《k8s 云原生业务的容器故障排查与思考|社区征文》

Kubernetes2023总结

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1、前言

此前我们部门已经完成了业务上云的目标,而随着业务请求量的激增,上云应用系统也面临着一些复杂的故障和挑战。

下文我就结合最近的容器排障工作,跟大家一起探讨如何优化系统的性能、扩展性和容错能力,为读者提供参考和借鉴,以确保系统的高效运行和可靠交付。

2、业务异常与排障思路

用户反馈出现了一个异常任务,它长时间出于“进行中”的状态;用户上传的源物料大小是 568MB 左右,预期能够半小时出结果,实际过了 6 个小时都没有结束任务。

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2.1 排障思路

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最终我们通过上面的排障思路和定位行动,将根本原因定位出来了:排查发现是容器集群资源吃紧,结合云原生组件 kubeproxy 反向代理机制,两者结合引发所导致。

下面具体列出分析思路和大致流程,一起讨论下。

3、故障排查定位

3.1 业务流程梳理

3.1.1 任务流程图

picture.image 先分析业务流程步骤:

  1. 用户上传源数据包:用户可以上传自己的任务数据包,并可以配置任务执行的所需资源(比如:执行算法、执行线程数等)
  2. APP1→ APP2:上传任务数据
  3. 任务进入 APP2 内部队列:优先对进入的任务进行数据分片处理
  4. APP2→ APP3:APP2 分片处理完成之后,按照可配置请求线程数 T,进行按每批次 T 个请求,将分片内容传输给 APP3
  5. APP3:从磁盘 IO 读取开源知识库数据
  6. APP3:对接收到的分片内容,对数据进行算法分析
  7. APP3:所有请求携带的分片数据都分析完毕,并且全部正确响应给 APP2,宣告:一个任务“完成”

3.1.2 分析

  1. 既然目前是任务一直执行,说明问题是出在了(3)~(7)步骤上了,那么聚焦于 APP2 和 APP3。
  2. 基于他们的请求响应关系,下文将 APP2 定位成客户端,将 APP3 定位成服务端。

3.2 容器进程分析

正常的预期现象是:两边容器都有业务进程,并且两边进程频繁进行 HTTP 通信;当任务执行结束之后,两边进程都将退出被系统销毁。

那么我们首先需要分析两侧容器进程。

3.2.1 查看容器子进程

通过 ps -ef,分别在客户端 APP2 和服务端 APP3,打印进程状态。

客户端

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客户端 APP2 的任务进程:有一个进程存活,说明客户端进程卡住了。

服务端

服务端 APP3 的任务进程:没有执行中的任务进程了。

3.2.2 分析

定位是客户端 APP2 的进程卡死,而服务端 APP3 的进程正常结束了。

3.3 进程卡死原因定位

分析进程卡死的原因,首先是想到日志,然后是网络。

3.3.1 查看容器日志

在云容器的日志看,发现并没有打印相关的 ERROR 级别日志,说明业务是整体成功的状态,所以我们更加怀疑是环境问题(网络/IO 等资源)导致。

3.3.2 容器进程的网络端口状态

通过 netstat -ntp| grep PID,分别在 APP2 和 APP3 进程关联的网络端口状态。

客户端

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客户端容器进程的网络端口状态

服务端

由于不存在工作进程,所以也查不出关联的网络端口了。

3.3.3 分析

通过网络排查,发现了客户端 APP2 的进程,存在 4 个 TCP 端口一直在监听状态,并没有正常关闭。

3.4 请求链路分析

分别从客户端和服务端角度出发,去定位 TCP 连接异常监听。

3.4.1 思路

  • 从客户端 APP2 角度看进程假死原因是:4 个 TCP 连接建立之后,TCP 端口一直在等待数据响应(即客户端发起 HTTP 请求一直阻塞)在任务进行中,过程可能发起>8000 次请求,最后残留了 4 个请求异常的 TCP 连接在 3.2.1 步骤中发现:客户端进程是通过 service-name 来请求服务端容器
  • 从服务端 APP3 角度看虽然计算工作量会很大,但服务端进程最终正常销毁了

3.4.2 请求链路

由于容器集群是已经部署上云,并且在 K8S 部署架构下运行,和技术运营的同学一起梳理出以下的请求链路:

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这里与 HTTP 普通请求响应的区别:由于 service 的“从中作梗”,kube-proxy 其实是一个代理层负责实现 service。

