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监控、日志和调试
设置监控和日志记录以对集群进行故障排除或调试容器化应用程序。
有时候事情会出错。本指南旨在解决这些问题。它包含两个部分：
应用排错 -
针对部署代码到 Kubernetes 并想知道代码为什么不能正常运行的用户。集群排错 -
针对集群管理员以及 Kubernetes 集群表现异常的用户。
你也应该查看所用发行版本 的已知问题。
获取帮助
如果你的问题在上述指南中没有得到答案，你还有另外几种方式从 Kubernetes 团队获得帮助。
问题
本网站上的文档针对回答各类问题进行了结构化组织和分类。
概念 部分解释 Kubernetes 体系结构以及每个组件的工作方式，
安装 部分提供了安装的实用说明。
任务 部分展示了如何完成常用任务，
教程 部分则提供对现实世界、特定行业或端到端开发场景的更全面的演练。
参考 部分提供了详细的
Kubernetes API 文档
和命令行 (CLI) 接口的文档，例如kubectl
求救！我的问题还没有解决！我现在需要帮助！
Stack Overflow
社区中的其他人可能已经问过和你类似的问题，也可能能够帮助解决你的问题。
Kubernetes 团队还会监视带有 Kubernetes 标签的帖子 。
如果现有的问题对你没有帮助，在问一个新问题
之前，请确保你的问题是关于 Stack Overflow 的主题
并且你需要阅读关于如何提出新问题
的指南。
Slack
Kubernetes 社区中有很多人在 #kubernetes-users 这一 Slack 频道聚集。
Slack 需要注册；你可以请求一份邀请 ，
并且注册是对所有人开放的。欢迎你随时来问任何问题。
一旦注册了，就可以访问通过 Web 浏览器或者 Slack 专用的应用访问
Slack 上的 Kubernetes 组织 。
一旦你完成了注册，就可以浏览各种感兴趣主题的频道列表（一直在增长）。
例如，Kubernetes 新人可能还想加入
#kubernetes-novice#kubernetes-dev
还有许多国家/地区语言频道。请随时加入这些频道以获得本地化支持和信息：
论坛
欢迎你加入 Kubernetes 官方论坛
discuss.kubernetes.io 。
Bugs 和功能请求
如果你发现一个看起来像 Bug 的问题，或者你想提出一个功能请求，请使用
Github 问题跟踪系统 。
在提交问题之前，请搜索现有问题列表以查看是否其中已涵盖你的问题。
如果提交 Bug，请提供如何重现问题的详细信息，例如：
Kubernetes 版本：kubectl version
云平台、OS 发行版、网络配置和 Docker 版本
重现问题的步骤
1 - 集群故障排查
调试常见的集群问题。
本篇文档是介绍集群故障排查的；我们假设对于你碰到的问题，你已经排除了是由应用程序造成的。
对于应用的调试，请参阅应用故障排查指南 。
你也可以访问故障排查 来获取更多的信息。
列举集群节点
调试的第一步是查看所有的节点是否都已正确注册。
运行以下命令：
验证你所希望看见的所有节点都能够显示出来，并且都处于 Ready 状态。
为了了解你的集群的总体健康状况详情，你可以运行：
kubectl cluster-info dump
示例：调试关闭/无法访问的节点
有时在调试时查看节点的状态很有用 —— 例如，因为你注意到在节点上运行的 Pod 的奇怪行为，
或者找出为什么 Pod 不会调度到节点上。与 Pod 一样，你可以使用 kubectl describe node
和 kubectl get node -o yaml 来检索有关节点的详细信息。
例如，如果节点关闭（与网络断开连接，或者 kubelet 进程挂起并且不会重新启动等），
你将看到以下内容。请注意显示节点为 NotReady 的事件，并注意 Pod 不再运行（它们在 NotReady 状态五分钟后被驱逐）。
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
kube-worker-1 NotReady <none> 1h v1.23.3
kubernetes-node-bols Ready <none> 1h v1.23.3
kubernetes-node-st6x Ready <none> 1h v1.23.3
kubernetes-node-unaj Ready <none> 1h v1.23.3
kubectl describe node kube-worker-1
Name: kube-worker-1
Roles: <none>
Labels: beta.kubernetes.io/arch=amd64
beta.kubernetes.io/os=linux
kubernetes.io/arch=amd64
kubernetes.io/hostname=kube-worker-1
kubernetes.io/os=linux
Annotations: kubeadm.alpha.kubernetes.io/cri-socket: /run/containerd/containerd.sock
node.alpha.kubernetes.io/ttl: 0
volumes.kubernetes.io/controller-managed-attach-detach: true
CreationTimestamp: Thu, 17 Feb 2022 16:46:30 -0500
Taints: node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute
node.kubernetes.io/unreachable:NoSchedule
Unschedulable: false
Lease:
HolderIdentity: kube-worker-1
AcquireTime: <unset>
RenewTime: Thu, 17 Feb 2022 17:13:09 -0500
Conditions:
Type Status LastHeartbeatTime LastTransitionTime Reason Message
---- ------ ----------------- ------------------ ------ -------
NetworkUnavailable False Thu, 17 Feb 2022 17:09:13 -0500 Thu, 17 Feb 2022 17:09:13 -0500 WeaveIsUp Weave pod has set this
MemoryPressure Unknown Thu, 17 Feb 2022 17:12:40 -0500 Thu, 17 Feb 2022 17:13:52 -0500 NodeStatusUnknown Kubelet stopped posting node status.
DiskPressure Unknown Thu, 17 Feb 2022 17:12:40 -0500 Thu, 17 Feb 2022 17:13:52 -0500 NodeStatusUnknown Kubelet stopped posting node status.
PIDPressure Unknown Thu, 17 Feb 2022 17:12:40 -0500 Thu, 17 Feb 2022 17:13:52 -0500 NodeStatusUnknown Kubelet stopped posting node status.
Ready Unknown Thu, 17 Feb 2022 17:12:40 -0500 Thu, 17 Feb 2022 17:13:52 -0500 NodeStatusUnknown Kubelet stopped posting node status.
Addresses:
InternalIP: 192.168.0.113
Hostname: kube-worker-1
Capacity:
cpu: 2
ephemeral-storage: 15372232Ki
hugepages-2Mi: 0
memory: 2025188Ki
pods: 110
Allocatable:
cpu: 2
ephemeral-storage: 14167048988
hugepages-2Mi: 0
memory: 1922788Ki
pods: 110
System Info:
Machine ID: 9384e2927f544209b5d7b67474bbf92b
System UUID: aa829ca9-73d7-064d-9019-df07404ad448
Boot ID: 5a295a03-aaca-4340-af20-1327fa5dab5c
Kernel Version: 5.13.0-28-generic
OS Image: Ubuntu 21.10
Operating System: linux
Architecture: amd64
Container Runtime Version: containerd://1.5.9
Kubelet Version: v1.23.3
Kube-Proxy Version: v1.23.3
Non-terminated Pods: (4 in total)
Namespace Name CPU Requests CPU Limits Memory Requests Memory Limits Age
--------- ---- ------------ ---------- --------------- ------------- ---
default nginx-deployment-67d4bdd6f5-cx2nz 500m (25%) 500m (25%) 128Mi (6%) 128Mi (6%) 23m
default nginx-deployment-67d4bdd6f5-w6kd7 500m (25%) 500m (25%) 128Mi (6%) 128Mi (6%) 23m
kube-system kube-proxy-dnxbz 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%) 28m
kube-system weave-net-gjxxp 100m (5%) 0 (0%) 200Mi (10%) 0 (0%) 28m
Allocated resources:
(Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.)
Resource Requests Limits
-------- -------- ------
cpu 1100m (55%) 1 (50%)
memory 456Mi (24%) 256Mi (13%)
ephemeral-storage 0 (0%) 0 (0%)
hugepages-2Mi 0 (0%) 0 (0%)
Events:
...
