ගතවේ නම්, ගැටලුකාරී ක්‍රෝන්02 මත තත්පර 1,2ක් ගතවේ. වැඩේ කියන්නේ sysfs වලින් දත්ත බොහොම හෙමින් කියවන cAdvisor එක zombie cgroups වල පාවිච්චි කරන memory එක ගණන් ගන්න හදනවා.
• Zombies බලහත්කාරයෙන් ඉවත් කිරීමට, අපි LKML හි නිර්දේශ කර ඇති පරිදි හැඹිලි ඉවත් කිරීමට උත්සාහ කළෙමු: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - නමුත් කර්නලය වඩාත් සංකීර්ණ වී මෝටර් රථය කඩා වැටුණි.

කුමක් කරන්න ද? ගැටලුව නිරාකරණය වෙමින් පවතී (කැප වෙනවා, සහ විස්තරයක් සඳහා බලන්න පණිවිඩය නිකුත් කරන්න) ලිනක්ස් කර්නලය 4.16 අනුවාදයට යාවත්කාලීන කිරීම.

ඉතිහාසය 3. Systemd සහ එහි සවිකිරීම

නැවතත්, kubelet සමහර නෝඩ් වල බොහෝ සම්පත් පරිභෝජනය කරයි, නමුත් මෙවර එය ඕනෑවට වඩා මතකය පරිභෝජනය කරයි:

උබුන්ටු 16.04 හි භාවිතා කරන systemd හි ගැටළුවක් ඇති බව පෙනී ගිය අතර, එය සම්බන්ධතාවය සඳහා නිර්මාණය කරන ලද සවි කිරීම් කළමනාකරණය කිරීමේදී සිදු වේ. subPath ConfigMaps හෝ රහස් වලින්. පොඩ්ඩා එහි වැඩ අවසන් වූ පසු systemd සේවාව සහ එහි සේවා සවිකිරීම පවතී පද්ධතිය තුළ. කාලයත් සමඟ ඒවායින් විශාල සංඛ්යාවක් එකතු වේ. මෙම මාතෘකාව පිළිබඳ ගැටළු පවා තිබේ:

1. #5916;
2. kubernetes #57345.

...ඉන් අවසාන එක systemd හි PR වෙත යොමු කරයි: #7811 (systemd හි ගැටළුව - #7798).

ගැටලුව Ubuntu 18.04 හි තවදුරටත් නොපවතී, නමුත් ඔබට Ubuntu 16.04 දිගටම භාවිතා කිරීමට අවශ්‍ය නම්, ඔබට මෙම මාතෘකාව පිළිබඳ අපගේ ක්‍රියාමාර්ගය ප්‍රයෝජනවත් වනු ඇත.

එබැවින් අපි පහත DaemonSet සෑදුවෙමු:

---
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

... සහ එය පහත පිටපත භාවිතා කරයි:

#!/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

... තවද එය කලින් සඳහන් කළ සුපිරි ක්‍රොනික් භාවිතයෙන් සෑම විනාඩි 5 කට වරක් ක්‍රියාත්මක වේ. එහි Dockerfile එක පෙනෙන්නේ මෙහෙමයි.

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"]

කතාව 4. කරල් උපලේඛනගත කිරීමේදී තරඟකාරිත්වය

එය අවධානයට ලක් විය: අප සතුව නෝඩයක් මත පොඩ් එකක් තබා එහි රූපය ඉතා දිගු කාලයක් පොම්ප කර ඇත්නම්, එම නෝඩයටම “පහර” දෙන තවත් පොඩ් එකක් සරලව සිදුවනු ඇත. නව පොඩ් එකේ රූපය අදින්න පටන් ගන්නේ නැහැ. ඒ වෙනුවට, එය පෙර පොඩ් එකේ රූපය ඇද ගන්නා තෙක් බලා සිටී. එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන්, දැනටමත් කාලසටහන්ගත කර තිබූ සහ මිනිත්තුවකින් බාගත කළ හැකිව තිබූ පොඩ් එකක් අවසන් වනු ඇත. containerCreating.