3.4.2.1 kube-proxy

通过 kube-proxy 的 ipvs 机制,实现了从 service-ip 到 容器 ip 的映射,完成一个网络转发代理,最终实现容器之间的通信。

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3.4.2.2 实际转发请求

请求链路最终经过了以下 3 个步骤:

  • 容器 APP2 发起的请求时,首先通过 service-name 找到 APP3-service(service 是对外暴露 pod 的一层代理)
  • 随后请求经过 kube-proxy 处理,以实现虚拟 IP 转换(即 service-ip 到 pod 实例 ip 的转换) 云上的 kube-proxy 采用了 ipvs 代理模式最终实现将流量导向到某一个后端 Pod(即 APP3-pod)。
  • 流量导向完成后,请求最终会进入 pod 的一个实例(即 APP3-容器)

3.4.3 分析

  1. 上面在 3.3.3 步骤 也分析到了,客户端的连接(客户端 APP2→APP3-service)是一直建立的,而服务端的连接(APP3-service→APP3-容器)是关闭了的。
  2. 那么我们判断问题是在了 kube-proxy 代理这个环节上。

3.4.4 猜想验证

因为恢复业务使用一直是当务之急,所以基于请求链路的理解,我们大胆测试了一下:改为通过 pod-ip/port 直连通信的方式,客户端进程能否正常结束呢?

随后验证:该方案是可行的,此时的客户端和服务端进程都正常结束了。

3.4.4.1 临时解决方案

通过 pod-ip/port 直连的方式,同时技术运营同学也辅助了 pod 重启之后的 pod-ip 动态刷新的工作,确保临时方案的可用性。

至此,我们优先恢复了业务的正常使用。

3.4.5 根本问题

但 kube-proxy 的流量代理问题,仍旧没定位清晰;未来容器服务,如果要继续做高可用部署,依旧是离不开这个组件的,所以继续盘它。

通过 3.4.3 步骤 分析,最终定位到问题出在了 kube-proxy 代理这个环节上,所以决定在客户端和服务端两侧进行抓包。

3.5 抓包分析网络

通过 tcpdump,我们分别在客户端和服务端里,实现了流量抓包(虽然日志非常大,幸好容器分配到的磁盘空间足够,事后也有清理),随后是下载出来用 wireshark 分析网络情况。

期间过程有点繁琐,因为要顺序性的启动抓包进程、客户端服务端进程复现、以及文件权限申请等细节,这里不对抓包过程展开。

3.5.1 网络分析

最终是复现了问题,并对残留的几个 TCP 连接进行了抓包分析,这里针对其中一个异常的 TCP 连接(客户端的进程残留一个 TCP 连接 port=40422)分析。

3.5.1.1 连接建立点

客户端

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客户端目标是 service-ip,三次握手完成,连接建立是在 12:03:36。

服务端

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服务端-连接建立

经过 kube-proxy 代理到具体的 pod 实例,服务端跟客户端,三次握手完成,连接建立是在 12:03:09。

3.5.1.2 故障异常点

客户端

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客户端最后一次跟 service-ip 连接通信,在 12:04:51。

服务端

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  1. 中间出现了 30 分钟的间隔
  2. 服务端最后一次回包是在 12:35:20,是回给客户端的
  3. 随后,由于客户端检测到连接中存在问题,给服务端发了 RST 报文。

3.5.2 分析

通过网络抓包分析得到:

  1. 客户端是和 service 建立连接的,而非直接和服务端
  2. 30 分钟之后,服务端回了一个包给客户端
  3. 服务端是可以直接回包给客户端的,但客户端显然不认识服务端的数据包,并发起了断开连接申请(RST 包),随后服务端 TCP 正常关闭了。
  4. 最终出现了“案发现场”:客户端和 service 的连接残留了,而服务端 TCP 正常关闭。

3.6 kube-proxy 代理配置自检

目前摸到的线索是:服务端回了一个包给客户端,并造成了“案发现场”。于是我们找了云同学协助查看问题,最终判断是 kube-proxy 的代理会话超时机制作用导致。

3.6.1 kube-proxy 会话保活机制

kube-proxy 存在会话保活机制:会记录客户端与服务端的连接,有效时间是 15 分钟。

当 ipvs 会话保持超时后,连接记录就没了。

  • 连接记录什么作用?能够让客户端发包时,发给 service-ip 的数据包,定位到服务端 ip,然后转发给服务端能够让服务端回包时,发给客户端的数据包,以 service-ip 的名义,转发给客户端