kubectl get node kube-worker-1 -o yaml
apiVersion : v1
kind : Node
metadata :
annotations :
kubeadm.alpha.kubernetes.io/cri-socket : /run/containerd/containerd.sock
node.alpha.kubernetes.io/ttl : "0"
volumes.kubernetes.io/controller-managed-attach-detach : "true"
creationTimestamp : "2022-02-17T21:46:30Z"
labels :
beta.kubernetes.io/arch : amd64
beta.kubernetes.io/os : linux
kubernetes.io/arch : amd64
kubernetes.io/hostname : kube-worker-1
kubernetes.io/os : linux
name : kube-worker-1
resourceVersion : "4026"
uid : 98efe7cb-2978-4a0b-842a-1a7bf12c05f8
spec : {}
status :
addresses :
- address : 192.168.0.113
type : InternalIP
- address : kube-worker-1
type : Hostname
allocatable :
cpu : "2"
ephemeral-storage : "14167048988"
hugepages-2Mi : "0"
memory : 1922788Ki
pods : "110"
capacity :
cpu : "2"
ephemeral-storage : 15372232Ki
hugepages-2Mi : "0"
memory : 2025188Ki
pods : "110"
conditions :
- lastHeartbeatTime : "2022-02-17T22:20:32Z"
lastTransitionTime : "2022-02-17T22:20:32Z"
message : Weave pod has set this
reason : WeaveIsUp
status : "False"
type : NetworkUnavailable
- lastHeartbeatTime : "2022-02-17T22:20:15Z"
lastTransitionTime : "2022-02-17T22:13:25Z"
message : kubelet has sufficient memory available
reason : KubeletHasSufficientMemory
status : "False"
type : MemoryPressure
- lastHeartbeatTime : "2022-02-17T22:20:15Z"
lastTransitionTime : "2022-02-17T22:13:25Z"
message : kubelet has no disk pressure
reason : KubeletHasNoDiskPressure
status : "False"
type : DiskPressure
- lastHeartbeatTime : "2022-02-17T22:20:15Z"
lastTransitionTime : "2022-02-17T22:13:25Z"
message : kubelet has sufficient PID available
reason : KubeletHasSufficientPID
status : "False"
type : PIDPressure
- lastHeartbeatTime : "2022-02-17T22:20:15Z"
lastTransitionTime : "2022-02-17T22:15:15Z"
message : kubelet is posting ready status. AppArmor enabled
reason : KubeletReady
status : "True"
type : Ready
daemonEndpoints :
kubeletEndpoint :
Port : 10250
nodeInfo :
architecture : amd64
bootID : 22333234 -7a6b-44d4-9ce1-67e31dc7e369
containerRuntimeVersion : containerd://1.5.9
kernelVersion : 5.13.0-28 -generic
kubeProxyVersion : v1.23.3
kubeletVersion : v1.23.3
machineID : 9384e2927f544209b5d7b67474bbf92b
operatingSystem : linux
osImage : Ubuntu 21.10
systemUUID : aa829ca9-73d7-064d-9019-df07404ad448
查看日志
目前，深入挖掘集群需要登录相关机器。以下是相关日志文件的位置。
在基于 systemd 的系统上，你可能需要使用 journalctl 而不是检查日志文件。
控制平面节点
/var/log/kube-apiserver.log —— API 服务器，负责提供 API 服务/var/log/kube-scheduler.log —— 调度器，负责制定调度决策/var/log/kube-controller-manager.log —— 运行大多数 Kubernetes
内置控制器 的组件，除了调度（kube-scheduler 处理调度）。
工作节点
/var/log/kubelet.log —— 来自 kubelet 的日志，负责在节点运行容器/var/log/kube-proxy.log —— 来自 kube-proxy 的日志，负责将流量转发到服务端点
集群故障模式
这是可能出错的事情的不完整列表，以及如何调整集群设置以缓解问题。
故障原因
虚拟机关闭
集群内或集群与用户之间的网络分区
Kubernetes 软件崩溃
持久存储（例如 GCE PD 或 AWS EBS 卷）的数据丢失或不可用
操作员错误，例如配置错误的 Kubernetes 软件或应用程序软件
具体情况
API 服务器所在的 VM 关机或者 API 服务器崩溃
结果
不能停止、更新或者启动新的 Pod、服务或副本控制器
现有的 Pod 和服务在不依赖 Kubernetes API 的情况下应该能继续正常工作
API 服务器的后端存储丢失
结果
kube-apiserver 组件未能成功启动并变健康
kubelet 将不能访问 API 服务器，但是能够继续运行之前的 Pod 和提供相同的服务代理
在 API 服务器重启之前，需要手动恢复或者重建 API 服务器的状态
Kubernetes 服务组件（节点控制器、副本控制器管理器、调度器等）所在的 VM 关机或者崩溃
当前，这些控制器是和 API 服务器在一起运行的，它们不可用的现象是与 API 服务器类似的
将来，这些控制器也会复制为多份，并且可能不在运行于同一节点上
它们没有自己的持久状态
单个节点（VM 或者物理机）关机
网络分裂
结果
分区 A 认为分区 B 中所有的节点都已宕机；分区 B 认为 API 服务器宕机
（假定主控节点所在的 VM 位于分区 A 内）。
kubelet 软件故障
结果
崩溃的 kubelet 就不能在其所在的节点上启动新的 Pod
kubelet 可能删掉 Pod 或者不删
节点被标识为非健康态
副本控制器会在其它的节点上启动新的 Pod
集群操作错误
结果
丢失 Pod 或服务等等
丢失 API 服务器的后端存储
用户无法读取 API
等等
缓解措施
接下来
1.1 - 资源指标管道
对于 Kubernetes，Metrics API 提供了一组基本的指标，以支持自动伸缩和类似的用例。
该 API 提供有关节点和 Pod 的资源使用情况的信息，
包括 CPU 和内存的指标。如果将 Metrics API 部署到集群中，
那么 Kubernetes API 的客户端就可以查询这些信息，并且可以使用 Kubernetes 的访问控制机制来管理权限。
HorizontalPodAutoscaler (HPA) 和
VerticalPodAutoscaler (VPA)
使用 metrics API 中的数据调整工作负载副本和资源，以满足客户需求。
你也可以通过 kubectl top
说明：
Metrics API 及其启用的指标管道仅提供最少的 CPU 和内存指标，以启用使用 HPA 和/或 VPA 的自动扩展。
如果你想提供更完整的指标集，你可以通过部署使用 Custom Metrics API 的第二个
指标管道 来作为简单的 Metrics API 的补充。
图 1 说明了资源指标管道的架构。
flowchart RL
subgraph cluster[Cluster]
direction RL
S[
图 1. 资源指标管道
图中从右到左的架构组件包括以下内容：
cAdvisor : 用于收集、聚合和公开 Kubelet 中包含的容器指标的守护程序。
kubelet : 用于管理容器资源的节点代理。
可以使用 /metrics/resource 和 /stats kubelet API 端点访问资源指标。
Summary API : kubelet 提供的 API，用于发现和检索可通过 /stats 端点获得的每个节点的汇总统计信息。
metrics-server : 集群插件组件，用于收集和聚合从每个 kubelet 中提取的资源指标。
API 服务器提供 Metrics API 以供 HPA、VPA 和 kubectl top 命令使用。Metrics Server 是 Metrics API 的参考实现。
Metrics API : Kubernetes API 支持访问用于工作负载自动缩放的 CPU 和内存。
要在你的集群中进行这项工作，你需要一个提供 Metrics API 的 API 扩展服务器。
说明： cAdvisor 支持从 cgroups 读取指标，它适用于 Linux 上的典型容器运行时。
如果你使用基于其他资源隔离机制的容器运行时，例如虚拟化，那么该容器运行时必须支持
CRI 容器指标
以便 kubelet 可以使用指标。
Metrics API
特性状态： Kubernetes 1.8 [beta]
metrics-server 实现了 Metrics API。此 API 允许你访问集群中节点和 Pod 的 CPU 和内存使用情况。
它的主要作用是将资源使用指标提供给 K8s 自动缩放器组件。
下面是一个 minikube 节点的 Metrics API 请求示例，通过 jq 管道处理以便于阅读：
kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/minikube" | jq '.'
这是使用 curl 来执行的相同 API 调用：
curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/minikube
响应示例：
{
"kind" : "NodeMetrics" ,
"apiVersion" : "metrics.k8s.io/v1beta1" ,
"metadata" : {
"name" : "minikube" ,
"selfLink" : "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes/minikube" ,
"creationTimestamp" : "2022-01-27T18:48:43Z"
},
"timestamp" : "2022-01-27T18:48:33Z" ,
"window" : "30s" ,
"usage" : {
"cpu" : "487558164n" ,
"memory" : "732212Ki"
}
}
下面是一个 kube-system 命名空间中的 kube-scheduler-minikube Pod 的 Metrics API 请求示例，
通过 jq 管道处理以便于阅读：
kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/kube-scheduler-minikube" | jq '.'
这是使用 curl 来完成的相同 API 调用：
curl http://localhost:8080/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/kube-scheduler-minikube
响应示例：
{
"kind" : "PodMetrics" ,
"apiVersion" : "metrics.k8s.io/v1beta1" ,
"metadata" : {
"name" : "kube-scheduler-minikube" ,
"namespace" : "kube-system" ,
"selfLink" : "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/kube-system/pods/kube-scheduler-minikube" ,
"creationTimestamp" : "2022-01-27T19:25:00Z"
},
"timestamp" : "2022-01-27T19:24:31Z" ,
"window" : "30s" ,
"containers" : [
{
"name" : "kube-scheduler" ,
"usage" : {
"cpu" : "9559630n" ,
"memory" : "22244Ki"
}
}
]
}
Metrics API 在 k8s.io/metrics 代码库中定义。
你必须启用 API 聚合层 并为
metrics.k8s.io API 注册一个 APIService 。
要了解有关 Metrics API 的更多信息，
