2023-07-02  963437e6d3cc075b9a867cc41bcdf735 99+   26 分钟   3.9 k0次访问

Kubernetes 触发 OOMKilled(内存杀手)如何排除故障

对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》

写在前面

  • 简单整一下 k8s 中 Pod 故障 OOMKilled 的原因以及诊断
  • 博文内容涉及:
  • k8s OOMKilled 分类: 宿主节点行为 / K8s Cgroups 行为
  • 什么是 OOMKilled K8s 错误,OOMKiller 机制如何工作？
  • OOMKilled K8s 错误和解决的常见原因
  • 理解不足小伙伴帮忙指正

对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》

在 K8s 的生产环境中，我们可能会看到 Pod 状态为 OOMKilled 的情况，用通俗的话讲(OOMKilled 即为内存杀手)，当前集群给 Pod 所在进程分配的内存用完了，没有可分配的内存，出于集群稳定考虑， k8s 会委托 Cgroups 会把当前 Pod 进程杀掉， 今天和小伙伴分享一些出现 OOMKilled 的原因，以及排故。

有小伙伴可能会问,为什么 CPU 不够不会被 杀掉,内存不够会被杀掉,这是因为 CPU 为可压缩资源,而内存属于不可压缩资源, CPU 不够 cgroups 会对 Pod 中的容器的 CPU 使用进行限流(Throttled). 而内存不够,则会被 Kill 掉.

k8s OOMKilled 分类

这里的K8s OOMKilled 实际上是分两种情况,

  • 第一种为宿主节点行为,即 OOMKillde 是由宿主机内核直接触发,当 Pod 中没有进行资源限制,会无限制的超用宿主节点资源,触发的 OOMKillde.
  • 第二种即为今天和小伙伴分享的, K8s 行为,Pod 配置了资源限制,超过了资源限制,由Cgroups 触发的 OOMKillde

宿主节点行为

对于第一种我们简单看一个 Demo,创建一个没有限制资源的pod

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┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$cat pod-demo.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    run: pod-demo
  name: pod-demo
spec:
  containers:
  - image: hub.c.163.com/library/centos
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: pod-demo
    command: ['sh','-c','sleep 500000']
    resources: {}
  dnsPolicy: ClusterFirst
  restartPolicy: Always
status: {}

pod创建成功后,我们可以看到调度到了vms83.liruilongs.github.io

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┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl get pods -o wide
No resources found in resources namespace.
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$vim  pod-demo.yaml
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl  apply  -f pod-demo.yaml
pod/pod-demo created
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl get pods -o wide
NAME       READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE                         NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-demo   1/1     Running   0          42s   10.244.70.50   vms83.liruilongs.github.io   <none>           <none>

这里我们在pod里安装一个内存分配工具bigmem,用于模拟pod中容器进程内存不回收的情况。

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┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$kubectl  cp ./bigmem-7.0-1.r29766.x86_64.rpm pod-demo:/root/
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$kubectl  exec -it pod-demo  -- bin/bash
[root@pod-demo /]# cd root/
[root@pod-demo ~]# ls
anaconda-ks.cfg  bigmem-7.0-1.r29766.x86_64.rpm  original-ks.cfg
[root@pod-demo ~]# rpm -ivh bigmem-7.0-1.r29766.x86_64.rpm
Preparing...                          ################################# [100%]
Updating / installing...
   1:bigmem-7.0-1.r29766              ################################# [100%]
[root@pod-demo ~]# bigmem 1000M
Attempting to allocate 1000 Mebibytes of resident memory...
Press <Enter> to exit^C
[root@pod-demo ~]# bigmem 2000M
Attempting to allocate 2000 Mebibytes of resident memory...
Killed

通过上下内存信息可以发现，当分配1000M内存时，宿主机用户使用内存增加了1000M，可用内存为117M，当申请内存为2000M时，超出宿主机可用内存，bigmem 2000M命令所在进程直接被kill了。

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┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$ansible vms83.liruilongs.github.io -m shell  -a "free -h"
vms83.liruilongs.github.io | CHANGED | rc=0 >>
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           4.4G        2.5G        583M        216M        1.4G        1.4G
Swap:            0B          0B          0B
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$ansible vms83.liruilongs.github.io -m shell  -a "free -h"
vms83.liruilongs.github.io | CHANGED | rc=0 >>
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           4.4G        3.5G        117M        216M        857M        456M
Swap:            0B          0B          0B

