解读Kubernetes常见退出码

退出码历史

退出码的历史可以追溯到Unix操作系统的早期。在Unix系统中，进程退出码是进程终止时向其父进程传递的一个整数值，用于表示进程的终止状态。这个整数值通常在0到255之间，其中0表示进程成功终止，其他值通常用来表示不同的错误或异常情况。

进程退出码最初被设计用于提供一种简单的机制，使父进程能够了解子进程的执行结果。这使得父进程能够根据子进程的退出码来采取适当的行动，比如处理错误情况或继续执行其他操作。

在Unix系统中，特定的退出码值通常具有特定的含义，例如：

• 0：表示成功执行，没有错误。

• 1：通常表示通用的错误。

• 2：表示命令的语法错误。

• 127：表示命令未找到。

随着时间的推移，Unix操作系统的发展和不同的实现，进程退出码的含义可能有所不同，但基本的概念保持不变。

在Linux系统中，进程退出码的使用与Unix系统类似。Linux继承了Unix的进程管理机制，并在其基础上进行了扩展和改进。因此，Linux中的进程退出码仍然是一个重要的概念，用于帮助理解和诊断进程的执行状态。

进程退出码的历史可以追溯到早期的Unix系统，是Unix和Linux操作系统中的一个重要概念，为进程间通信提供了一种简单而有效的机制。当应用程序或命令因致命错误而终止或执行失败时，将产生 128 系列退出码（128+n），其中 n 为信号编号。n 包括所有类型的终止代码，如 SIGTERM、SIGKILL 等。

退出码 127

退出码 127 不是特定于 Kubernetes 的错误代码，而是 Linux 和类 Unix 操作系统中使用的标准退出码。当然，我们在Kubernetes中经常看到它，并且通常表示容器内执行的命令或二进制文件找不到。

一些标准的退出码包括：

常见原因

让我们看一下退出码 127 的一些常见原因：

1. 命令或二进制文件未安装

   Kubernetes 容器的 command 字段中指定的可执行文件未安装在容器的文件系统中。需要确保所需的二进制文件或命令可用。

2. 路径或命令不正确

   Pod 定义中指定的命令不正确或在指定的路径中不存在。这是错误的最常见原因之一，通常是由于 Dockerfile 或 pod  spec中的entrypoint或command输入不正确造成的。

3. 缺少依赖

   在容器内运行的应用程序或脚本未安装相关依赖。需要确保所有必需的依赖项包含在容器映像中。

4. shell 解释器

   如果指定了脚本作为命令，需要确保脚本有效 （例如#!/bin/bash），且在容器中可用。

5. shell 脚本语法错误

   如果 shell 脚本退出码是127，请检查脚本是否存有语法错误或可能阻止其执行的问题。

6. 权限不足

   在容器内运行命令的用户可能没有执行指定命令所需的必要权限。确保容器以适当的特权运行。

7. 镜像兼容性问题

   确保使用的容器镜像与宿主机架构和操作系统兼容。不匹配的映像可能导致命令找不到，比如x86的镜像运行在arm的机器上

8. 卷挂载

   如果命令是卷挂载的文件，请检查卷挂载是否配置正确，且所需的文件可以被访问到。

9. 环境变量

   一些命令可能依赖于特定的环境变量。确保必需的环境变量设置正确。

10. Kubernetes RBAC 策略

    如果启用了RBAC，需要确保具有执行指定命令所需的权限。

如何排查

要排除问题，可以使用以下命令检查 Pod 的日志：

kubectl logs -f <pod-name>

还可以检查 Pod 状态，该状态提供有关 Pod 的详细信息，包括其当前状态、最近事件和任何错误消息。

kubectl describe pod <pod-name>

还可以为把调试容器attach到Pod 中，该容器包括一个 shell（例如 BusyBox）。这允许您进入容器并手动检查环境、路径和命令的可用性。

使用 BusyBox 进行调试的示例：

containers:  - name: my-container    image: my-image:latest    command: ["/bin/sleep", "infinity"]  - name: debug-container    image: busybox:latest    command: ["/bin/sh"]    tty: true    stdin: true

如果是高版本K8s，也可以使用Ephemeral Containers，它就是一个临时容器。这是一个自Kubernetes v1.16中作为alpha引入的新功能，启用临时容器的特性也非常简单，在kubernetes v1.16之后的版本中将启动参数--feature-gates=EphemeralContainers=true配置到kube-api和kubelet服务上重启即可。