请参阅资源 Resource Metrics API Design 、
metrics-server 代码库 和
Resource Metrics API 。
说明： 你必须部署提供 Metrics API 服务的 metrics-server 或其他适配器才能访问它。
度量资源用量
CPU
CPU 报告为以 cpu 为单位测量的平均核心使用率。在 Kubernetes 中，
一个 cpu 相当于云提供商的 1 个 vCPU/Core，以及裸机 Intel 处理器上的 1 个超线程。
该值是通过对内核提供的累积 CPU 计数器（在 Linux 和 Windows 内核中）取一个速率得出的。
用于计算 CPU 的时间窗口显示在 Metrics API 的窗口字段下。
要了解更多关于 Kubernetes 如何分配和测量 CPU 资源的信息，请参阅
CPU 的含义 。
内存
内存报告为在收集度量标准的那一刻的工作集大小，以字节为单位。
在理想情况下，“工作集”是在内存压力下无法释放的正在使用的内存量。
然而，工作集的计算因主机操作系统而异，并且通常大量使用启发式算法来产生估计。
Kubernetes 模型中，容器工作集是由容器运行时计算的与相关容器关联的匿名内存。
工作集指标通常还包括一些缓存（文件支持）内存，因为主机操作系统不能总是回收页面。
要了解有关 Kubernetes 如何分配和测量内存资源的更多信息，
请参阅内存的含义 。
Metrics 服务器
metrics-server 从 kubelet 中获取资源指标，并通过 Metrics API 在 Kubernetes API 服务器中公开它们，以供 HPA 和 VPA 使用。
你还可以使用 kubectl top 命令查看这些指标。
metrics-server 使用 Kubernetes API 来跟踪集群中的节点和 Pod。metrics-server 服务器通过 HTTP 查询每个节点以获取指标。
metrics-server 还构建了 Pod 元数据的内部视图，并维护 Pod 健康状况的缓存。
缓存的 Pod 健康信息可通过 metrics-server 提供的扩展 API 获得。
例如，对于 HPA 查询，metrics-server 需要确定哪些 Pod 满足 Deployment 中的标签选择器。
metrics-server 调用 kubelet API
从每个节点收集指标。根据它使用的度量服务器版本：
版本 v0.6.0+ 中，使用指标资源端点 /metrics/resource
旧版本中使用 Summary API 端点 /stats/summary
了解更多 metrics-server，参阅 metrics-server 代码库 。
你还可以查看以下内容：
Summary API 来源
kubelet 在节点、卷、Pod 和容器级别收集统计信息，
并在 Summary API
中提供它们的统计信息供消费者阅读。
下面是一个 minikube 节点的 Summary API 请求示例：
kubectl get --raw "/api/v1/nodes/minikube/proxy/stats/summary"
这是使用 curl 来执行的相同 API 调用：
curl http://localhost:8080/api/v1/nodes/minikube/proxy/stats/summary
说明：
从 metrics-server 0.6.x 开始，Summary API /stats/summary 端点被 /metrics/resource 端点替换。
1.2 - 节点健康监测
节点问题检测器（Node Problem Detector） 是一个守护程序，用于监视和报告节点的健康状况。
你可以将节点问题探测器以 DaemonSet 或独立守护程序运行。
节点问题检测器从各种守护进程收集节点问题，并以
NodeCondition 和
Event
的形式报告给 API 服务器。
要了解如何安装和使用节点问题检测器，请参阅
节点问题探测器项目文档 。
准备开始
你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。
建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。
如果你还没有集群，你可以通过 Minikube
构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
局限性
节点问题检测器只支持基于文件类型的内核日志。
它不支持像 journald 这样的命令行日志工具。
节点问题检测器使用内核日志格式来报告内核问题。
要了解如何扩展内核日志格式，请参阅添加对另一个日志格式的支持 。
启用节点问题检测器
一些云供应商将节点问题检测器以插件 形式启用。
你还可以使用 kubectl 或创建插件 Pod 来启用节点问题探测器。
使用 kubectl 启用节点问题检测器
kubectl 提供了节点问题探测器最灵活的管理。
你可以覆盖默认配置使其适合你的环境或检测自定义节点问题。例如：
创建类似于 node-strought-detector.yaml 的节点问题检测器配置：
apiVersion : apps/v1
kind : DaemonSet
metadata :
name : node-problem-detector-v0.1
namespace : kube-system
labels :
k8s-app : node-problem-detector
version : v0.1
kubernetes.io/cluster-service : "true"
spec :
selector :
matchLabels :
k8s-app : node-problem-detector
version : v0.1
kubernetes.io/cluster-service : "true"
template :
metadata :
labels :
k8s-app : node-problem-detector
version : v0.1
kubernetes.io/cluster-service : "true"
spec :
hostNetwork : true
containers :
- name : node-problem-detector
image : registry.k8s.io/node-problem-detector:v0.1
securityContext :
privileged : true
resources :
limits :
cpu : "200m"
memory : "100Mi"
requests :
cpu : "20m"
memory : "20Mi"
volumeMounts :
- name : log
mountPath : /log
readOnly : true
volumes :
- name : log
hostPath :
path : /var/log/
说明： 你应该检查系统日志目录是否适用于操作系统发行版本。
使用 kubectl 启动节点问题检测器：
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/debug/node-problem-detector.yaml
使用插件 pod 启用节点问题检测器
如果你使用的是自定义集群引导解决方案，不需要覆盖默认配置，
可以利用插件 Pod 进一步自动化部署。
创建 node-strick-detector.yaml，并在控制平面节点上保存配置到插件 Pod 的目录
/etc/kubernetes/addons/node-problem-detector。
覆盖配置文件
构建节点问题检测器的 docker 镜像时，会嵌入
默认配置 。
不过，你可以像下面这样使用 ConfigMap
更改 config/ 中的配置文件
创建 ConfigMap node-strick-detector-config：
kubectl create configmap node-problem-detector-config --from-file= config/
更改 node-problem-detector.yaml 以使用 ConfigMap:
apiVersion : apps/v1
kind : DaemonSet
metadata :
name : node-problem-detector-v0.1
namespace : kube-system
labels :
k8s-app : node-problem-detector
version : v0.1
kubernetes.io/cluster-service : "true"
spec :
selector :
matchLabels :
k8s-app : node-problem-detector
version : v0.1
kubernetes.io/cluster-service : "true"
template :
metadata :
labels :
k8s-app : node-problem-detector
version : v0.1
kubernetes.io/cluster-service : "true"
spec :
hostNetwork : true
containers :
- name : node-problem-detector
image : registry.k8s.io/node-problem-detector:v0.1
securityContext :
privileged : true
resources :
limits :
cpu : "200m"
memory : "100Mi"
requests :
cpu : "20m"
memory : "20Mi"
volumeMounts :
- name : log
mountPath : /log
readOnly : true
- name : config # 使用 ConfigMap 卷中的数据覆盖 config/ 目录内容
mountPath : /config
readOnly : true
volumes :
- name : log
hostPath :
path : /var/log/
- name : config # 定义 ConfigMap 卷
configMap :
name : node-problem-detector-config
使用新的配置文件重新创建节点问题检测器：
# 如果你正在运行节点问题检测器，请先删除，然后再重新创建
kubectl delete -f https://k8s.io/examples/debug/node-problem-detector.yaml
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/debug/node-problem-detector-configmap.yaml
说明： 此方法仅适用于通过 kubectl 启动的节点问题检测器。
如果节点问题检测器作为集群插件运行，则不支持覆盖配置。
插件管理器不支持 ConfigMap。
内核监视器
内核监视器（Kernel Monitor） 是节点问题检测器中支持的系统日志监视器守护进程。
内核监视器观察内核日志并根据预定义规则检测已知的内核问题。
内核监视器根据 config/kernel-monitor.json
添加新的 NodeCondition
要支持新的 NodeCondition，请在 config/kernel-monitor.json 中的
conditions 字段中创建一个条件定义：
{
"type" : "NodeConditionType" ,
"reason" : "CamelCaseDefaultNodeConditionReason" ,
"message" : "arbitrary default node condition message"
}
检测新的问题
你可以使用新的规则描述来扩展 config/kernel-monitor.json 中的 rules 字段以检测新问题：
{
"type" : "temporary/permanent" ,
"condition" : "NodeConditionOfPermanentIssue" ,
"reason" : "CamelCaseShortReason" ,
"message" : "regexp matching the issue in the kernel log"
}
配置内核日志设备的路径
检查你的操作系统（OS）发行版本中的内核日志路径位置。
Linux 内核日志设备
通常呈现为 /dev/kmsg。
但是，日志路径位置因 OS 发行版本而异。
config/kernel-monitor.json 中的 log 字段表示容器内的日志路径。
你可以配置 log 字段以匹配节点问题检测器所示的设备路径。
内核监视器使用
Translator
建议和限制
建议在集群中运行节点问题检测器以监控节点运行状况。
运行节点问题检测器时，你可以预期每个节点上的额外资源开销。
通常这是可接受的，因为：
内核日志增长相对缓慢。
已经为节点问题检测器设置了资源限制。
即使在高负载下，资源使用也是可接受的。有关更多信息，请参阅节点问题检测器
基准结果 。
1.3 - 使用 crictl 对 Kubernetes 节点进行调试
特性状态： Kubernetes v1.11 [stable]
crictl 是 CRI 兼容的容器运行时命令行接口。
你可以使用它来检查和调试 Kubernetes 节点上的容器运行时和应用程序。
crictl 和它的源代码在
cri-tools 代码库。
准备开始
crictl 需要带有 CRI 运行时的 Linux 操作系统。
安装 crictl
你可以从 cri-tools 发布页面
下载一个压缩的 crictl 归档文件，用于几种不同的架构。
下载与你的 kubernetes 版本相对应的版本。
提取它并将其移动到系统路径上的某个位置，例如 /usr/local/bin/。
一般用法
crictl 命令有几个子命令和运行时参数。
有关详细信息，请使用 crictl help 或 crictl <subcommand> help 获取帮助信息。