සිදුවීම් මේ වගේ දෙයක් පෙනෙනු ඇත:

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

එය එවැන්නකි මන්දගාමී රෙජිස්ට්රි එකකින් එක් රූපයක් යෙදවීම අවහිර කළ හැක නෝඩයකට.

අවාසනාවකට මෙන්, තත්වයෙන් බොහෝ ක්රම නොමැත:

1. ඔබේ ඩොකර් රෙජිස්ට්‍රිය කෙලින්ම පොකුරේ හෝ කෙලින්ම පොකුරු සමඟ භාවිතා කිරීමට උත්සාහ කරන්න (උදාහරණයක් ලෙස, GitLab Registry, Nexus, ආදිය);
2. වැනි උපයෝගිතා භාවිතා කරන්න kraken.

කතාව 5. මතකය නොමැතිකම නිසා නෝඩ් එල්ලේ

විවිධ යෙදුම් ක්‍රියාත්මක කිරීමේදී, නෝඩයක් සම්පූර්ණයෙන්ම ප්‍රවේශ වීම නවත්වන තත්වයක් ද අපට හමු විය: SSH ප්‍රතිචාර නොදක්වයි, සියලුම අධීක්ෂණ ඩීමන් වැටේ, පසුව ලඝු-සටහන් වල අසාමාන්‍ය කිසිවක් (හෝ කිසිවක් පාහේ) නොමැත.

MongoDB ක්‍රියාත්මක වූ එක් නෝඩයක උදාහරණය භාවිතා කරමින් මම ඔබට පින්තූරවලින් කියමි.

උඩින් පෙනෙන්නේ මෙයයි කිරීමට අනතුරු:

සහ මේ වගේ - после අනතුරු:

නිරීක්ෂණයේ දී, තියුණු පැනීමක් ද ඇත, එහිදී නෝඩය ලබා ගැනීම නතර වේ:

මේ අනුව, තිරපිටපත් වලින් පැහැදිලි වන්නේ:

1. යන්ත්රයේ RAM අවසානයට ආසන්නයි;
2. RAM පරිභෝජනයෙහි තියුණු පිම්මක් ඇත, ඉන්පසු සම්පූර්ණ යන්ත්රය වෙත ප්රවේශය හදිසියේ අක්රිය වේ;
3. Mongo මත විශාල කාර්යයක් පැමිණෙන අතර, DBMS ක්රියාවලිය වැඩි මතකයක් භාවිතා කිරීමට සහ තැටියෙන් ක්රියාකාරීව කියවීමට බල කරයි.

ලිනක්ස් හි නිදහස් මතකය අවසන් වුවහොත් (මතක පීඩනය සකසයි) සහ හුවමාරුවක් නොමැති නම්, එවිට කිරීමට OOM ඝාතකයා පැමිණි විට, පිටු හැඹිලිය තුළට පිටු විසි කිරීම සහ ඒවා තැටියට නැවත ලිවීම අතර තුලනය කිරීමේ ක්‍රියාවක් පැන නැගිය හැක. මෙය kswapd මගින් සිදු කරනු ලබන අතර, පසුව බෙදා හැරීම සඳහා හැකිතාක් මතක පිටු නිර්භීතව නිදහස් කරයි.

අවාසනාවකට, විශාල I/O load එකක් සහ කුඩා නිදහස් මතකයක් සමඟ, kswapd සමස්ත පද්ධතියේම බාධකය බවට පත්වේ, ඔවුන් එයට බැඳී ඇති බැවිනි සියල්ල පද්ධතියේ මතක පිටු වල වෙන් කිරීම් (පිටු දෝෂ). ක්‍රියාවලීන්ට තවදුරටත් මතකය භාවිතා කිරීමට අවශ්‍ය නැති නමුත් OOM-ඝාතක අගාධයේ අද්දර සවි කර ඇත්නම් මෙය ඉතා දිගු කාලයක් පැවතිය හැක.