通过仔细查看日志并排查上述几个方向，应该能够确定退出码 127 问题的原因。

如何修复

我们知道了退出码 127 的常见原因以及排查方式，现在让我们看看如何修复它们。

1. 命令或二进制文件未安装

如果所需的命令或二进制文件丢失，则可能需要在容器镜像中安装。修改 Dockerfile 或构建过程安装所需软件。

示例：

FROM alpine:latest RUN apk --no-cache add <package-name> 

2. 路径或命令不正确

在 Pod 定义中指定命令时，考虑使用二进制文件的绝对路径。这有助于确保不受当前工作目录的影响， runtime可以找到二进制文件。

示例：

containers:  - name: my-container    image: my-image:latest    command: ["/usr/local/bin/my-command"]

3. 缺少依赖项

导致命令无法运行的原因可能是容器镜像需要安装额外的软件。如果命令需要额外的设置或安装步骤，可以使用init容器在主容器启动之前执行这些任务。

示例（使用init容器安装软件包）：

initContainers:  - name: install-package    image: alpine:latest    command: ["apk", "--no-cache", "add", "<package-name>"]    volumeMounts:    - name: shared-data      mountPath: /data

4. shell解释器

如果指定了脚本作为命令，需要确保脚本有效 （例如#!/bin/bash），且在容器中可用。

示例：

#!/bin/bash

5. 卷挂载

检查Pod的配置，确保卷已正确挂载。验证卷名称、挂载路径和 subPaths是否正确。

示例：

volumes:  - name: my-volume    emptyDir: {}containers:  - name: my-container    image: my-image:latest    volumeMounts:    - name: my-volume      mountPath: /path/in/container

同时我们需要确认Pod 定义指定的卷存在且可用。如果是持久卷（PV），需要检查其状态。如果是 emptyDir 或其他类型的卷，需要验证其是否正确创建和挂载。如果在卷挂载中使用了 subPaths，需要确保源目录或文件中存在指定的 subPaths。

示例：

volumeMounts:  - name: my-volume    mountPath: /path/in/container    subPath: my-file.txt

退出码 137

在Kubernetes中，137退出码表示进程被强制终止。在Unix和Linux系统中，当进程由于信号而终止时，退出码由信号编号加上128确定。信号编号为9，意味着“SIGKILL”，因此将9加上128，得到137退出码。

当Kubernetes集群中容器超出其内存限制时，它可能会被Kubernetes系统终止，并显示“OOMKilled”错误，这表示进程因内存不足而被终止。此错误的退出码为137OOM代表“内存耗尽（out-of-memory）”。

如果Pod状态将显示为“OOMKilled”，你可以使用以下命令查看：

kubectl describe pod <podname>

OOMKiller

OOMKiller是Linux内核中的一种机制，它负责通过终止消耗过多内存的进程来防止系统耗尽内存。当系统内存耗尽时，内核会调用OOMKiller来选择一个要终止的进程，以释放内存并保持系统运行。

内核中有两种不同的OOM Killer；一种是全局的OOM Killer，另一种是基于cgroup内存控制器的OOM Killer，可以是cgroup v1或cgroup v2。

简单来说是，当内核在分配物理内存页面时遇到问题时，全局的OOM Killer 会触发。当内核尝试分配内存页面（无论是用于内核使用还是用于需要页面的进程），并且最初失败时，它将尝试各种方式来回收和整理内存。如果这种尝试成功或者至少取得了一些进展，内核将继续重试分配；如果无法释放页面或者取得进展，在许多情况下它将触发OOM Killer。

一旦OOMKiller选择要终止的进程，它会向该进程发送信号，要求其优雅地终止。如果进程不响应信号，则内核会强制终止该进程并释放其内存。

注意：由于内存问题而被终止的Pod不一定会被节点驱逐，如果其设置的重启策略设置为“Always”，它将尝试重新启动Pod。

在系统层面，Linux内核为运行在主机上的每个进程维护一个oom_score。进程被终止的机率取决于分数有多高。

oom_score_adj值允许用户自定义OOM进程，并定义何时应终止进程。Kubernetes在定义Pod的Quality of Service（QoS）时使用oom_score_adj值。

K8s针对Pod定义了三种QoS，每个类型具有对应的oom_score_adj值：

• Guaranteed: -997

• BestEffort: 1000

• Burstable: min(max(2, 1000 — (1000 * memoryRequestBytes) / machineMemoryCapacityBytes), 999)

