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K8S 从懵圈到熟练:读懂此文,集群节点不下线!

阿里妹导读:排查完全陌生的问题、不熟悉的系统组件,对许多工程师来说是无与伦比的工作乐趣,当然也是一大挑战。今天,阿里巴巴售后技术专家声东跟大家分享一例 Kubernetes 集群上的问题。这个问题影响范围较广,或许某天你也会遇到。更重要的是,作者在问题排查过程中的思路和方法,也会让你有所启发。


关于问题


I am Not Ready


阿里云有自己的 Kubernetes 容器集群产品。随着 Kubernetes 集群出货量剧增,线上用户零星地发现,集群会非常低概率地出现节点 NotReady 情况。据我们观察,这个问题差不多每个月,都会有一两个用户遇到。在节点 NotReady 之后,集群 Master 没有办法对这个节点做任何控制,比如下发新的 Pod,再比如抓取节点上正在运行 Pod 的实时信息。


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需要知道的Kubernetes知识


这里我稍微补充一点 Kubernetes 集群的基本知识。Kubernetes 集群的“硬件基础”,是以单机形态存在的集群节点。这些节点可以是物理机,也可以是虚拟机。集群节点分为 Master 节点和 Worker 节点。Master 节点主要用来承载集群管控组件,比如调度器和控制器。而 Worker 节点主要用来跑业务。Kubelet 是跑在各个节点上的代理,它负责与管控组件沟通,并按照管控组件的指示,直接管理 Worker节点。


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当集群节点进入 NotReady 状态的时候,我们需要做的第一件事情,是检查运行在节点上的 kubelet 是否正常。在这个问题出现的时候,使用 systemctl 命令查看的kubelet 状态(kubelet 是 systemd 管理的一个 daemon )发现它是正常运行的。当我们用 journalctl 查看 kubelet 日志的时候,发现以下错误。


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什么是PLEG?


这个报错清楚地告诉我们,容器 runtime 是不工作的,且 PLEG 是不健康的。这里容器 runtime 指的就是 docker daemon 。Kubelet 通过操作 docker daemon 来控制容器的生命周期。而这里的 PLEG,指的是 pod lifecycle event generator。PLEG 是 kubelet 用来检查 runtime 的健康检查机制。这件事情本来可以由 kubelet 使用 polling 的方式来做。但是 polling 有其高成本的缺陷,所以 PLEG 应用而生。PLEG 尝试以一种“中断”的形式,来实现对容器 runtime 的健康检查,虽然实际上,它同时用了 polling 和”中断”这样折中的方案。


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基本上,根据上边的报错,我们可以确认容器 runtime 出了问题。在有问题的节点上,通过 docker 命令尝试运行新的容器,命令会没有响应,这说明上边的报错是准确的。


Docker Stack


Docker Daemon调用栈分析


Docker 作为阿里云 Kubernetes 集群使用的容器 runtime ,在1.11之后,被拆分成了多个组件以适应 OCI 标准。拆分之后,其包括 docker daemon,containerd,containerd-shim 以及 runC。组件 containerd 负责集群节点上容器的生命周期管理,并向上为 docker daemon 提供 gRPC 接口。


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在这个问题中,既然 PLEG 认为容器 runtime 出了问题,我们需要从 docker daemon 进程看起。我们可以使用 kill -USR1 <pid> 命令发送 USR1 信号给docker daemon,而 docker daemon 收到信号之后,会把所有线程调用栈输出到 /var/run/docker 文件夹里。


Docker daemon 进程的调用栈是比较容易分析的。稍加留意,我们会发现大多数的调用栈都长成下图中的样子。通过观察栈上每个函数的名字,以及函数所在的文件(模块)名称,我们可以了解到,这个调用栈的下半部分,是进程接到 http 请求,做请求路由的过程;而上半部分则是具体的处理函数。最终处理函数进入等待状态,等待一个mutex实例。


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到这里,我们需要稍微看一下 ContainerInspectCurrent 这个函数的实现。从实现可以看到,这个函数的第一个参数,就是这个线程正在操作的容器名指针。使用这个指针搜索整个调用栈文件,我们会找出所有等在这个容器上的线程。同时,我们可以看到下边这个线程。


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这个线程调用栈上的函数 ContainerExecStart 也是在处理相同容器。但不同的是,ContainerExecStart 并没有在等这个容器,而是已经拿到了这个容器的操作权(mutex),并把执行逻辑转向了 containerd 调用。关于这一点,我们也可以使用代码来验证。前边我提到过,containerd 通过 gRPC 向上对 docker daemon 提供接口。此调用栈上半部分内容,正是 docker daemon 在通过 gRPC 请求来呼叫containerd。