你可以用以下方法之一来为 crictl 设置端点：
设置参数 --runtime-endpoint 和 --image-endpoint。
设置环境变量 CONTAINER_RUNTIME_ENDPOINT 和 IMAGE_SERVICE_ENDPOINT。
在配置文件 --config=/etc/crictl.yaml 中设置端点。
要设置不同的文件，可以在运行 crictl 时使用 --config=PATH_TO_FILE 标志。
你还可以在连接到服务器并启用或禁用调试时指定超时值，方法是在配置文件中指定
timeout 或 debug 值，或者使用 --timeout 和 --debug 命令行参数。
要查看或编辑当前配置，请查看或编辑 /etc/crictl.yaml 的内容。
例如，使用 containerd 容器运行时的配置会类似于这样：
runtime-endpoint: unix:///var/run/containerd/containerd.sock
image-endpoint: unix:///var/run/containerd/containerd.sock
timeout: 10
debug: true
要进一步了解 crictl，参阅
crictl 文档
crictl 命令示例
警告：
如果使用 crictl 在正在运行的 Kubernetes 集群上创建 Pod 沙盒或容器，
kubelet 最终将删除它们。
crictl 不是一个通用的工作流工具，而是一个对调试有用的工具。
打印 Pod 清单
打印所有 Pod 的清单：
输出类似于：
POD ID CREATED STATE NAME NAMESPACE ATTEMPT
926f1b5a1d33a About a minute ago Ready sh-84d7dcf559-4r2gq default 0
4dccb216c4adb About a minute ago Ready nginx-65899c769f-wv2gp default 0
a86316e96fa89 17 hours ago Ready kube-proxy-gblk4 kube-system 0
919630b8f81f1 17 hours ago Ready nvidia-device-plugin-zgbbv kube-system 0
根据名称打印 Pod 清单：
crictl pods --name nginx-65899c769f-wv2gp
输出类似于这样：
POD ID CREATED STATE NAME NAMESPACE ATTEMPT
4dccb216c4adb 2 minutes ago Ready nginx-65899c769f-wv2gp default 0
根据标签打印 Pod 清单：
crictl pods --label run = nginx
输出类似于这样：
POD ID CREATED STATE NAME NAMESPACE ATTEMPT
4dccb216c4adb 2 minutes ago Ready nginx-65899c769f-wv2gp default 0
打印镜像清单
打印所有镜像清单：
输出类似于这样：
IMAGE TAG IMAGE ID SIZE
busybox latest 8c811b4aec35f 1.15MB
k8s-gcrio.azureedge.net/hyperkube-amd64 v1.10.3 e179bbfe5d238 665MB
k8s-gcrio.azureedge.net/pause-amd64 3.1 da86e6ba6ca19 742kB
nginx latest cd5239a0906a6 109MB
根据仓库打印镜像清单：
输出类似于这样：
IMAGE TAG IMAGE ID SIZE
nginx latest cd5239a0906a6 109MB
只打印镜像 ID：
输出类似于这样：
sha256:8c811b4aec35f259572d0f79207bc0678df4c736eeec50bc9fec37ed936a472a
sha256:e179bbfe5d238de6069f3b03fccbecc3fb4f2019af741bfff1233c4d7b2970c5
sha256:da86e6ba6ca197bf6bc5e9d900febd906b133eaa4750e6bed647b0fbe50ed43e
sha256:cd5239a0906a6ccf0562354852fae04bc5b52d72a2aff9a871ddb6bd57553569
打印容器清单
打印所有容器清单：
输出类似于这样：
CONTAINER ID IMAGE CREATED STATE NAME ATTEMPT
1f73f2d81bf98 busybox@sha256:141c253bc4c3fd0a201d32dc1f493bcf3fff003b6df416dea4f41046e0f37d47 7 minutes ago Running sh 1
9c5951df22c78 busybox@sha256:141c253bc4c3fd0a201d32dc1f493bcf3fff003b6df416dea4f41046e0f37d47 8 minutes ago Exited sh 0
87d3992f84f74 nginx@sha256:d0a8828cccb73397acb0073bf34f4d7d8aa315263f1e7806bf8c55d8ac139d5f 8 minutes ago Running nginx 0
1941fb4da154f k8s-gcrio.azureedge.net/hyperkube-amd64@sha256:00d814b1f7763f4ab5be80c58e98140dfc69df107f253d7fdd714b30a714260a 18 hours ago Running kube-proxy 0
打印正在运行的容器清单：
输出类似于这样：
CONTAINER ID IMAGE CREATED STATE NAME ATTEMPT
1f73f2d81bf98 busybox@sha256:141c253bc4c3fd0a201d32dc1f493bcf3fff003b6df416dea4f41046e0f37d47 6 minutes ago Running sh 1
87d3992f84f74 nginx@sha256:d0a8828cccb73397acb0073bf34f4d7d8aa315263f1e7806bf8c55d8ac139d5f 7 minutes ago Running nginx 0
1941fb4da154f k8s-gcrio.azureedge.net/hyperkube-amd64@sha256:00d814b1f7763f4ab5be80c58e98140dfc69df107f253d7fdd714b30a714260a 17 hours ago Running kube-proxy 0
在正在运行的容器上执行命令
crictl exec -i -t 1f73f2d81bf98 ls
输出类似于这样：
bin dev etc home proc root sys tmp usr var
获取容器日志
获取容器的所有日志：
crictl logs 87d3992f84f74
输出类似于这样：
10.240.0.96 - - [06/Jun/2018:02:45:49 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.47.0" "-"
10.240.0.96 - - [06/Jun/2018:02:45:50 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.47.0" "-"
10.240.0.96 - - [06/Jun/2018:02:45:51 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.47.0" "-"
获取最近的 N 行日志：
crictl logs --tail= 1 87d3992f84f74
输出类似于这样：
10.240.0.96 - - [06/Jun/2018:02:45:51 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "curl/7.47.0" "-"
运行 Pod 沙盒
用 crictl 运行 Pod 沙盒对容器运行时排错很有帮助。
在运行的 Kubernetes 集群中，沙盒会随机地被 kubelet 停止和删除。
编写下面的 JSON 文件：
{
"metadata" : {
"name" : "nginx-sandbox" ,
"namespace" : "default" ,
"attempt" : 1 ,
"uid" : "hdishd83djaidwnduwk28bcsb"
},
"log_directory" : "/tmp" ,
"linux" : {
}
}
使用 crictl runp 命令应用 JSON 文件并运行沙盒。
crictl runp pod-config.json
返回了沙盒的 ID。
创建容器
用 crictl 创建容器对容器运行时排错很有帮助。
在运行的 Kubernetes 集群中，沙盒会随机的被 kubelet 停止和删除。
拉取 busybox 镜像
Image is up to date for busybox@sha256:141c253bc4c3fd0a201d32dc1f493bcf3fff003b6df416dea4f41046e0f37d47
创建 Pod 和容器的配置：
Pod 配置 ：
{
"metadata" : {
"name" : "busybox-sandbox" ,
"namespace" : "default" ,
"attempt" : 1 ,
"uid" : "aewi4aeThua7ooShohbo1phoj"
},
"log_directory" : "/tmp" ,
"linux" : {
}
}
容器配置 ：
{
"metadata" : {
"name" : "busybox"
},
"image" :{
"image" : "busybox"
},
"command" : [
"top"
],
"log_path" :"busybox.log" ,
"linux" : {
}
}
创建容器，传递先前创建的 Pod 的 ID、容器配置文件和 Pod 配置文件。返回容器的 ID。
crictl create f84dd361f8dc51518ed291fbadd6db537b0496536c1d2d6c05ff943ce8c9a54f container-config.json pod-config.json
查询所有容器并确认新创建的容器状态为 Created。
输出类似于这样：
CONTAINER ID IMAGE CREATED STATE NAME ATTEMPT
3e025dd50a72d busybox 32 seconds ago Created busybox 0
启动容器
要启动容器，要将容器 ID 传给 crictl start：
crictl start 3e025dd50a72d956c4f14881fbb5b1080c9275674e95fb67f965f6478a957d60
输出类似于这样：
3e025dd50a72d956c4f14881fbb5b1080c9275674e95fb67f965f6478a957d60
确认容器的状态为 Running。
输出类似于这样：
CONTAINER ID IMAGE CREATED STATE NAME ATTEMPT
3e025dd50a72d busybox About a minute ago Running busybox 0
接下来
1.4 - Windows 调试技巧
工作节点级别排障
我的 Pod 都卡在 “Container Creating” 或者不断重启
确保你的 pause 镜像跟你的 Windows 版本兼容。
查看 Pause 容器
以了解最新的或建议的 pause 镜像，或者了解更多信息。
说明：
如果你在使用 containerd 作为你的容器运行时，那么 pause 镜像在 config.toml 配置文件的
plugins.plugins.cri.sandbox_image 中指定。
我的 Pod 状态显示 'ErrImgPull' 或者 'ImagePullBackOff'
保证你的 Pod 被调度到兼容的
Windows 节点上。
关于如何为你的 Pod 指定一个兼容节点，
可以查看这个指可以查看这个指南
以了解更多的信息。
网络排障
我的 Windows Pod 没有网络连接
如果你使用的是虚拟机，请确保所有 VM 网卡上都已启用 MAC spoofing。
我的 Windows Pod 不能 ping 通外界资源
Windows Pod 没有为 ICMP 协议编写出站规则，但 TCP/UDP 是支持的。当试图演示与集群外部资源的连接时，
可以把 ping <IP> 替换为 curl <IP> 命令。
如果你仍然遇到问题，很可能你需要额外关注
cni.conf
的配置。你可以随时编辑这个静态文件。更新配置将应用于新的 Kubernetes 资源。
Kubernetes 的网络需求之一（查看 Kubernetes 模型 ）
是集群通信不需要内部的 NAT。
为了遵守这一要求，对于你不希望发生的出站 NAT 通信，这里有一个
ExceptionList 。
然而，这也意味着你需要从 ExceptionList 中去掉你试图查询的外部 IP。
只有这样，来自你的 Windows Pod 的流量才会被正确地 SNAT 转换，以接收来自外部环境的响应。
就此而言，你的 cni.conf 中的 ExceptionList 应该如下所示：
"ExceptionList": [
"10.244.0.0/16", # 集群子网
"10.96.0.0/12", # 服务子网
"10.127.130.0/24" # 管理（主机）子网
]
我的 Windows 节点无法访问 NodePort 类型 Service
