🥇6 تفریحی نظام کے کیڑے جب Kubernetes [اور ان کا حل] استعمال کرتے ہیں

پیداوار میں Kubernetes کے استعمال کے سالوں کے دوران، ہم نے بہت سی دلچسپ کہانیاں جمع کی ہیں کہ کس طرح سسٹم کے مختلف اجزاء میں کیڑے ناخوشگوار اور/یا ناقابل فہم نتائج کا باعث بنتے ہیں جو کنٹینرز اور پوڈز کے کام کو متاثر کرتے ہیں۔ اس مضمون میں ہم نے کچھ سب سے زیادہ عام یا دلچسپ چیزوں کا انتخاب کیا ہے۔ یہاں تک کہ اگر آپ اس طرح کے حالات کا سامنا کرنے کے لئے کبھی خوش قسمت نہیں ہیں، اس طرح کی مختصر جاسوسی کہانیوں کے بارے میں پڑھنا - خاص طور پر "فرسٹ ہینڈ" - ہمیشہ دلچسپ ہے، ہے نا؟

کہانی 1. سپر کرونک اور ڈوکر ہینگ

کلسٹرز میں سے ایک پر، ہمیں وقتاً فوقتاً ایک منجمد ڈوکر موصول ہوتا تھا، جس نے کلسٹر کے معمول کے کام میں مداخلت کی تھی۔ ایک ہی وقت میں، ڈاکر لاگز میں مندرجہ ذیل مشاہدہ کیا گیا:

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

…

اس غلطی کے بارے میں جو چیز ہمیں سب سے زیادہ دلچسپی رکھتی ہے وہ پیغام ہے: pthread_create failed: No space left on device. فوری مطالعہ دستاویزات نے وضاحت کی کہ ڈوکر کسی عمل کو آگے نہیں بڑھا سکتا، یہی وجہ ہے کہ یہ وقتاً فوقتاً جم جاتا ہے۔

نگرانی میں، مندرجہ ذیل تصویر اس سے مطابقت رکھتی ہے کہ کیا ہو رہا ہے:

اسی طرح کی صورتحال دوسرے نوڈس پر بھی دیکھی جاتی ہے:

اسی نوڈس پر ہم دیکھتے ہیں:

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>

یہ پتہ چلا کہ یہ سلوک پھلی کے ساتھ کام کرنے کا نتیجہ ہے۔ سپر کرونک (ایک گو یوٹیلیٹی جسے ہم پوڈز میں کرون جابز چلانے کے لیے استعمال کرتے ہیں):

 _ 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>
…

مسئلہ یہ ہے: جب کوئی کام سپر کرونک میں چلایا جاتا ہے، تو اس کے ذریعے پیدا ہونے والا عمل صحیح طریقے سے ختم نہیں کر سکتے، میں تبدیل زومبی.

نوٹ: زیادہ درست ہونے کے لیے، عمل cron کے کاموں کے ذریعے پیدا ہوتے ہیں، لیکن سپر کرونک ایک init سسٹم نہیں ہے اور اس عمل کو "اپنا" نہیں سکتا جو اس کے بچوں نے پیدا کیے ہیں۔ جب SIGHUP یا SIGTERM سگنلز اٹھائے جاتے ہیں، تو وہ چائلڈ پروسیسز کو منتقل نہیں ہوتے ہیں، جس کے نتیجے میں چائلڈ پروسیسز ختم نہیں ہوتے اور زومبی سٹیٹس میں رہتے ہیں۔ آپ ان سب کے بارے میں مزید پڑھ سکتے ہیں، مثال کے طور پر، میں ایسا مضمون.

مسائل کو حل کرنے کے چند طریقے ہیں:

ایک عارضی حل کے طور پر - نظام میں ایک وقت میں PIDs کی تعداد میں اضافہ کریں:

       /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

یا سپر کرونک میں کاموں کو براہ راست نہیں بلکہ اسی کا استعمال کرتے ہوئے شروع کریں۔ ٹینی، جو عمل کو صحیح طریقے سے ختم کرنے کے قابل ہے اور زومبی کو جنم نہیں دیتا ہے۔

کہانی 2۔ سی گروپ کو حذف کرتے وقت "زومبیز"

کوبیلیٹ نے بہت زیادہ CPU استعمال کرنا شروع کر دیا:

کوئی بھی یہ پسند نہیں کرے گا، لہذا ہم نے خود کو مسلح کیا مکمل اور مسئلہ سے نمٹنے کے لئے شروع کر دیا. تحقیقات کے نتائج درج ذیل تھے:

کوبیلیٹ اپنے سی پی یو کے ایک تہائی سے زیادہ وقت کو تمام سی گروپس سے میموری ڈیٹا کھینچنے میں صرف کرتا ہے۔
کرنل ڈویلپرز کی میلنگ لسٹ میں آپ تلاش کر سکتے ہیں۔ مسئلہ کی بحث. مختصراً، بات یہاں تک آتی ہے: مختلف tmpfs فائلیں اور اسی طرح کی دوسری چیزیں سسٹم سے مکمل طور پر نہیں ہٹائی گئی ہیں۔ سی گروپ کو حذف کرتے وقت، نام نہاد memcg زومبی. جلد یا بدیر وہ صفحہ کے کیش سے حذف کر دیے جائیں گے، لیکن سرور پر بہت زیادہ میموری موجود ہے اور کرنل ان کو حذف کرنے میں وقت ضائع کرنے کا کوئی فائدہ نہیں سمجھتا۔ اس لیے وہ انبار لگاتے رہتے ہیں۔ آخر ایسا کیوں ہو رہا ہے؟ یہ کرون جابز کے ساتھ ایک سرور ہے جو مسلسل نئی ملازمتیں پیدا کرتا ہے، اور ان کے ساتھ نئی پوڈز۔ اس طرح، ان میں کنٹینرز کے لیے نئے cgroups بنائے جاتے ہیں، جو جلد ہی حذف ہو جاتے ہیں۔
کبلیٹ میں کی ایڈوائزر اتنا وقت کیوں ضائع کرتا ہے؟ یہ سب سے آسان عمل کے ساتھ دیکھنا آسان ہے۔ time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat. اگر ایک صحت مند مشین پر آپریشن میں 0,01 سیکنڈ لگتے ہیں، تو پریشانی والے cron02 پر 1,2 سیکنڈ لگتے ہیں۔ بات یہ ہے کہ cAdvisor، جو sysfs سے ڈیٹا کو بہت آہستہ پڑھتا ہے، زومبی cgroups میں استعمال ہونے والی میموری کو مدنظر رکھنے کی کوشش کرتا ہے۔
زومبی کو زبردستی ہٹانے کے لیے، ہم نے LKML میں تجویز کردہ کیچز کو صاف کرنے کی کوشش کی: sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches, - لیکن دانا زیادہ پیچیدہ نکلا اور کار کو کریش کر دیا۔

کیا کرنا ہے؟ مسئلہ حل ہو رہا ہے (عزم، اور تفصیل کے لیے دیکھیں پیغام جاری کریںلینکس کرنل کو ورژن 4.16 میں اپ ڈیٹ کرنا۔

تاریخ 3. Systemd اور اس کا ماؤنٹ

ایک بار پھر کبلیٹ کچھ نوڈس پر بہت زیادہ وسائل استعمال کر رہا ہے، لیکن اس بار یہ بہت زیادہ میموری استعمال کر رہا ہے:

پتہ چلا کہ Ubuntu 16.04 میں استعمال ہونے والے systemd میں ایک مسئلہ ہے، اور یہ اس وقت ہوتا ہے جب کنکشن کے لیے بنائے گئے ماونٹس کا انتظام کرتے ہوئے subPath ConfigMap's یا secret's سے۔ پوڈ اپنا کام مکمل کرنے کے بعد systemd سروس اور اس کا سروس ماؤنٹ باقی ہے۔ نظام میں. وقت کے ساتھ، ان میں سے ایک بڑی تعداد جمع. یہاں تک کہ اس موضوع پر مسائل ہیں:

#5916;
kubernetes #57345.

...جن میں سے آخری سسٹمڈ میں PR سے مراد ہے: 7811 # (سسٹم ڈی میں مسئلہ - 7798 #).