Containerd调用栈分析


与 docker daemon 类似,我们可以通过 kill -SIGUSR1 <pid> 命令来输出containerd 的调用栈。不同的是,这次调用栈会直接输出到 messages 日志。


Containerd 作为一个 gRPC 的服务器,会在接到 docker daemon 的远程调用之后,新建一个线程去处理这次请求。关于 gRPC 的细节,我们这里其实不用太多关注。在这次请求的客户端调用栈上,可以看到这次调用的核心函数在 Start 一个Process 。我们在 containerd 的调用栈里搜索 Start,Process 以及 process.go 等字段,很容易发现下边这个线程。


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这个线程的核心任务,就是依靠 runC 去创建容器进程。而在容器启动之后,runC 进程会退出。所以下一步,我们自然而然会想到,runC 是不是有顺利完成自己的任务。查看进程列表,我们会发现,系统中有个别 runC 进程还在执行,这不是预期的行为。容器的启动,跟进程的启动,耗时应该是差不多数量级的,系统里有正在运行的 runC 进程,则说明 runC 不能正常启动容器。


什么是D-Bus?


RunC请求D-Bus


容器 runtime 的 runC 命令,是 libcontainer 的一个简单的封装。这个工具可以用来管理单个容器,比如容器创建和容器删除。在上节的最后,我们发现 runC 不能完成创建容器的任务。我们可以把对应的进程杀掉,然后在命令行用同样的命令启动容器,同时用 strace 追踪整个过程。


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分析发现,runC 停在了向带有 org.free 字段的 dbus socket 写数据的地方。那什么是 dbus 呢?在 Linux 上,dbus 是一种进程间进行消息通信的机制。


原因并不在 D-Bus


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我们可以使用 busctl 命令列出系统现有的所有 bus 。如下图,在问题发生的时候,我看到问题节点 bus name 编号非常大。所以我倾向于认为,dbus 某些相关的数据结构,比如 name,耗尽了引起了这个问题。


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Dbus 机制的实现,依赖于一个组件叫做 dbus daemon。如果真的是 dbus 相关数据结构耗尽,那么重启这个 daemon,应该可以解决这个问题。但不幸的是,问题并没有这么直接。重启 dbus daemon 之后,问题依然存在。


在上边 strace 追踪 runC 的截图中,runC 停在向带有 org.free 字段的 bus 写数据的地方。在 busctl 输出的 bus 列表里,显然带有这个字段的 bus,都在被 systemd使用。这时,我们用 systemctl daemon-reexec 来重启 systemd,问题消失了。所以基本上我们可以判断一个方向,问题可能跟 systemd 有关。


Systemd是硬骨头


Systemd 是相当复杂的一个组件,尤其对没有做过相关开发工作的同学来说,比如我自己。基本上,排查 systemd 的问题,我用到了四个方法,(调试级别)日志,core dump,代码分析,以及 live debugging。其中第一个,第三个和第四个结合起来使用,让我在经过几天的鏖战之后,找到了问题的原因。但是这里我们先从“没用”的 core dump 说起。


“没用的”Core Dump


因为重启 systemd 解决了问题,而这个问题本身,是 runC 在使用 dbus 和systemd 通信的时候没有了响应,所以我们需要验证的第一件事情,就是 systemd不是有关键线程被锁住了。查看 core dump 里所有线程,只有以下一个线程,此线程并没有被锁住,它在等待 dbus 事件,以便做出响应。


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零散的信息


因为无计可施,所以只能做各种测试、尝试。使用 busctl tree 命令,可以输出所有bus 上对外暴露的接口。从输出结果看来,org.freedesktop.systemd1 这个 bus 是不能响应接口查询请求的。


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使用下边的命令,观察 org.freedesktop.systemd1 上接受到的所以请求,可以看到,在正常系统里,有大量 Unit 创建删除的消息,但是有问题的系统里,这个 bus 上完全没有任何消息。


gdbus monitor --system --dest org.freedesktop.systemd1 --object-path /org/freedesktop/systemd1


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分析问题发生前后的系统日志,runC在重复的跑一个libcontainer_%d_systemd_test_default.slice 测试,这个测试非常频繁,但是当问题发生的时候,这个测试就停止了。所以直觉告诉我,这个问题,可能和这个测试有很大的关系。