从节点本身访问本地 NodePort 失败，是一个已知的限制。
你可以从其他节点或外部客户端正常访问 NodePort。
容器的 vNIC 和 HNS 端点正在被删除
当 hostname-override 参数没有传递给
kube-proxy
时可能引发这一问题。想要解决这个问题，用户需要将主机名传递给 kube-proxy，如下所示：
C:\k\kube-proxy .exe --hostname-override=$(hostname)
我的 Windows 节点无法通过服务 IP 访问我的服务
这是 Windows 上网络栈的一个已知限制。但是 Windows Pod 可以访问 Service IP。
启动 kubelet 时找不到网络适配器
Windows 网络栈需要一个虚拟适配器才能使 Kubernetes 网络工作。
如果以下命令没有返回结果（在管理员模式的 shell 中），
则意味着创建虚拟网络失败，而虚拟网络的存在是 kubelet 正常工作的前提：
Get-HnsNetwork | ? Name -ieq "cbr0"
Get-NetAdapter | ? Name -Like "vEthernet (Ethernet*"
如果主机的网络适配器不是 "Ethernet"，通常有必要修改 start.ps1 脚本的
InterfaceName
参数。否则，如果虚拟网络创建过程出错，请检查 start-kubelet.ps1 脚本的输出。
DNS 解析工作异常
查阅这一节 了解 Windows 系统上的 DNS 限制。
kubectl port-forward 失败，错误为 "unable to do port forwarding: wincat not found"
在 Kubernetes 1.15 中，pause 基础架构容器 mcr.microsoft.com/oss/kubernetes/pause:3.6
中包含 wincat.exe 来实现端口转发。
请确保使用 Kubernetes 的受支持版本。如果你想构建自己的 pause 基础架构容器，
请确保其中包含 wincat 。
我的 Kubernetes 安装失败，因为我的 Windows 服务器节点使用了代理服务器
如果使用了代理服务器，必须定义下面的 PowerShell 环境变量：
[Environment] ::SetEnvironmentVariable("HTTP_PROXY" , "http://proxy.example.com:80/" , [EnvironmentVariableTarget] ::Machine)
[Environment] ::SetEnvironmentVariable("HTTPS_PROXY" , "http://proxy.example.com:443/" , [EnvironmentVariableTarget] ::Machine)
Flannel 故障排查
使用 Flannel 时，我的节点在重新加入集群后出现问题
当先前删除的节点重新加入集群时, flannelD 尝试为节点分配一个新的 Pod 子网。
用户应该在以下路径中删除旧的 Pod 子网配置文件：
Remove-Item C:\k\SourceVip.json
Remove-Item C:\k\SourceVipRequest.json
Flanneld 卡在 "Waiting for the Network to be created"
关于这个问题 有很多报告；
很可能是 Flannel 网络管理 IP 的设置时机问题。
一个变通方法是重新启动 start.ps1 或按如下方式手动重启：
[Environment] ::SetEnvironmentVariable("NODE_NAME" , "<Windows 工作节点主机名>" )
C:\flannel\flanneld.exe --kubeconfig-file =c:\k\config --iface=<Windows 工作节点 IP> --ip-masq=1 --kube-subnet-mgr=1
我的 Windows Pod 无法启动，因为缺少 /run/flannel/subnet.env
这表明 Flannel 没有正确启动。你可以尝试重启 flanneld.exe 或者你可以将 Kubernetes 控制节点的
/run/flannel/subnet.env 文件手动拷贝到 Windows 工作节点上，放在 C:\run\flannel\subnet.env；
并且将 FLANNEL_SUBNET 行修改为不同取值。例如，如果期望节点子网为 10.244.4.1/24：
FLANNEL_NETWORK = 10.244.0.0/16
FLANNEL_SUBNET = 10.244.4.1/24
FLANNEL_MTU = 1500
FLANNEL_IPMASQ = true
进一步探查
如果这些步骤都不能解决你的问题，你可以通过以下方式获得关于在 Kubernetes 中运行 Windows 容器的帮助：
1.5 - 审计
特性状态： Kubernetes v1.25 [beta]
Kubernetes 审计（Auditing） 功能提供了与安全相关的、按时间顺序排列的记录集，
记录每个用户、使用 Kubernetes API 的应用以及控制面自身引发的活动。
审计功能使得集群管理员能够回答以下问题：
发生了什么？
什么时候发生的？
谁触发的？
活动发生在哪个（些）对象上？
在哪观察到的？
它从哪触发的？
活动的后续处理行为是什么？
审计记录最初产生于
kube-apiserver
内部。每个请求在不同执行阶段都会生成审计事件；这些审计事件会根据特定策略
被预处理并写入后端。策略确定要记录的内容和用来存储记录的后端。
当前的后端支持日志文件和 webhook。
每个请求都可被记录其相关的阶段（stage） 。已定义的阶段有：
RequestReceived - 此阶段对应审计处理器接收到请求后，并且在委托给
其余处理器之前生成的事件。ResponseStarted - 在响应消息的头部发送后，响应消息体发送前生成的事件。
只有长时间运行的请求（例如 watch）才会生成这个阶段。ResponseComplete - 当响应消息体完成并且没有更多数据需要传输的时候。Panic - 当 panic 发生时生成。
审计日志记录功能会增加 API server 的内存消耗，因为需要为每个请求存储审计所需的某些上下文。
内存消耗取决于审计日志记录的配置。
审计策略
审计策略定义了关于应记录哪些事件以及应包含哪些数据的规则。
审计策略对象结构定义在
audit.k8s.io API 组审计级别（Audit Level） 。已定义的审计级别有：
None - 符合这条规则的日志将不会记录。Metadata - 记录请求的元数据（请求的用户、时间戳、资源、动词等等），
但是不记录请求或者响应的消息体。Request - 记录事件的元数据和请求的消息体，但是不记录响应的消息体。
这不适用于非资源类型的请求。RequestResponse - 记录事件的元数据，请求和响应的消息体。这不适用于非资源类型的请求。
你可以使用 --audit-policy-file 标志将包含策略的文件传递给 kube-apiserver。
如果不设置该标志，则不记录事件。
注意 rules 字段必须 在审计策略文件中提供。没有（0）规则的策略将被视为非法配置。
以下是一个审计策略文件的示例：
apiVersion : audit.k8s.io/v1 # 这是必填项。
kind : Policy
# 不要在 RequestReceived 阶段为任何请求生成审计事件。
omitStages :
- "RequestReceived"
rules :
# 在日志中用 RequestResponse 级别记录 Pod 变化。
- level : RequestResponse
resources :
- group : ""
# 资源 "pods" 不匹配对任何 Pod 子资源的请求，
# 这与 RBAC 策略一致。
resources : ["pods" ]
# 在日志中按 Metadata 级别记录 "pods/log"、"pods/status" 请求
- level : Metadata
resources :
- group : ""
resources : ["pods/log" , "pods/status" ]
# 不要在日志中记录对名为 "controller-leader" 的 configmap 的请求。
- level : None
resources :
- group : ""
resources : ["configmaps" ]
resourceNames : ["controller-leader" ]
# 不要在日志中记录由 "system:kube-proxy" 发出的对端点或服务的监测请求。
- level : None
users : ["system:kube-proxy" ]
verbs : ["watch" ]
resources :
- group : "" # core API 组
resources : ["endpoints" , "services" ]
# 不要在日志中记录对某些非资源 URL 路径的已认证请求。
- level : None
userGroups : ["system:authenticated" ]
nonResourceURLs :
- "/api*" # 通配符匹配。
- "/version"
# 在日志中记录 kube-system 中 configmap 变更的请求消息体。
- level : Request
resources :
- group : "" # core API 组
resources : ["configmaps" ]
# 这个规则仅适用于 "kube-system" 名字空间中的资源。
# 空字符串 "" 可用于选择非名字空间作用域的资源。
namespaces : ["kube-system" ]
# 在日志中用 Metadata 级别记录所有其他名字空间中的 configmap 和 secret 变更。
- level : Metadata
resources :
- group : "" # core API 组
resources : ["secrets" , "configmaps" ]
# 在日志中以 Request 级别记录所有其他 core 和 extensions 组中的资源操作。
- level : Request
resources :
- group : "" # core API 组
- group : "extensions" # 不应包括在内的组版本。
# 一个抓取所有的规则，将在日志中以 Metadata 级别记录所有其他请求。
- level : Metadata
# 符合此规则的 watch 等长时间运行的请求将不会
# 在 RequestReceived 阶段生成审计事件。
omitStages :
- "RequestReceived"
你可以使用最低限度的审计策略文件在 Metadata 级别记录所有请求：
# 在 Metadata 级别为所有请求生成日志
apiVersion : audit.k8s.io/v1beta1
kind : Policy
rules :
level : Metadata
如果你在打磨自己的审计配置文件，你可以使用为 Google Container-Optimized OS
设计的审计配置作为出发点。你可以参考
configure-helper.sh
脚本，该脚本能够生成审计策略文件。你可以直接在脚本中看到审计策略的绝大部份内容。
你也可以参考 Policy 配置参考
审计后端
审计后端实现将审计事件导出到外部存储。Kube-apiserver 默认提供两个后端：
Log 后端，将事件写入到文件系统
Webhook 后端，将事件发送到外部 HTTP API
在这所有情况下，审计事件均遵循 Kubernetes API 在
audit.k8s.io API 组
说明： 对于 patch 请求，请求的消息体需要是设定 patch 操作的 JSON 所构成的一个串，
而不是一个完整的 Kubernetes API 对象 JSON 串。
例如，以下的示例是一个合法的 patch 请求消息体，该请求对应
/apis/batch/v1/namespaces/some-namespace/jobs/some-job-name。
[
{
"op" : "replace" ,
"path" : "/spec/parallelism" ,
"value" : 0
},
{
"op" : "remove" ,
"path" : "/spec/template/spec/containers/0/terminationMessagePolicy"
}
]
Log 后端
Log 后端将审计事件写入 JSONlines 格式的文件。
你可以使用以下 kube-apiserver 标志配置 Log 审计后端：
--audit-log-path 指定用来写入审计事件的日志文件路径。不指定此标志会禁用日志后端。- 意味着标准化--audit-log-maxage 定义保留旧审计日志文件的最大天数--audit-log-maxbackup 定义要保留的审计日志文件的最大数量--audit-log-maxsize 定义审计日志文件的最大大小（兆字节）
如果你的集群控制面以 Pod 的形式运行 kube-apiserver，记得要通过 hostPath
卷来访问策略文件和日志文件所在的目录，这样审计记录才会持久保存下来。例如：
--audit-policy-file= /etc/kubernetes/audit-policy.yaml \
= /var/log/kubernetes/audit/audit.log
接下来挂载数据卷：
...
volumeMounts :
- mountPath : /etc/kubernetes/audit-policy.yaml
name : audit
readOnly : true
- mountPath : /var/log/kubernetes/audit/
name : audit-log
readOnly : false
最后配置 hostPath：
...