ස්වාභාවික ප්‍රශ්නය නම්: OOM ඝාතකයා මෙතරම් ප්‍රමාද වන්නේ ඇයි? එහි වත්මන් පුනරාවර්තනයේ දී, OOM ඝාතකයා අතිශයින් මෝඩ ය: එය ක්‍රියාවලිය විනාශ කරන්නේ මතක පිටුවක් වෙන් කිරීමේ උත්සාහය අසාර්ථක වූ විට පමණි, i.e. පිටුවේ දෝෂය අසාර්ථක වුවහොත්. මෙය බොහෝ කාලයක් තිස්සේ සිදු නොවේ, මන්ද kswapd නිර්භීතව මතක පිටු නිදහස් කරයි, පිටු හැඹිලිය (පද්ධතියේ ඇති සම්පූර්ණ තැටිය I/O, ඇත්ත වශයෙන්ම) නැවත තැටියට දමන්න. වඩාත් විස්තරාත්මකව, කර්නලයේ එවැනි ගැටළු ඉවත් කිරීම සඳහා අවශ්ය පියවර පිළිබඳ විස්තරයක් සමඟ, ඔබට කියවිය හැකිය මෙහි.

මෙම හැසිරීම දියුණු විය යුතුයි ලිනක්ස් කර්නලය 4.6+ සමඟ.

කතන්දර 6. කරල් පොරොත්තු තත්වයේ සිර වේ

ඇත්ත වශයෙන්ම බොහෝ කරල් ක්‍රියාත්මක වන සමහර පොකුරු වල, ඒවායින් බොහොමයක් ප්‍රාන්තයේ ඉතා දිගු කාලයක් “එල්ලෙන” බව අපි දැකීමට පටන් ගතිමු. Pending, ඩොකර් බහාලුම් දැනටමත් නෝඩ් මත ධාවනය වන අතර අතින් වැඩ කළ හැකි වුවද.

එපමණක් නොව, තුළ describe වරදක් නැත:

  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

සමහර කැණීම් වලින් පසුව, අපි උපකල්පනය කළේ කරල්වල තත්වය සහ සජීවීභාවය / සූදානම පිළිබඳ සියලු තොරතුරු API සේවාදායකයට යැවීමට kubelet හට කාලය නොමැති බවයි.

උපකාරය අධ්‍යයනය කිරීමෙන් පසු, අපි පහත පරාමිතීන් සොයා ගත්තෙමු:

--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)

පෙනෙන පරිදි, පෙරනිමි අගයන් තරමක් කුඩා වේ, සහ 90% දී ඔවුන් සියලු අවශ්යතා ආවරණය කරයි ... කෙසේ වෙතත්, අපගේ නඩුවේ මෙය ප්රමාණවත් නොවීය. එබැවින්, අපි පහත අගයන් සකස් කරමු:

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

... සහ kubelets නැවත ආරම්භ කරන ලදී, ඉන්පසු අපි API සේවාදායකයට ඇමතුම්වල ප්‍රස්ථාරවල පහත පින්තූරය දුටුවෙමු:

... ඔව්, සියල්ල පියාසර කිරීමට පටන් ගත්තේය!

ප්රාදේශීය සභා

දෝෂ එකතු කිරීම සහ මෙම ලිපිය සකස් කිරීම සඳහා ඔවුන්ගේ උපකාරය සඳහා, අපගේ සමාගමේ බොහෝ ඉංජිනේරුවන්ට සහ විශේෂයෙන් අපගේ පර්යේෂණ සහ සංවර්ධන කණ්ඩායමේ මගේ සගයා වන Andrey Klimentyev (zuzzas).

පීපීඑස්

අපගේ බ්ලොග් අඩවියේ ද කියවන්න:

• «Kubernetes කරල් වල නිදොස්කරණය සඳහා kubectl-debug ප්ලගිනය".
• Kubernetes ඉඟි සහ උපක්‍රම ලූපය:
  • «පොකුරක් තුළ ක්‍රියාත්මක වන සම්පත් Helm 2 කළමනාකරණයට මාරු කිරීම»;
  • «වෙබ් යෙදුමක නෝඩ් වෙන් කිරීම සහ පැටවීම ගැන»;
  • «dev අඩවි වෙත ප්‍රවේශය»;
  • «විශාල දත්ත සමුදායන් සඳහා bootstrap වේගවත් කිරීම".

මූලාශ්රය: www.habr.com