یہ مسئلہ اب Ubuntu 18.04 میں موجود نہیں ہے، لیکن اگر آپ Ubuntu 16.04 کا استعمال جاری رکھنا چاہتے ہیں، تو آپ کو اس موضوع پر ہمارا کام مفید معلوم ہو سکتا ہے۔

تو ہم نے درج ذیل ڈیمون سیٹ بنایا:

---
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

... اور یہ درج ذیل اسکرپٹ کا استعمال کرتا ہے:

#!/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

... اور یہ ہر 5 منٹ میں پہلے ذکر کردہ سپر کرونک کا استعمال کرتے ہوئے چلتا ہے۔ اس کی ڈاکر فائل اس طرح دکھتی ہے:

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"]

کہانی 4۔ پوڈز کو شیڈول کرتے وقت مسابقت

یہ دیکھا گیا ہے کہ: اگر ہمارے پاس ایک نوڈ پر ایک پوڈ رکھا ہوا ہے اور اس کی شبیہہ کو بہت لمبے عرصے تک پمپ کیا جاتا ہے، تو ایک اور پوڈ جو اسی نوڈ کو "مارا" جائے گا نئی پھلی کی تصویر کھینچنا شروع نہیں کرتا ہے۔. اس کے بجائے، یہ انتظار کرتا ہے جب تک کہ پچھلی پوڈ کی تصویر کھینچی نہ جائے۔ نتیجے کے طور پر، ایک پوڈ جو پہلے سے طے شدہ تھا اور جس کی تصویر صرف ایک منٹ میں ڈاؤن لوڈ کی جا سکتی تھی اس کی حیثیت ختم ہو جائے گی۔ containerCreating.

واقعات کچھ اس طرح نظر آئیں گے:

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

یہ پتہ چلا ہے کہ سست رجسٹری کی ایک تصویر تعیناتی کو روک سکتی ہے۔ فی نوڈ

بدقسمتی سے، صورت حال سے باہر بہت سے طریقے نہیں ہیں:

اپنی ڈوکر رجسٹری کو براہ راست کلسٹر میں یا براہ راست کلسٹر کے ساتھ استعمال کرنے کی کوشش کریں (مثال کے طور پر، GitLab Registry، Nexus، وغیرہ)؛
افادیت کا استعمال کریں جیسے kraken.

کہانی 5. یادداشت کی کمی کی وجہ سے نوڈس لٹک جاتے ہیں۔

مختلف ایپلی کیشنز کے آپریشن کے دوران، ہمیں ایک ایسی صورتحال کا بھی سامنا کرنا پڑا جہاں ایک نوڈ مکمل طور پر قابل رسائی ہونا بند کر دیتا ہے: SSH جواب نہیں دیتا، تمام مانیٹرنگ ڈیمنز گر جاتے ہیں، اور پھر نوشتہ جات میں کچھ بھی (یا تقریباً کچھ بھی نہیں) غیر معمولی نہیں ہوتا۔

میں آپ کو ایک نوڈ کی مثال استعمال کرتے ہوئے تصویروں میں بتاؤں گا جہاں MongoDB کام کرتا ہے۔

یہ وہی ہے جو اوپر کی طرح لگتا ہے۔ پر حادثات:

اور اس طرح - کے بعد حادثات:

نگرانی میں، ایک تیز چھلانگ بھی ہے، جس پر نوڈ دستیاب ہونا بند ہو جاتا ہے:

اس طرح، اسکرین شاٹس سے یہ واضح ہے کہ:

مشین پر RAM اختتام کے قریب ہے؛
RAM کی کھپت میں تیزی سے اضافہ ہوا ہے، جس کے بعد پوری مشین تک رسائی اچانک غیر فعال ہو جاتی ہے۔
مونگو پر ایک بڑا کام آتا ہے، جو DBMS کے عمل کو زیادہ میموری استعمال کرنے اور ڈسک سے فعال طور پر پڑھنے پر مجبور کرتا ہے۔

یہ پتہ چلتا ہے کہ اگر لینکس مفت میموری (میموری پریشر سیٹ کرتا ہے) ختم ہوجاتا ہے اور کوئی تبادلہ نہیں ہوتا ہے، تو پر جب OOM قاتل آتا ہے، تو صفحات کو صفحہ کیشے میں پھینکنے اور انہیں واپس ڈسک پر لکھنے کے درمیان توازن پیدا ہوسکتا ہے۔ یہ kswapd کے ذریعے کیا جاتا ہے، جو بعد میں تقسیم کے لیے زیادہ سے زیادہ میموری کے صفحات کو بہادری سے آزاد کرتا ہے۔