volumes :
name : audit
hostPath :
path : /etc/kubernetes/audit-policy.yaml
type : File
name : audit-log
hostPath :
path : /var/log/kubernetes/audit/
type : DirectoryOrCreate
Webhook 后端
Webhook 后端将审计事件发送到远程 Web API，该远程 API 应该暴露与 kube-apiserver
形式相同的 API，包括其身份认证机制。你可以使用如下 kube-apiserver 标志来配置
Webhook 审计后端：
--audit-webhook-config-file 设置 Webhook 配置文件的路径。Webhook 配置文件实际上是一个
kubeconfig 文件 。--audit-webhook-initial-backoff 指定在第一次失败后重发请求等待的时间。随后的请求将以指数退避重试。
Webhook 配置文件使用 kubeconfig 格式指定服务的远程地址和用于连接它的凭据。
事件批处理
日志和 Webhook 后端都支持批处理。以 Webhook 为例，以下是可用参数列表。要获取日志
后端的同样参数，请在参数名称中将 webhook 替换为 log。
默认情况下，在 webhook 中批处理是被启用的，在 log 中批处理是被禁用的。
同样，默认情况下，在 webhook 中启用带宽限制，在 log 中禁用带宽限制。
--audit-webhook-mode 定义缓存策略，可选值如下：
batch - 以批处理缓存事件和异步的过程。这是默认值。blocking - 在 API 服务器处理每个单独事件时，阻塞其响应。blocking-strict - 与 blocking 相同，不过当审计日志在 RequestReceived 阶段
失败时，整个 API 服务请求会失效。
以下参数仅用于 batch 模式：
--audit-webhook-batch-buffer-size 定义 batch 之前要缓存的事件数。
如果传入事件的速率溢出缓存区，则会丢弃事件。--audit-webhook-batch-max-size 定义一个 batch 中的最大事件数。--audit-webhook-batch-max-wait 无条件 batch 队列中的事件前等待的最大事件。--audit-webhook-batch-throttle-qps 每秒生成的最大批次数。--audit-webhook-batch-throttle-burst 在达到允许的 QPS 前，同一时刻允许存在的最大 batch 生成数。
参数调整
需要设置参数以适应 API 服务器上的负载。
例如，如果 kube-apiserver 每秒收到 100 个请求，并且每个请求仅在 ResponseStarted
和 ResponseComplete 阶段进行审计，则应该考虑每秒生成约 200 个审计事件。
假设批处理中最多有 100 个事件，则应将限制级别设置为每秒至少 2 个查询。
假设后端最多需要 5 秒钟来写入事件，你应该设置缓冲区大小以容纳最多 5 秒的事件，
即 10 个 batch，即 1000 个事件。
但是，在大多数情况下，默认参数应该足够了，你不必手动设置它们。
你可以查看 kube-apiserver 公开的以下 Prometheus 指标，并在日志中监控审计子系统的状态。
apiserver_audit_event_total 包含所有暴露的审计事件数量的指标。apiserver_audit_error_total 在暴露时由于发生错误而被丢弃的事件的数量。
日志条目截断
日志后端和 Webhook 后端都支持限制所输出的事件的尺寸。
例如，下面是可以为日志后端配置的标志列表：
audit-log-truncate-enabled：是否弃用事件和批次的截断处理。audit-log-truncate-max-batch-size：向下层后端发送的各批次的最大尺寸字节数。audit-log-truncate-max-event-size：向下层后端发送的审计事件的最大尺寸字节数。
默认情况下，截断操作在 webhook 和 log 后端都是被禁用的，集群管理员需要设置
audit-log-truncate-enabled 或 audit-webhook-truncate-enabled 标志来启用此操作。
1.6 - 使用 telepresence 在本地开发和调试服务
说明：
本部分链接到提供 Kubernetes 所需功能的第三方项目。Kubernetes 项目作者不负责这些项目。此页面遵循
CNCF 网站指南 ，按字母顺序列出项目。要将项目添加到此列表中，请在提交更改之前阅读
内容指南 。
Kubernetes 应用程序通常由多个独立的服务组成，每个服务都在自己的容器中运行。
在远端的 Kubernetes 集群上开发和调试这些服务可能很麻烦，
需要在运行的容器上打开 Shell ，
以运行调试工具。
telepresence 是一个工具，用于简化本地开发和调试服务的过程，同时可以将服务代理到远程 Kubernetes 集群。
telepresence 允许你使用自定义工具（例如：调试器 和 IDE）调试服务，
并提供对 Configmap、Secret 和远程集群上运行的服务的完全访问。
本文档描述如何在本地使用 telepresence 开发和调试远程集群上运行的服务。
准备开始
从本机连接到远程 Kubernetes 集群
安装 telepresence 后，运行 telepresence connect 来启动它的守护进程并将本地工作站连接到远程 Kubernetes 集群。
$ telepresence connect
Launching Telepresence Daemon
...
Connected to context default (https://<cluster public IP>)
你可以通过 curl 使用 Kubernetes 语法访问服务，例如：curl -ik https://kubernetes.default
开发和调试现有的服务
在 Kubernetes 上开发应用程序时，通常对单个服务进行编程或调试。
服务可能需要访问其他服务以进行测试和调试。
一种选择是使用连续部署流水线，但即使最快的部署流水线也会在程序或调试周期中引入延迟。
使用 telepresence intercept $SERVICE_NAME --port $LOCAL_PORT:$REMOTE_PORT 命令创建一个 "拦截器" 用于重新路由远程服务流量。
环境变量：
$SERVICE_NAME 是本地服务名称$LOCAL_PORT 是服务在本地工作站上运行的端口$REMOTE_PORT 是服务在集群中侦听的端口
运行此命令会告诉 Telepresence 将远程流量发送到本地服务，而不是远程 Kubernetes 集群中的服务中。
在本地编辑保存服务源代码，并在访问远程应用时查看相应变更会立即生效。
还可以使用调试器或任何其他本地开发工具运行本地服务。
Telepresence 是如何工作的？
Telepresence 会在远程集群中运行的现有应用程序容器旁边安装流量代理 sidecar。
当它捕获进入 Pod 的所有流量请求时，不是将其转发到远程集群中的应用程序，
而是路由所有流量（当创建全局拦截器 时）
或流量的一个子集（当创建自定义拦截器 时）
到本地开发环境。
接下来
如果你对实践教程感兴趣，请查看本教程 ，其中介绍了在 Google Kubernetes Engine 上本地开发 Guestbook 应用程序。
如需进一步了解，请访问 Telepresence 官方网站 。
1.7 - 资源监控工具
要扩展应用程序并提供可靠的服务，你需要了解应用程序在部署时的行为。
你可以通过检测容器检查 Kubernetes 集群中的应用程序性能，
Pod ,
服务
和整个集群的特征。
Kubernetes 在每个级别上提供有关应用程序资源使用情况的详细信息。
此信息使你可以评估应用程序的性能，以及在何处可以消除瓶颈以提高整体性能。
在 Kubernetes 中，应用程序监控不依赖单个监控解决方案。
在新集群上，你可以使用资源度量 或
完整度量 管道来收集监视统计信息。
资源度量管道
资源指标管道提供了一组与集群组件，例如
Horizontal Pod Autoscaler
控制器以及 kubectl top 实用程序相关的有限度量。
这些指标是由轻量级的、短期、内存存储的
metrics-server 收集的，
通过 metrics.k8s.io 公开。
度量服务器发现集群中的所有节点，并且查询每个节点的
kubelet
以获取 CPU 和内存使用情况。
Kubelet 充当 Kubernetes 主节点与节点之间的桥梁，管理机器上运行的 Pod 和容器。
kubelet 将每个 Pod 转换为其组成的容器，并通过容器运行时接口从容器运行时获取各个容器使用情况统计信息。
如果某个容器运行时使用 Linux cgroups 和名字空间来实现容器。
并且这一容器运行时不发布资源用量统计信息，
那么 kubelet 可以直接查找这些统计信息（使用来自 cAdvisor 的代码）。
无论这些统计信息如何到达，kubelet 都会通过 metrics-server Resource Metrics API 公开聚合的
Pod 资源用量统计信息。
该 API 在 kubelet 的经过身份验证和只读的端口上的 /metrics/resource/v1beta1 中提供。
完整度量管道
一个完整度量管道可以让你访问更丰富的度量。
Kubernetes 还可以根据集群的当前状态，使用 Pod 水平自动扩缩器等机制，
通过自动调用扩展或调整集群来响应这些度量。
监控管道从 kubelet 获取度量值，然后通过适配器将它们公开给 Kubernetes，
方法是实现 custom.metrics.k8s.io 或 external.metrics.k8s.io API。
Prometheus 是一个 CNCF 项目，可以原生监控 Kubernetes、
节点和 Prometheus 本身。
完整度量管道项目不属于 CNCF 的一部分，不在 Kubernetes 文档的范围之内。
了解其他调试工具，包括：
2 - 应用故障排除
调试常见的容器应用问题.