查看宿主机日志 /var/log/messages，可以发现bigmem 所在进程造成OOM。被OOM killer 杀掉了。

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┌──[root@vms83.liruilongs.github.io]-[~]
└─$cat /var/log/messages | grep -i memory
Aug 10 20:37:27 vms83 kernel: [<ffffffff81186bd6>] out_of_memory+0x4b6/0x4f0
Aug 10 20:37:27 vms83 kernel: Out of memory: Kill process 25143 (bigmem) score 1347 or sacrifice child

K8s 行为

对于由 k8s 通过 Cgroup 促发的 OOMKilled ,我们可以在 describe 看到相关信息

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┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~/ansible/oomkiller]
└─$kubectl describe  pods oom-killer-pod | grep -A 10  State
    State:          Waiting
      Reason:       CrashLoopBackOff
    Last State:     Terminated
      Reason:       OOMKilled
      Exit Code:    1
      Started:      Mon, 03 Jul 2023 12:17:09 +0800
      Finished:     Mon, 03 Jul 2023 12:17:10 +0800
    Ready:          False
    Restart Count:  5
    Limits:
      memory:  200Mi
    Requests:
      memory:     200Mi
┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~/ansible/oomkiller]
└─$

对于在生产环境的 Pod ，OOMKilled 常常 伴随这 CrashLoopBackOff，触发 OOM 之后，被 Kill 掉，之后由于 Pod 重启机制，会陷入 CrashLoopBackOff

什么是 OOMKilled K8s 错误

当 Kubernetes 集群中的容器超出其内存限制时，Kubernetes 系统可能会终止该容器，并显示“OOMKilled”错误，该错误表示该进程因内存不足而终止。此错误的退出代码为 1，

同样看一个 Demo

当前环境

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┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~/ansible/oomkiller]
└─$kubectl get nodes
NAME                          STATUS   ROLES           AGE    VERSION
vms100.liruilongs.github.io   Ready    control-plane   157d   v1.25.1
vms101.liruilongs.github.io   Ready    control-plane   157d   v1.25.1
vms102.liruilongs.github.io   Ready    control-plane   157d   v1.25.1
vms103.liruilongs.github.io   Ready    <none>          157d   v1.25.1
vms105.liruilongs.github.io   Ready    <none>          157d   v1.25.1
vms106.liruilongs.github.io   Ready    <none>          157d   v1.25.1
┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~/ansible/oomkiller]
└─$

测试环境准备

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┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~/ansible/oomkiller]
└─$kubectl create  ns oom
namespace/oom created
┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~/ansible/oomkiller]
└─$kubectl config  set-context --current --namespace=oom
Context "kubernetes-admin@kubernetes" modified.

Pod Yaml 文件

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┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~/ansible/oomkiller]
└─$cat oom-killer-pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: oom-killer-pod
spec:
  containers:
  - name: oom-killer-container
    image: polinux/stress
    command: ["stress"]
    args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "200M", "--timeout", "10s","--verbose"]
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"

应用测试，查看 OOMKilled 的情况

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┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~/ansible/oomkiller]
└─$kubectl apply  -f oom-killer-pod.yaml
pod/oom-killer-pod created
┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~/ansible/oomkiller]
└─$kubectl get pods oom-killer-pod -w
NAME             READY   STATUS              RESTARTS   AGE
oom-killer-pod   0/1     ContainerCreating   0          7s
oom-killer-pod   1/1     Running             0          25s
oom-killer-pod   0/1     OOMKilled           0          28s
oom-killer-pod   0/1     OOMKilled           1 (18s ago)   45s
oom-killer-pod   0/1     CrashLoopBackOff    1 (13s ago)   57s
oom-killer-pod   0/1     OOMKilled           2 (29s ago)   73s

查看对应宿主节点的日志 /var/log/messages ,可以看到类似这样一条 OOMKilled 日志,即由 cgroup 的限制 促发了 OOMKilled

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Aug 10 21:09:11 vms106 kernel: Memory cgroup out of memory: Kill process ........