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另外,我使用 systemd-analyze 命令,打开了 systemd 的调试级别日志,发现 systemd 有 Operation not supported 的报错。


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根据以上零散的知识,可以给出一个大概的结论:org.freedesktop.systemd1 这个 bus 在经过大量 unit 创建删除之后,没有了响应。而这些频繁的 unit 创建删除测试,是 runC 某一个改动引入的。这个改动使得 UseSystemd 函数通过创建 unit 来测试 systemd 的功能。UseSystemd 在很多地方被调用,比如创建容器,或者查看容器性能等操作。


代码分析


这个问题在线上所有 Kubernetes 集群中,发生的频率大概是一个月两例。问题一直在发生,且只能在问题发生之后,通过重启 systemd 来处理,这风险极大。


我们分别给 systemd 和 runC 社区提交了 bug,但是一个很现实的问题是,他们并没有像阿里云这样的线上环境,他们重现这个问题的概率几乎是零,所以这个问题没有办法指望社区来解决。硬骨头还得我们自己啃。


在上一节最后,我们看到了,问题出现的时候,systemd 会输出一些 Operation not supported 报错。这个报错看起来和问题本身风马牛不相及,但是直觉告诉我,这,或许是离问题最近的一个地方,所以我决定,先搞清楚这个报错因何而来。


Systemd 代码量比较大,而报这个错误的地方非常多。通过大量的代码分析(这里略去一千字),我发现有几处比较可疑地方,有了这些可疑的地方,接下来需要做的事情,就是等待。在等了三周以后,终于有线上集群,再次重现了这个问题。


Live Debugging


在征求用户同意之后,下载 systemd 调试符号,挂载 gdb 到 systemd 上,在可疑的函数下断点,continue 继续执行。经过多次验证,发现 systemd 最终踩到了sd_bus_message_seal 这个函数里的 EOPNOTSUPP 报错。


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这个报错背后的道理是,systemd 使用了一个变量 cookie,来追踪自己处理的 dbus message 。每次在加封一个新的 message 的时候,systemd 会先给 cookie的值加一,然后再把这个值复制给这个新的 message。


我们使用 gdb 打印出 dbus->cookie 这个值,可以很清楚看到,这个值超过了0xffffffff 。所以看起来,问题是 systemd 在加封过大量 message 之后,cookie 这个值32位溢出了,导致新的消息不能被加封,从而使得 systemd 对 runC 没有了响应。


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另外,在一个正常的系统上,使用 gdb 把 bus->cookie 这个值改到接近 0xffffffff,然后观察到,问题在 cookie 溢出的时候立刻出现,则证明了我们的结论。


怎么判断集群节点NotReady是这个问题导致的


首先我们需要在有问题的节点上安装 gdb 和 systemd debuginfo,然后用命令 gdb /usr/lib/systemd/systemd1 把 gdb attach 到 systemd ,在函数sd_bus_send 设置断点,然后继续执行。等 systemd 踩到断点之后,用 p /x bus->cookie 查看对应的cookie值,如果此值超过了 0xffffffff,那么 cookie 就溢出了,则必然导致节点 NotReady 的问题。确认完之后,可以使用 quit 来 detach 调试器。


问题修复


这个问题的修复,并没有那么直截了当。原因之一,是 systemd 使用了同一个 cookie 变量,来兼容 dbus1 和 dbus2 。对于 dbus1 来说, cookie 是32位的,这个值在经过 systemd 三五个月频繁创建删除 unit 之后,是肯定会溢出的;而 dbus2 的 cookie 是64位的,可能到了时间的尽头,它也不会溢出。


另外一个原因是,我们并不能简单的让 cookie 折返,来解决溢出问题。因为这有可能导致 systemd 使用同一个 cookie 来加封不同的消息,这样的结果将是灾难性的。


最终的修复方法是,使用32位 cookie 来同样处理 dbus1 和 dbus2 两种情形。同时在 cookie 达到 0xfffffff 的之后,下一个 cookie 则变成 0x80000000,即用最高位来标记 cookie 已经处于溢出状态。检查到 cookie 处于这种状态时,我们需要检查是否下一个 cookie 正在被其他 message 使用,来避免 cookie 冲突。


后记


这个问题根本原因肯定在 systemd,但是 runC 的函数 UseSystemd 使用不那么美丽的方法,去测试 systemd 的功能,而这个函数在整个容器生命周期管理过程中,被频繁的调用,让这个低概率问题的发生成为了可能。systemd 的修复已经被红帽接受,预期不久的将来,我们可以通过升级 systemd,从根本上解决这个问题。



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