其中Pod为Guaranteed QoS，则其oom_score_adj的值是-997，因此它们在节点内存不足时最后一个被终止。BestEffort Pod配置的是1000，所以它们第一个被被终止。

要查看Pod的QoS，可以通过下述命令：

kubectl get pod -o jsonpath='{.status.qosClass}'

下面是定义PodGuaranteed QoS 类型的计算策略：

• Pod 中的每个容器必须有内存 limit 和内存 request。

• 对于 Pod 中的每个容器，内存 limit 必须等于内存 request。

• Pod 中的每个容器必须有 CPU limit 和 CPU request。

• 对于 Pod 中的每个容器，CPU limit 必须等于 CPU request。

退出码137通常有两种情况：

1. 最常见的原因是与资源限制相关。通常情况下，Kubernetes超出了容器的分配内存限制。

   2. 另一种情况是手动干预 - 用户或脚本可能会向容器进程发送“SIGKILL”信号，导致此退出码。

如何排查

1. 检查Pod日志

诊断OOMKilled错误的第一步是检查Pod日志，查看是否有任何内存相关的错误消息。

kubectl describe pod <podname>State:          Running       Started:      Fri, 12 May 2023 11:14:13 +0200       Last State:   Terminated       Reason:       OOMKilled       Exit Code:    137       ...

您还可以查询Pod日志：

cat /var/log/pods/<podname>

当然也可以通过(标准输出)

kubectl logs -f <podname>

2. 监视内存使用情况

使用监视系统（如Prometheus或Grafana）监视Pod和容器中的内存使用情况。这可以帮助我们排查出哪些容器消耗了过多的内存从而触发了OOMKilled错误，同时也可以在容器宿主机使用dmesg查看当时oomkiller的现场

3. 使用内存分析器

使用内存分析器（如pprof）来识别可能导致过多内存使用的内存泄漏或低效代码。

如何修复

以下是OOMKilled Kubernetes错误的常见原因及其解决方法。

1. 容器内存限制已达到

这可能是由于在容器指定的内存限制值设置不当导致的。解决方法是增加内存限制的值，或者调查导致负载增加的根本原因并进行纠正。导致这种情况的常见原因包括大文件上传，因为上传大文件可能会消耗大量内存资源，特别是当多个容器在一个Pod内运行时，以及突然增加的流量量。

2. 因为应用程序内存泄漏,容器内存使用达到上限

需要调试应用程序来定位内存泄漏的原因，

3. 所有Pod使用的总内存大于节点可用内存

通过增加节点可用内存来增加节点内存，或者将Pod迁移到内存更多的节点。当然也可以调整运行在节点上的Pod的内存限制，使其符合内存限制，注意你还应该注意内存请求设置，它指定了Pod应该使用的最小内存量。如果设置得太高，可能不是有效利用可用内存，关于资源配置相关的建议，可以参看VPA组件

在调整内存请求和限制时，当节点过载时，Kubernetes按照以下优先级顺序终止Pod：

• 没有请求或限制的Pod。

• 具有请求但没有限制的Pod。

• 使用超过其内存请求值的内存 - 指定的最小内存值 - 但低于其内存限制的Pod。

• 使用超过其内存限制的Pod。

如何预防

有几种方法可以防止OOMKilled的发生：

1. 设置适当的内存限制

通过压测及监控来确定应用程序的内存使用，通过上述方式配置容器允许使用的最大内存量。过度保守可能会导致因资源利用率低效而造成资金的浪费，同时低估会导致频繁出现OOMKilled现象。

2. HPA

最佳做法是利用K8s提供的HPA机制，当应用程序的内存使用升高时自动增加Pod副本数量。

3. 节点资源分配

确保节点具有足够的资源来处理业务。

4. 优化应用程序内存使用

监视应用程序并进行适当优化，以减少内存消耗。

5. 避免应用程序中的内存泄漏

从应用程序来看，需要长期检查并修复内存泄漏。

由于笔者时间、视野、认知有限，本文难免出现错误、疏漏等问题，期待各位读者朋友、业界专家指正交流。

2. https://spacelift.io/blog/exit-code-127

3. https://cloud.tencent.com/developer/news/1152344

4. https://utcc.utoronto.ca/~cks/space/blog/linux/OOMKillerWhen

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