本篇內(nèi)容主要講解“如何排查Kubernetes機(jī)器內(nèi)核問(wèn)題”，感興趣的朋友不妨來(lái)看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來(lái)帶大家學(xué)習(xí)“如何排查Kubernetes機(jī)器內(nèi)核問(wèn)題”吧!
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在線上環(huán)境中的某個(gè)應(yīng)用出現(xiàn)了接口緩慢的問(wèn)題!
就憑這個(gè)現(xiàn)象，能列出來(lái)的原因數(shù)不勝數(shù)。本篇博客主要敘述一下幾次排查以及最后如何確定原因的過(guò)程，可能不一定適用于其他集群，就當(dāng)是提供一個(gè)參考吧。排查過(guò)程比較冗長(zhǎng)，過(guò)去太久了，我也不太可能回憶出所有細(xì)節(jié)，希望大家見諒。
網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求流入集群時(shí)，對(duì)于我們集群的結(jié)構(gòu)：
用戶請(qǐng)求=> Nginx => Ingress => uwsgi
不要問(wèn)為什么有了 Ingress 還有 Nginx，這是歷史原因，有些工作暫時(shí)需要由 Nginx 承擔(dān)。
請(qǐng)求變慢一般馬上就會(huì)考慮，程序是不是變慢了，所以在發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后，首先在 uwsgi 中增加簡(jiǎn)單的小接口，這個(gè)接口是處理快并且馬上返回?cái)?shù)據(jù)，然后定時(shí)請(qǐng)求該接口。在運(yùn)行幾天之后，確認(rèn)到該接口的訪問(wèn)速度也很慢，排除程序中的問(wèn)題，準(zhǔn)備在鏈路中查找原因。
由于我們的 Nginx 有 2 層，需要針對(duì)它們分別確認(rèn)，看看究竟是哪一層慢了。請(qǐng)求量是比較大的，如果針對(duì)每個(gè)請(qǐng)求去查看，效率不高，而且有可能掩蓋真正原因，所以這個(gè)過(guò)程采用統(tǒng)計(jì)的方式。統(tǒng)計(jì)的方式是分別查看兩層 Nginx 的日志情況。由于我們已經(jīng)在 ELK 上接入了日志，ELK 中篩選數(shù)據(jù)的腳本簡(jiǎn)單如下：
重慶分公司
重慶分公司
{ "bool": { "must": [ { "match_all": {} }, { "match_phrase": { "app_name": { "query": "xxxx" } } }, { "match_phrase": { "path": { "query": "/app/v1/user/ping" } } }, { "range": { "request_time": { "gte": 1, "lt": 10 } } }, { "range": { "@timestamp": { "gt": "2020-11-09 00:00:00", "lte": "2020-11-12 00:00:00", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", "time_zone": "+08:00" } } } ] } }根據(jù) trace_id 可以獲取到 Nignx 日志以及 Ingress 日志，通過(guò) ELK 的 API 獲得。
# 這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用來(lái)記錄統(tǒng)計(jì)結(jié)果， # [[0, 0.1], 3]表示落在 0~0.1 區(qū)間的有 3 條記錄 # 因?yàn)樾?shù)的比較和區(qū)間比較麻煩，所以采用整數(shù)，這里的 0~35 其實(shí)是 0~3.5s 區(qū)間 # ingress_cal_map = [ # [[0, 0.1], 0], # [[0.1, 0.2], 0], # [[0.2, 0.3], 0], # [[0.3, 0.4], 0], # [[0.4, 0.5], 0], # [[0.5, 1], 0], # ] ingress_cal_map = [] for x in range(0, 35, 1): ingress_cal_map.append( [[x, (x+1)], 0] ) nginx_cal_map = copy.deepcopy(ingress_cal_map) nginx_ingress_gap = copy.deepcopy(ingress_cal_map) ingress_upstream_gap = copy.deepcopy(ingress_cal_map) def trace_statisics(): trace_ids = [] # 這里的 trace_id 是提前查找過(guò)，那些響應(yīng)時(shí)間比較久的請(qǐng)求所對(duì)應(yīng)的 trace_id with open(trace_id_file) as f: data = f.readlines() for d in data: trace_ids.append(d.strip()) cnt = 0 for trace_id in trace_ids: try: access_data, ingress_data = get_igor_trace(trace_id) except TypeError as e: # 繼續(xù)嘗試一次 try: access_data, ingress_data = get_igor_trace.force_refresh(trace_id) except TypeError as e: print("Can't process trace {}: {}".format(trace_id, e)) continue if access_data['path'] != "/app/v1/user/ping": # 過(guò)濾臟數(shù)據(jù) continue if 'request_time' not in ingress_data: continue def get_int_num(data): # 數(shù)據(jù)統(tǒng)一做 *10 處理 return int(float(data) * 10) # 