该文档包含一组用于解决容器化应用程序问题的资源。
它涵盖了诸如 Kubernetes 资源（如 Pod、Service 或 StatefulSets）的常见问题、
关于理解容器终止消息的建议以及调试正在运行的容器的方法。
2.1 - 调试 Pod
本指南帮助用户调试那些部署到 Kubernetes 上后没有正常运行的应用。
本指南 并非 指导用户如何调试集群。
如果想调试集群的话，请参阅这里 。
诊断问题
故障排查的第一步是先给问题分类。问题是什么？是关于 Pod、Replication Controller 还是 Service？
调试 Pod
调试 Pod 的第一步是查看 Pod 信息。用如下命令查看 Pod 的当前状态和最近的事件：
kubectl describe pods ${ POD_NAME }
查看一下 Pod 中的容器所处的状态。这些容器的状态都是 Running 吗？最近有没有重启过？
后面的调试都是要依靠 Pod 的状态的。
Pod 停滞在 Pending 状态
如果一个 Pod 停滞在 Pending 状态，表示 Pod 没有被调度到节点上。通常这是因为
某种类型的资源不足导致无法调度。
查看上面的 kubectl describe ... 命令的输出，其中应该显示了为什么没被调度的原因。
常见原因如下：
资源不足 :
你可能耗尽了集群上所有的 CPU 或内存。此时，你需要删除 Pod、调整资源请求或者为集群添加节点。
更多信息请参阅计算资源文档
使用了 hostPort :
如果绑定 Pod 到 hostPort，那么能够运行该 Pod 的节点就有限了。
多数情况下，hostPort 是非必要的，而应该采用 Service 对象来暴露 Pod。
如果确实需要使用 hostPort，那么集群中节点的个数就是所能创建的 Pod
的数量上限。
Pod 停滞在 Waiting 状态
如果 Pod 停滞在 Waiting 状态，则表示 Pod 已经被调度到某工作节点，但是无法在该节点上运行。
同样，kubectl describe ... 命令的输出可能很有用。
Waiting 状态的最常见原因是拉取镜像失败。要检查的有三个方面：
确保镜像名字拼写正确
确保镜像已被推送到镜像仓库
尝试手动是否能拉取镜像。例如，如果你在你的 PC 上使用 Docker，请运行 docker pull <镜像>。
Pod 处于 Crashing 或别的不健康状态
一旦 Pod 被调度，就可以采用
调试运行中的 Pod
中的方法来进一步调试。
Pod 处于 Running 态但是没有正常工作
如果 Pod 行为不符合预期，很可能 Pod 描述（例如你本地机器上的 mypod.yaml）中有问题，
并且该错误在创建 Pod 时被忽略掉，没有报错。
通常，Pod 的定义中节区嵌套关系错误、字段名字拼错的情况都会引起对应内容被忽略掉。
例如，如果你误将 command 写成 commnd，Pod 虽然可以创建，
但它不会执行你期望它执行的命令行。
可以做的第一件事是删除你的 Pod，并尝试带有 --validate 选项重新创建。
例如，运行 kubectl apply --validate -f mypod.yaml。
如果 command 被误拼成 commnd，你将会看到下面的错误信息：
I0805 10:43:25.129850 46757 schema.go:126] unknown field: commnd
I0805 10:43:25.129973 46757 schema.go:129] this may be a false alarm, see https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/6842
pods/mypod
接下来就要检查的是 API 服务器上的 Pod 与你所期望创建的是否匹配
（例如，你原本使用本机上的一个 YAML 文件来创建 Pod）。
例如，运行 kubectl get pods/mypod -o yaml > mypod-on-apiserver.yaml，
之后手动比较 mypod.yaml 与从 API 服务器取回的 Pod 描述。
从 API 服务器处获得的 YAML 通常包含一些创建 Pod 所用的 YAML 中不存在的行，这是正常的。
不过，如果如果源文件中有些行在 API 服务器版本中不存在，则意味着
Pod 规约是有问题的。
调试副本控制器
副本控制器相对比较简单直接。它们要么能创建 Pod，要么不能。
如果不能创建 Pod，请参阅上述说明 调试 Pod。
你也可以使用 kubectl describe rc ${CONTROLLER_NAME} 命令来检视副本控制器相关的事件。
调试 Service
服务支持在多个 Pod 间负载均衡。
有一些常见的问题可以造成服务无法正常工作。
以下说明将有助于调试服务的问题。
首先，验证服务是否有端点。对于每一个 Service 对象，API 服务器为其提供对应的
endpoints 资源。
通过如下命令可以查看 endpoints 资源：
kubectl get endpoints ${ SERVICE_NAME }
确保 Endpoints 与服务成员 Pod 个数一致。
例如，如果你的 Service 用来运行 3 个副本的 nginx 容器，你应该会在 Service 的 Endpoints
中看到 3 个不同的 IP 地址。
服务缺少 Endpoints
如果没有 Endpoints，请尝试使用 Service 所使用的标签列出 Pod。
假定你的服务包含如下标签选择算符：
...
spec :
- selector :
name : nginx
type : frontend
你可以使用如下命令列出与选择算符相匹配的 Pod，并验证这些 Pod 是否归属于创建的服务：
kubectl get pods --selector= name = nginx,type= frontend
验证 Pod 的 containerPort 与服务的 targetPort 是否匹配。
网络流量未被转发
请参阅调试 Service 了解更多信息。
接下来
如果上述方法都不能解决你的问题，
请按照调试 Service 文档 中的介绍，
确保你的 Service 处于 Running 态，有 Endpoints 被创建，Pod 真的在提供服务；
DNS 服务已配置并正常工作，iptables 规则也以安装并且 kube-proxy 也没有异常行为。
你也可以访问故障排查文档 来获取更多信息。
2.2 - 调试 Service
对于新安装的 Kubernetes，经常出现的问题是 Service 无法正常运行。你已经通过
Deployment（或其他工作负载控制器）运行了 Pod，并创建 Service ，
但是当你尝试访问它时，没有任何响应。此文档有望对你有所帮助并找出问题所在。
在 Pod 中运行命令
对于这里的许多步骤，你可能希望知道运行在集群中的 Pod 看起来是什么样的。
最简单的方法是运行一个交互式的 busybox Pod：
kubectl run -it --rm --restart=Never busybox --image=gcr.io/google-containers/busybox sh
说明： 如果没有看到命令提示符，请按回车。
如果你已经有了你想使用的正在运行的 Pod，则可以运行以下命令去进入：
kubectl exec <POD-NAME> -c <CONTAINER-NAME> -- <COMMAND>
设置
为了完成本次实践的任务，我们先运行几个 Pod。
由于你可能正在调试自己的 Service，所以，你可以使用自己的信息进行替换，
或者你也可以跟着教程并开始下面的步骤来获得第二个数据点。
kubectl create deployment hostnames --image= registry.k8s.io/serve_hostname
deployment.apps/hostnames created
kubectl 命令将打印创建或变更的资源的类型和名称，它们可以在后续命令中使用。
让我们将这个 deployment 的副本数扩至 3。
kubectl scale deployment hostnames --replicas= 3
deployment.apps/hostnames scaled
请注意这与你使用以下 YAML 方式启动 Deployment 类似：
apiVersion : apps/v1
kind : Deployment
metadata :
labels :
app : hostnames
name : hostnames
spec :
selector :
matchLabels :
app : hostnames
replicas : 3
template :
metadata :
labels :
app : hostnames
spec :
containers :
- name : hostnames
image : registry.k8s.io/serve_hostname
"app" 标签是 kubectl create deployment 根据 Deployment 名称自动设置的。
确认你的 Pod 是运行状态:
kubectl get pods -l app = hostnames
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
hostnames-632524106-bbpiw 1/1 Running 0 2m
hostnames-632524106-ly40y 1/1 Running 0 2m
hostnames-632524106-tlaok 1/1 Running 0 2m
你还可以确认你的 Pod 是否正在提供服务。你可以获取 Pod IP 地址列表并直接对其进行测试。
kubectl get pods -l app = hostnames \
= '{{range .items}}{{.status.podIP}}{{"\n"}}{{end}}'
10.244.0.5
10.244.0.6
10.244.0.7
用于本教程的示例容器通过 HTTP 在端口 9376 上提供其自己的主机名，
但是如果要调试自己的应用程序，则需要使用你的 Pod 正在侦听的端口号。
在 Pod 内运行：
for ep in 10.244.0.5:9376 10.244.0.6:9376 10.244.0.7:9376; do
wget -qO- $ep
done
输出类似这样：
hostnames-632524106-bbpiw
hostnames-632524106-ly40y
hostnames-632524106-tlaok
如果此时你没有收到期望的响应，则你的 Pod 状态可能不健康，或者可能没有在你认为正确的端口上进行监听。
你可能会发现 kubectl logs 命令对于查看正在发生的事情很有用，
或者你可能需要通过kubectl exec 直接进入 Pod 中并从那里进行调试。
假设到目前为止一切都已按计划进行，那么你可以开始调查为何你的 Service 无法正常工作。
Service 是否存在？
细心的读者会注意到我们实际上尚未创建 Service —— 这是有意而为之。
这一步有时会被遗忘，这是首先要检查的步骤。
那么，如果我尝试访问不存在的 Service 会怎样？
假设你有另一个 Pod 通过名称匹配到 Service，你将得到类似结果：
Resolving hostnames (hostnames)... failed: Name or service not known.
wget: unable to resolve host address 'hostnames'
首先要检查的是该 Service 是否真实存在：
kubectl get svc hostnames
No resources found.