3.6.2 分析

梳理请求链路,我们得到以下的“客户端-Service-服务端”三方通信流程图:

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针对“服务端回了一个包给客户端,并造成了“案发现场”,从上面关注两个时间点:

  1. 在第 15 分钟时候,kube-proxy 清理会话
  2. 在第 30 分钟时候,服务端回了一个包给客户端:
  3. 但服务端回包给客户端时,不再是通过 service-ip 的“头衔加持”(因为会话记录清理了,会导致服务端的回包无法转换为原来的 service ip),而是以服务器的名义,直接丢数据包给客户端了;
  4. 客户端此时不认识服务端的(在 k8s 的 service 机制下,客户端是对服务端信息无感知的,因为一直和客户端接头的是 service);所以,回了一个 RST 数据包给服务端;
  5. 服务端接收到 RST 数据包之后,它是认识客户端的,因此主动关闭了自己一侧的 TCP 端口;【这解释了:服务端进程正常关闭 TCP 端口】
  6. 而客户端则一直在苦等,原来和自己接头的 service-ip 的回包,但它永远等不到了【这解析了:客户端一直没能正常关闭 TCP 端口】

3.6.3 结论

至此,我们已经找到了故障的根本原因:

  1. 因为客户端和服务端连接创建之后,该请求一直被搁置着,没有得到及时保活,导致 kube-proxy 清理了会话记录;
  2. 当服务端处理超时时,因为会话记录被清理,回包出现异常,没有经过 service 回包给了客户端;
  3. 客户端一直等待的 service 回包用于等不到,所以就一直监听着(对业务来说,就是进程假死)
  4. 调整 kube-proxy 的会话超时时间是不实际的,因为基础组件改动是一个全局的影响;

所以自然引出最后一个问题:为什么服务端会来不及处理请求,以至于不能及时保活。

3.7 容器资源监控

对于为什么服务端会来不及处理请求,以至于不能及时保活;我们想到的是两个原因:

  1. 服务端计算能力有限,导致已有请求处理慢,新增请求一直阻塞(前者是跟容器资源配置息息相关,该项是可以优化的)
  2. 请求的超时时间设置的太长,给了服务端处理超时的机会(这是由产品能力决定的,为了确保服务端计算充分完整并响应,该项调整空间不大)

基于对服务端计算能力的评估,只能是跟容器资源限制有关系,于是查看了服务端 APP3 的 CPU/内存/网络/IO 的相关监控。

3.7.1 CPU 监控

只关注 APP3,因为计算量集中在这个服务。

监控显示:CPU 整体负载很低,在任务进行中时,CPU 使用量才略微升高,而后下去了(约等于不工作,说明 APP2 的确完成了计算量的工作了)。

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3.7.2 内存监控

监控显示:APP3 在数据分析过程里,内存一直飙高,但经过一段时间后,量就降下去了。

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3.7.3 IO 监控

监控显示:APP3 在数据分析过程里,IO 带宽一直打满,达到了 280MBps,但经过一段时间后,监控就降下去了。

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因为我们用的是云存储规格是 SSD,也算是到了性能瓶颈了。

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3.7.4 分析

从资源监控看资源吃紧是客观存在的:

  1. 尤其是 IO 资源一直打满,内存也非常吃紧,暴露了容器的计算瓶颈在于资源;
  2. 而 CPU 资源一直上不去,也是受限于资源利用率已经非常高了;
4、运营策略调整和思考

结合公司的降本增效大背景,通过无限制的投入资源去优化体验,片面去追求更大的内存和更快的磁盘 IO 是不现实的。

这次独特的 Bug 排查,也是由于业务流量徒增而导致,所以我们决定利用好已有的条件去克服困难:

  1. 分析流量增长原因:首先我们找到了用户团队并了解清楚工具使用频率和,承诺通过两种方法协助业务团队: 对于周期性业务调用压力:调整为分散式任务,以时间换空间,避免短期内的资源高峰,降低系统的负载压力。确实无法分散式,我们会通过合理配置并发任务数和并发线程数,可以提高任务的执行效率,减少资源浪费,协助业务快速完成项目任务;
  2. 优化技术架构:在资源有限的情况下,通过优化技术架构提高系统的性能和稳定性。 后续对容器集群的高可用架构进行优化升级容器算法,提速服务端计算能力

InfoQ原文链接 https://xie.infoq.cn/article/36065ac1a986ad3a52ac8d813

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