OOMKiller 机制如何工作？

由上面可知,实际上内存杀手 (OOMKiller) 是 Linux 内核(不是本机 Kubernetes)中的一种机制，负责通过杀死消耗过多内存的进程来防止系统内存不足。当系统内存不足时，内核会调用 OOMKiller 来选择要终止的进程，以释放内存并保持系统运行。

OOMKiller 的工作原理是选择消耗最多内存的进程，该进程也被认为对系统操作最不重要。此选择过程基于多个因素，包括进程的内存使用情况、优先级以及运行的时间量。

一旦 OOMKiller 选择要终止的进程，它就会向该进程发送信号，要求它正常终止。如果进程不响应信号，内核将强制终止进程并释放其内存。，如果节点上的 Pod 重启策略设置为“始终”，则由于内存问题而被终止的 Pod 不一定会从节点中逐出，它会尝试重新启动 Pod。

OOMKiller 是一种最后的手段机制，仅在系统面临内存不足的危险时才调用。虽然它可以帮助防止系统因内存耗尽而崩溃，但重要的是要注意，终止进程可能导致数据丢失和系统不稳定。因此，建议配置系统以避免 OOM 情况，例如，通过监视内存使用情况、设置资源限制和优化应用程序中的内存使用情况。

可以通过调整内核参数来修改 ，OOM 是否自动触发。如果内核参数sysctl vm.panic_on_oom设置为1而不是0，内核将会发生 panic,即直接摆烂，什么时候挂掉算什么时候。默认为0.即自动启动OOM killer

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┌──[root@liruilongs.github.io]-[~]
└─$ sysctl vm.panic_on_oom
vm.panic_on_oom = 0

在后台，Linux 内核为主机上运行的每个进程保持一个运行不良评分。此分数越高，进程被终止的可能性就越大。

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[root@ecs-liruilong ~]# cat /proc/1/oom_score
0

分数越高，进程越有可能被OOM杀手杀死。许多因素被用来计算这个分数:

  • VM大小(不是RSS大小)，
  • 进程所有子进程的累积VM大小，
  • nice值(正的nice值会给出更高的分数)，
  • 总运行时间(较长的总运行时间会降低分数)，
  • 运行用户(根进程会得到轻微的保护)，
  • 进程执行直接硬件访问，分数也会降低。
  • 内核本身和PID1 (sysemd)是免疫的OOM杀手。

如果你希望强制的执行OOM Killer

可以echo f > /proc/sysrq-trigger，但请记住，至少会有一个进程被杀死。

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[root@ecs-liruilong ~]# echo f > /proc/sysrq-trigger

Message from syslogd@ecs-liruilong at Aug  1 14:32:18 ...
 kernel:[340648.118967] Kernel panic - not syncing: Out of memory: system-wide panic_on_oom is enabled

输出将被发送到dmesg。

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[root@ecs-liruilong ~]# cat /var/log/dmesg

可调的/proc/PID/oom_adj可以用来手动调整oom_score。配置该pid进程被oom killer杀掉的权重，oom_adj可以的值从-17到15，其中0表示不改变(默认)，越高的权重，意味着更可能被oom killer选中，-17表示免疫(永远不会杀死)。

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[root@ecs-liruilong ~]# cat /proc/1/oom_adj
0

Kubernetes 在为 Pod 定义服务质量 (QoS) 类时使用该值。有三个 QoS 类可以分配给一个 pod，每个类都有一个匹配的值：oom_score_adj

  • Guaranteed(完全可靠的): -997
  • BestEffort: 1000
  • Burstable: min(max(2, 1000 — (1000 * memoryRequestBytes) / machineMemoryCapacityBytes), 999)

当前的 QoS 级别 直接由 Requests 和 Limits 来定义。在Kubernetes中容器的QoS级别等于容器所在Pod的QoS级别

要查看 Pod 的 QoS 类，请运行以下命令：

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┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~/ansible/oomkiller]
└─$kubectl get pod oom-killer-pod -o jsonpath='{.status.qosClass}'
Burstable┌

如果Pod中的所有容器对所有资源类型都定义了 Limits和Requests，并且所有容器的Limits值都和Requests值全部相等(且都不为0)，那么该Pod的QoS级别就是Guaranteed

Guaranteed 级别的 Pod 是 在节点过载时最后被 Kill 掉的 Pod,所以如果当前 Pod 很重要，建议设置为 Guaranteed 级别，可以减少当前节点其他 Pod 超用的影响，或者考虑 HPA

OOMKilled诊断

  1. 检查 Pod 日志：诊断 OOMKilled 错误的第一步是检查 Pod 日志，以查看是否有任何指示内存问题的错误消息。描述命令的事件部分将提供进一步的确认和错误发生的时间/日期。
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kubectl describe pod <podname>

State:          Running
       Started:      Fri, 12 May 2023 11:14:13 +0200
       Last State:   Terminated
       Reason:       OOMKilled
       Exit Code:    137
       ...