針對(duì)每個(gè)區(qū)間段進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，可能有點(diǎn)羅嗦和重復(fù)，我當(dāng)時(shí)做統(tǒng)計(jì)夠用了 ingress_req_time = get_int_num(ingress_data['request_time']) ingress_upstream_time = get_int_num(ingress_data['upstream_response_time']) for cal in ingress_cal_map: if ingress_req_time >= cal[0][0] and ingress_req_time < cal[0][1]: cal[1] += 1 break nginx_req_time = get_int_num(access_data['request_time']) for cal in nginx_cal_map: if nginx_req_time >= cal[0][0] and nginx_req_time < cal[0][1]: cal[1] += 1 break gap = nginx_req_time - ingress_req_time for cal in nginx_ingress_gap: if gap >= cal[0][0] and gap <= cal[0][1]: cal[1] += 1 break gap = ingress_req_time - ingress_upstream_time for cal in ingress_upstream_gap: if gap >= cal[0][0] and gap <= cal[0][1]: cal[1] += 1 break我分別針對(duì) request_time(Nginx)，request_time(Ingress)以及 requet_time(nginx) - request_time(Ingress)做了統(tǒng)計(jì)。
最后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果大概如下：
我們總共有約 3000 條數(shù)據(jù)!
圖一：超過(guò)半數(shù)的請(qǐng)求落在 1 ~ 1.1s 區(qū)間，1s ~ 2s 的請(qǐng)求比較均勻，之后越來(lái)越少了。
圖二：大約 1/4 的請(qǐng)求其實(shí)已經(jīng)在 0.1s 內(nèi)返回了，但是 1 ~ 1.1s 也有 1/4 的請(qǐng)求落上去了，隨后的結(jié)果與圖一類似。
從圖 1 圖 2 結(jié)合來(lái)看，部分請(qǐng)求在 Ingress 側(cè)處理的時(shí)間其實(shí)比較短的。
圖三：比較明顯了，2/3 的請(qǐng)求在響應(yīng)時(shí)間方面能夠保持一致，1/3 的請(qǐng)求會(huì)有 1s 左右的延遲。
從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，Nginx => Ingress 以及 Ingress => upstream，都存在不同程度的延遲，超過(guò) 1s 的應(yīng)用，大約有 2/3 的延遲來(lái)自 Ingress => upstream，1/3 的延遲來(lái)自 Nginx => Ingress。
抓包調(diào)查主要針對(duì) Ingress => uwsgi，由于數(shù)據(jù)包延遲的情況只是偶發(fā)性現(xiàn)象，所以需要抓取所有的數(shù)據(jù)包再進(jìn)行過(guò)濾……這是一條請(qǐng)求時(shí)間較長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，本身這個(gè)接口返回應(yīng)該很快。
{ "_source": { "INDEX": "51", "path": "/app/v1/media/", "referer": "", "user_agent": "okhttp/4.8.1", "upstream_connect_time": "1.288", "upstream_response_time": "1.400", "TIMESTAMP": "1605776490465", "request": "POST /app/v1/media/ HTTP/1.0", "status": "200", "proxy_upstream_name": "default-prod-XXX-80", "response_size": "68", "client_ip": "XXXXX", "upstream_addr": "172.32.18.194:6000", "request_size": "1661", "@source": "XXXX", "domain": "XXX", "upstream_status": "200", "@version": "1", "request_time": "1.403", "protocol": "HTTP/1.0", "tags": ["_dateparsefailure"], "@timestamp": "2020-11-19T09:01:29.000Z", "request_method": "POST", "trace_id": "87bad3cf9d184df0:87bad3cf9d184df0:0:1" } }Ingress 側(cè)數(shù)據(jù)包
uwsgi 側(cè)數(shù)據(jù)包
回顧一下 TCP 三次握手：
首先從 Ingress 側(cè)查看，連接在 21.585446 開始，22.588023 時(shí)，進(jìn)行了數(shù)據(jù)包重新發(fā)送的操作。
從 Node 側(cè)查看，Node 在 Ingress 數(shù)據(jù)包發(fā)出后不久馬上就收到了 syn，也立刻進(jìn)行了 syn 的返回，但是不知為何 1s 后才出現(xiàn)在 Ingress 處。
有一點(diǎn)比較令人在意，即便是數(shù)據(jù)包發(fā)生了重傳，但是也沒有出現(xiàn)丟包的問(wèn)題，從兩臺(tái)機(jī)器數(shù)據(jù)包的流轉(zhuǎn)來(lái)看，此次請(qǐng)求中，大部分的時(shí)間是因?yàn)閿?shù)據(jù)包的延遲到達(dá)造成的，重傳只是表面現(xiàn)象，真正的問(wèn)題是發(fā)生了數(shù)據(jù)包的延遲。
從隨機(jī)抓包的情況來(lái)看，不止是 SYN ACK 發(fā)生了重傳：
有些 FIN ACK 也會(huì)，數(shù)據(jù)包的延遲是有概率的行為!