بدقسمتی سے، ایک بڑے I/O بوجھ کے ساتھ تھوڑی مقدار میں مفت میموری کے ساتھ، kswapd پورے نظام کی رکاوٹ بن جاتا ہے۔کیونکہ وہ اس سے جڑے ہوئے ہیں۔ تمام سسٹم میں میموری کے صفحات کی مختص (صفحہ کی خرابیاں)۔ یہ بہت لمبے عرصے تک جاری رہ سکتا ہے اگر پروسیسز میموری کو مزید استعمال نہیں کرنا چاہتے ہیں، لیکن OOM-Killer abyss کے بالکل کنارے پر طے شدہ ہیں۔

فطری سوال یہ ہے کہ: OOM قاتل اتنی دیر سے کیوں آتا ہے؟ اس کی موجودہ تکرار میں، OOM قاتل انتہائی احمقانہ ہے: یہ اس عمل کو تب ہی ختم کر دے گا جب میموری کا صفحہ مختص کرنے کی کوشش ناکام ہو جائے، یعنی اگر صفحہ کی غلطی ناکام ہوجاتی ہے۔ یہ کافی دیر تک نہیں ہوتا ہے، کیونکہ kswapd بہادری سے میموری کے صفحات کو آزاد کرتا ہے، صفحہ کیشے (سسٹم میں پوری ڈسک I/O درحقیقت) کو واپس ڈسک پر پھینک دیتا ہے۔ مزید تفصیل میں، دانا میں اس طرح کے مسائل کو ختم کرنے کے لیے ضروری اقدامات کی تفصیل کے ساتھ، آپ پڑھ سکتے ہیں۔ یہاں.

یہ سلوک بہتر ہونا چاہئے لینکس کرنل 4.6+ کے ساتھ۔

کہانی 6۔ پھلیاں زیر التواء حالت میں پھنس جاتی ہیں۔

کچھ جھرمٹوں میں، جن میں واقعی بہت سے پھلی کام کر رہے ہیں، ہم نے محسوس کرنا شروع کیا کہ ان میں سے اکثر ریاست میں بہت طویل عرصے سے "لٹکتے" رہتے ہیں۔ Pending، اگرچہ ڈوکر کنٹینرز خود پہلے ہی نوڈس پر چل رہے ہیں اور دستی طور پر کام کیا جا سکتا ہے۔

اس کے علاوہ، میں describe کچھ بھی غلط نہیں ہے:

  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

کچھ کھودنے کے بعد، ہم نے یہ قیاس کیا کہ کیوبلیٹ کے پاس صرف پوڈ کی حالت کے بارے میں تمام معلومات اور زندہ رہنے/تیار ہونے کے ٹیسٹ API سرور کو بھیجنے کا وقت نہیں ہے۔

اور مدد کا مطالعہ کرنے کے بعد، ہمیں درج ذیل پیرامیٹرز ملے:

--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)

جیسا کہ دیکھا گیا، پہلے سے طے شدہ قدریں کافی چھوٹی ہیں۔، اور 90% میں وہ تمام ضروریات کو پورا کرتے ہیں... تاہم، ہمارے معاملے میں یہ کافی نہیں تھا۔ لہذا، ہم مندرجہ ذیل اقدار مقرر کرتے ہیں:

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

... اور کوبیلیٹس کو دوبارہ شروع کیا، جس کے بعد ہم نے API سرور پر کالز کے گراف میں درج ذیل تصویر دیکھی:

... اور ہاں، سب کچھ اڑنے لگا!

PS

کیڑے اکٹھا کرنے اور اس مضمون کو تیار کرنے میں ان کی مدد کے لیے، میں اپنی کمپنی کے متعدد انجینئرز، اور خاص طور پر ہماری R&D ٹیم کے اپنے ساتھی آندرے کلیمینٹیف کا تہہ دل سے شکریہ ادا کرتا ہوں (ززا).

پی پی ایس

ہمارے بلاگ پر بھی پڑھیں:

«Kubernetes pods میں ڈیبگ کرنے کے لیے kubectl-debug پلگ ان'.
Kubernetes ٹپس اور ٹرکس لوپ:

ماخذ: www.habr.com

Kubernetes کے آپریشن میں 6 تفریحی سسٹم کیڑے [اور ان کا حل]