可以查询 Pod对应 宿主机 cat /var/log/pods/<podname>日志：

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┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[/var/log/pods]
└─$ls
default_release-name-prometheus-node-exporter-gbnmx_5d6e840f-ff49-4211-a705-7c2579783eb4
kube-system_calico-node-rkxps_10cf4581-1c4e-4c30-a621-45d43ab867d5
kube-system_coredns-c676cc86f-kpvcj_bb27b0db-02e1-405d-bd17-9f2178c1e378
kube-system_coredns-c676cc86f-xqj8d_22fab2bd-5df6-42a5-b251-f112d2d798f9
kube-system_etcd-vms100.liruilongs.github.io_e8c17bb99f9bd8119cdd769556041e18
kube-system_haproxy-vms100.liruilongs.github.io_440fdce2882de0bd97840ce699681bd2
kube-system_keepalived-vms100.liruilongs.github.io_c73a6f974cefc7114a28dfb29c95c8b1
kube-system_kube-apiserver-vms100.liruilongs.github.io_ddd138ad87313d896ee03a878d01ee67
kube-system_kube-controller-manager-vms100.liruilongs.github.io_987f1cce63f2d4e44db9398fe35d309b
kube-system_kube-proxy-fqck4_b0ed853d-3b71-4a2c-b95c-eee0a0c29bce
kube-system_kube-scheduler-vms100.liruilongs.github.io_d819bb5a46d9f3c35e9594adcb22be80
metallb-system_speaker-4tdl6_4ab28c7d-1d5d-458e-8dfb-d3b8439f7f78
┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[/var/log/pods]
└─$pwd
/var/log/pods
  1. 监控内存使用情况：使用 Prometheus 或 Grafana 等 Kubernetes 监控工具监控 Pod 和容器中的内存使用情况。这可以帮助您确定哪些容器消耗了太多内存并触发了 OOMKilled 错误。
  2. 使用内存性能分析器：使用 pprof 等内存性能分析器来识别可能导致内存过度使用的内存泄漏或低效代码。

OOMKilled K8s 错误和解决的常见原因

已达到容器内存限制。这可能是由于在容器清单中指定的内存限制值上设置了不适当的值，这是允许容器使用的最大内存量。这也可能是由于应用程序遇到比正常情况更高的负载。解决方法是增加内存限制的值，或调查负载增加的根本原因并进行修正。造成这种情况的常见原因包括上传大文件，因为上传大文件会消耗大量内存资源，尤其是当多个容器在一个 Pod 中运行时，以及流量突然增加带来的高流量。

已达到容器内存限制，因为应用程序遇到内存泄漏。需要调试应用程序以解决内存泄漏的原因。

节点过载 — 这意味着 Pod 使用的总内存大于可用的总节点内存。通过纵向扩展来增加节点的可用内存，或将 Pod 移动到具有更多可用内存的节点。您还可以调整在过度使用的节点上运行的 Pod 的内存限制，以便它们适合可用边界，请注意，您还应该注意内存请求设置，该设置指定了 Pod 应使用的最小内存量。如果此值设置得太高，则可能无法有效使用可用内存。

在调整内存请求和限制时，请记住，当节点过载时，Kubernetes 会根据(Qos 等级)以下优先级顺序杀死 Pod：

  • 没有请求或限制的 Pod
  • 有请求但没有限制的 Pod
  • 使用 的 Pod 超过其内存请求值(指定的最小内存)，但低于其内存限制
  • 使用超过其内存限制的 Pod

要点

为避免 OOMKilled 错误，建议监控 Kubernetes Pod 和容器中的内存使用情况，设置资源限制以防止容器消耗过多内存，并优化应程序代码以减少内存消耗。

此外，请考虑增加分配给 Pod 的内存资源，或使用水平 Pod 自动缩放来扩展 Pod 数量，以响应增加的工作负载需求。

博文部分内容参考

© 文中涉及参考链接内容版权归原作者所有，如有侵权请告知

https://itnext.io/how-to-fix-oomkilled-kubernetes-error-exit-code-137-88352410f0d4

© 2018-2023 liruilonger@gmail.com, All rights reserved. 保持署名-非商用-相同方式共享(CC BY-NC-SA 4.0)

Kubernetes 触发 OOMKilled(内存杀手)如何排除故障

https://liruilongs.github.io/2023/07/02/K8s/环境部署-运维/Kubernetes 触发 OOMKilled(内存杀手)如何排除故障/

发布于

2023-07-02

更新于

2023-07-23

许可协议

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