單單看這個(gè)抓包可能只能確認(rèn)是發(fā)生了丟包，但是如果結(jié)合 Ingress 與 Nginx 的日志請(qǐng)求來(lái)看，如果丟包發(fā)生在 TCP 連接階段，那么在 Ingress 中，我們就可以查看 upstream_connect_time 這個(gè)值來(lái)大致估計(jì)下超時(shí)情況。當(dāng)時(shí)是這么整理的記錄：
我初步猜測(cè)這部分時(shí)間主要消耗在了 TCP 連接建立時(shí)，因?yàn)榻⑦B接的操作在兩次 Nginx 轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)都存在，而我們的鏈路全部使用了短連接，下一步我準(zhǔn)備增加 $upstream_connect_time 變量，記錄建立連接花費(fèi)的時(shí)間。http://nginx.org/en/docs/http/ ... .html
既然可以了解到 TCP 連接的建立時(shí)間比較久，我們可以用它來(lái)作為一個(gè)衡量指標(biāo)，我把 wrk 也修改了下，增加了對(duì)于連接時(shí)間的測(cè)量，具體的PR見這里，我們可以利用這一項(xiàng)指標(biāo)衡量后端的服務(wù)情況。
上面的工作前前后后我進(jìn)行了幾次，也沒有什么頭緒，遂找到公司的其他 Kubernetes 大佬咨詢問(wèn)題，大佬提供了一個(gè)思路：
宿主機(jī)延遲也高的話，那就暫時(shí)排除宿主機(jī)到容器這條路徑。我們這邊此前排查過(guò)一個(gè)延遲問(wèn)題， 是由于 Kubernetes 的監(jiān)控工具定期 cat proc 系統(tǒng)下的 cgroup 統(tǒng)計(jì)信息， 但由于 Docker 頻繁銷毀重建以及內(nèi)核 cache 機(jī)制，使得每次 cat 時(shí)間很長(zhǎng)占用內(nèi)核導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)延遲， 可否排查一下你們的宿主機(jī)是否有類似情形? 不一定是 cgroup，其他需要頻繁陷入到內(nèi)核的操作都可能導(dǎo)致延遲很高。
這個(gè)跟我們排查的 cgroup 太像了，宿主機(jī)上有一些周期性任務(wù)，隨著執(zhí)行次數(shù)增多，占用的內(nèi)核資源越來(lái)越多，達(dá)到一定程度就影響了網(wǎng)絡(luò)延遲。
大佬們也提供了一個(gè)內(nèi)核檢查工具(可以追蹤和定位中斷或者軟中斷關(guān)閉的時(shí)間)：https://github.com/bytedance/trace-irqoff
有問(wèn)題的 Ingress 機(jī)器的 latency 特別多，好多都是這樣的報(bào)錯(cuò)，其他機(jī)器沒有這個(gè)日志：
而后，我針對(duì)機(jī)器中的 kubelet 進(jìn)行了一次追蹤，從火焰圖中可以確認(rèn)，大量的時(shí)間耗費(fèi)在了讀取內(nèi)核信息中。
其中具體的代碼如下：
根據(jù)大佬所給的方向，基本能夠確定問(wèn)題發(fā)生的真正原因：機(jī)器上定時(shí)任務(wù)的執(zhí)行過(guò)多，內(nèi)核緩存一直增加，導(dǎo)致內(nèi)核速度變慢了。它一變慢，引發(fā)了 TCP 握手時(shí)間變長(zhǎng)，最后造成用戶體驗(yàn)下降。既然發(fā)現(xiàn)了問(wèn)題，解決方案也比較容易搜索到了，增加任務(wù)，檢查內(nèi)核是否變慢，慢了的話就清理一次：
sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
到此，相信大家對(duì)“如何排查Kubernetes機(jī)器內(nèi)核問(wèn)題”有了更深的了解，不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！