Error from server (NotFound): services "hostnames" not found
让我们创建 Service。 和以前一样，在这次实践中 —— 你可以在此处使用自己的 Service 的内容。
kubectl expose deployment hostnames --port= 80 --target-port= 9376
service/hostnames exposed
重新运行查询命令：
kubectl get svc hostnames
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
hostnames ClusterIP 10.0.1.175 <none> 80/TCP 5s
现在你知道了 Service 确实存在。
同前，此步骤效果与通过 YAML 方式启动 Service 一样：
apiVersion : v1
kind : Service
metadata :
labels :
app : hostnames
name : hostnames
spec :
selector :
app : hostnames
ports :
- name : default
protocol : TCP
port : 80
targetPort : 9376
为了突出配置范围的完整性，你在此处创建的 Service 使用的端口号与 Pods 不同。
对于许多真实的 Service，这些值可以是相同的。
是否存在影响目标 Pod 的网络策略入站规则？
如果你部署了任何可能影响到 hostnames-* Pod 的传入流量的网络策略入站规则，
则需要对其进行检查。
详细信息，请参阅网络策略 。
Service 是否可通过 DNS 名字访问？
通常客户端通过 DNS 名称来匹配到 Service。
从相同命名空间下的 Pod 中运行以下命令：
Address 1: 10.0.0.10 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name: hostnames
Address 1: 10.0.1.175 hostnames.default.svc.cluster.local
如果失败，那么你的 Pod 和 Service 可能位于不同的命名空间中，
请尝试使用限定命名空间的名称（同样在 Pod 内运行）：
nslookup hostnames.default
Address 1: 10.0.0.10 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name: hostnames.default
Address 1: 10.0.1.175 hostnames.default.svc.cluster.local
如果成功，那么需要调整你的应用，使用跨命名空间的名称去访问它，
或者在相同的命名空间中运行应用和 Service。如果仍然失败，请尝试一个完全限定的名称：
nslookup hostnames.default.svc.cluster.local
Address 1: 10.0.0.10 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name: hostnames.default.svc.cluster.local
Address 1: 10.0.1.175 hostnames.default.svc.cluster.local
注意这里的后缀："default.svc.cluster.local"。"default" 是我们正在操作的命名空间。
"svc" 表示这是一个 Service。"cluster.local" 是你的集群域，在你自己的集群中可能会有所不同。
你也可以在集群中的节点上尝试此操作：
说明：
10.0.0.10 是集群的 DNS 服务 IP，你的可能有所不同。
nslookup hostnames.default.svc.cluster.local 10.0.0.10
Server: 10.0.0.10
Address: 10.0.0.10#53
Name: hostnames.default.svc.cluster.local
Address: 10.0.1.175
如果你能够使用完全限定的名称查找，但不能使用相对名称，则需要检查你 Pod 中的
/etc/resolv.conf 文件是否正确。在 Pod 中运行以下命令：
你应该可以看到类似这样的输出：
nameserver 10.0.0.10
search default.svc.cluster.local svc.cluster.local cluster.local example.com
options ndots:5
nameserver 行必须指示你的集群的 DNS Service，
它是通过 --cluster-dns 标志传递到 kubelet 的。
search 行必须包含一个适当的后缀，以便查找 Service 名称。
在本例中，它查找本地命名空间（default.svc.cluster.local）中的服务和所有命名空间
（svc.cluster.local）中的服务，最后在集群（cluster.local）中查找服务的名称。
根据你自己的安装情况，可能会有额外的记录（最多 6 条）。
集群后缀是通过 --cluster-domain 标志传递给 kubelet 的。
本文中，我们假定后缀是 “cluster.local”。
你的集群配置可能不同，这种情况下，你应该在上面的所有命令中更改它。
options 行必须设置足够高的 ndots，以便 DNS 客户端库考虑搜索路径。
在默认情况下，Kubernetes 将这个值设置为 5，这个值足够高，足以覆盖它生成的所有 DNS 名称。
是否存在 Service 能通过 DNS 名称访问？
如果上面的方式仍然失败，DNS 查找不到你需要的 Service ，你可以后退一步，
看看还有什么其它东西没有正常工作。
Kubernetes 主 Service 应该一直是工作的。在 Pod 中运行如下命令：
nslookup kubernetes.default
Server: 10.0.0.10
Address 1: 10.0.0.10 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local
Name: kubernetes.default
Address 1: 10.0.0.1 kubernetes.default.svc.cluster.local
如果失败，你可能需要转到本文的 kube-proxy 节，
或者甚至回到文档的顶部重新开始，但不是调试你自己的 Service ，而是调试 DNS Service。
Service 能够通过 IP 访问么？
假设你已经确认 DNS 工作正常，那么接下来要测试的是你的 Service 能否通过它的 IP 正常访问。
从集群中的一个 Pod，尝试访问 Service 的 IP（从上面的 kubectl get 命令获取）。
for i in $( seq 1 3) ; do
wget -qO- 10.0.1.175:80
done
输出应该类似这样：
hostnames-632524106-bbpiw
hostnames-632524106-ly40y
hostnames-632524106-tlaok
如果 Service 状态是正常的，你应该得到正确的响应。
如果没有，有很多可能出错的地方，请继续阅读。
Service 的配置是否正确？
这听起来可能很愚蠢，但你应该两次甚至三次检查你的 Service 配置是否正确，并且与你的 Pod 匹配。
查看你的 Service 配置并验证它：
kubectl get service hostnames -o json
{
"kind" : "Service" ,
"apiVersion" : "v1" ,
"metadata" : {
"name" : "hostnames" ,
"namespace" : "default" ,
"uid" : "428c8b6c-24bc-11e5-936d-42010af0a9bc" ,
"resourceVersion" : "347189" ,
"creationTimestamp" : "2015-07-07T15:24:29Z" ,
"labels" : {
"app" : "hostnames"
}
},
"spec" : {
"ports" : [
{
"name" : "default" ,
"protocol" : "TCP" ,
"port" : 80 ,
"targetPort" : 9376 ,
"nodePort" : 0
}
],
"selector" : {
"app" : "hostnames"
},
"clusterIP" : "10.0.1.175" ,
"type" : "ClusterIP" ,
"sessionAffinity" : "None"
},
"status" : {
"loadBalancer" : {}
}
}
你想要访问的 Service 端口是否在 spec.ports[] 中列出？
targetPort 对你的 Pod 来说正确吗（许多 Pod 使用与 Service 不同的端口）？如果你想使用数值型端口，那么它的类型是一个数值（9376）还是字符串 “9376”？
如果你想使用名称型端口，那么你的 Pod 是否暴露了一个同名端口？
端口的 protocol 和 Pod 的是否对应？
Service 有 Endpoints 吗？
如果你已经走到了这一步，你已经确认你的 Service 被正确定义，并能通过 DNS 解析。
现在，让我们检查一下，你运行的 Pod 确实是被 Service 选中的。
早些时候，我们已经看到 Pod 是运行状态。我们可以再检查一下：
kubectl get pods -l app = hostnames
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
hostnames-632524106-bbpiw 1/1 Running 0 1h
hostnames-632524106-ly40y 1/1 Running 0 1h
hostnames-632524106-tlaok 1/1 Running 0 1h
-l app=hostnames 参数是在 Service 上配置的标签选择器。
“AGE” 列表明这些 Pod 已经启动一个小时了，这意味着它们运行良好，而未崩溃。
"RESTARTS" 列表明 Pod 没有经常崩溃或重启。经常性崩溃可能导致间歇性连接问题。
如果重启次数过大，通过调试 Pod
了解相关技术。
在 Kubernetes 系统中有一个控制回路，它评估每个 Service 的选择算符，并将结果保存到
Endpoints 对象中。
kubectl get endpoints hostnames
NAME ENDPOINTS
hostnames 10.244.0.5:9376,10.244.0.6:9376,10.244.0.7:9376
这证实 Endpoints 控制器已经为你的 Service 找到了正确的 Pods。
如果 ENDPOINTS 列的值为 <none>，则应检查 Service 的 spec.selector 字段，
以及你实际想选择的 Pod 的 metadata.labels 的值。
常见的错误是输入错误或其他错误，例如 Service 想选择 app=hostnames，但是
Deployment 指定的是 run=hostnames。在 1.18之前的版本中 kubectl run
也可以被用来创建 Deployment。
Pod 工作正常吗？
至此，你知道你的 Service 已存在，并且已匹配到你的Pod。在本实验的开始，你已经检查了 Pod 本身。
让我们再次检查 Pod 是否确实在工作 - 你可以绕过 Service 机制并直接转到 Pod，
如上面的 Endpoints 所示。
说明：
这些命令使用的是 Pod 端口（9376），而不是 Service 端口（80）。
在 Pod 中运行：
for ep in 10.244.0.5:9376 10.244.0.6:9376 10.244.0.7:9376; do
wget -qO- $ep
done
输出应该类似这样：
hostnames-632524106-bbpiw
hostnames-632524106-ly40y
hostnames-632524106-tlaok
你希望 Endpoint 列表中的每个 Pod 都返回自己的主机名。
如果情况并非如此（或你自己的 Pod 的正确行为是什么），你应调查发生了什么事情。
kube-proxy 正常工作吗？
如果你到达这里，则说明你的 Service 正在运行，拥有 Endpoints，Pod 真正在提供服务。
此时，整个 Service 代理机制是可疑的。让我们一步一步地确认它没问题。
Service 的默认实现（在大多数集群上应用的）是 kube-proxy。
这是一个在每个节点上运行的程序，负责配置用于提供 Service 抽象的机制之一。
如果你的集群不使用 kube-proxy，则以下各节将不适用，你将必须检查你正在使用的 Service 的实现方式。
kube-proxy 正常运行吗？ {#is-kube-proxy working}
确认 kube-proxy 正在节点上运行。在节点上直接运行，你将会得到类似以下的输出：
ps auxw | grep kube-proxy
root 4194 0.4 0.1 101864 17696 ? Sl Jul04 25:43 /usr/local/bin/kube-proxy --master=https://kubernetes-master --kubeconfig=/var/lib/kube-proxy/kubeconfig --v=2
下一步，确认它并没有出现明显的失败，比如连接主节点失败。要做到这一点，你必须查看日志。
访问日志的方式取决于你节点的操作系统。
在某些操作系统上日志是一个文件，如 /var/log/messages kube-proxy.log，
而其他操作系统使用 journalctl 访问日志。你应该看到输出类似于：
I1027 22:14:53.995134 5063 server.go:200] Running in resource-only container "/kube-proxy"
I1027 22:14:53.998163 5063 server.go:247] Using iptables Proxier.
I1027 22:14:53.999055 5063 server.go:255] Tearing down userspace rules. Errors here are acceptable.
I1027 22:14:54.038140 5063 proxier.go:352] Setting endpoints for "kube-system/kube-dns:dns-tcp" to [10.244.1.3:53]
I1027 22:14:54.038164 5063 proxier.go:352] Setting endpoints for "kube-system/kube-dns:dns" to [10.244.1.3:53]
I1027 22:14:54.038209 5063 proxier.go:352] Setting endpoints for "default/kubernetes:https" to [10.240.0.2:443]
I1027 22:14:54.038238 5063 proxier.go:429] Not syncing iptables until Services and Endpoints have been received from master
I1027 22:14:54.040048 5063 proxier.go:294] Adding new service "default/kubernetes:https" at 10.0.0.1:443/TCP
I1027 22:14:54.040154 5063 proxier.go:294] Adding new service "kube-system/kube-dns:dns" at 10.0.0.10:53/UDP
I1027 22:14:54.040223 5063 proxier.go:294] Adding new service "kube-system/kube-dns:dns-tcp" at 10.0.0.10:53/TCP
如果你看到有关无法连接主节点的错误消息，则应再次检查节点配置和安装步骤。
kube-proxy 无法正确运行的可能原因之一是找不到所需的 conntrack 二进制文件。
在一些 Linux 系统上，这也是可能发生的，这取决于你如何安装集群，
例如，你是手动开始一步步安装 Kubernetes。如果是这样的话，你需要手动安装
conntrack 包（例如，在 Ubuntu 上使用 sudo apt install conntrack），然后重试。
Kube-proxy 可以以若干模式之一运行。在上述日志中，Using iptables Proxier
行表示 kube-proxy 在 "iptables" 模式下运行。
最常见的另一种模式是 "ipvs"。先前的 "userspace" 模式已经被这些所代替。
Iptables 模式
在 "iptables" 模式中, 你应该可以在节点上看到如下输出:
iptables-save | grep hostnames
-A KUBE-SEP-57KPRZ3JQVENLNBR -s 10.244.3.6/32 -m comment --comment "default/hostnames:" -j MARK --set-xmark 0x00004000/0x00004000
-A KUBE-SEP-57KPRZ3JQVENLNBR -p tcp -m comment --comment "default/hostnames:" -m tcp -j DNAT --to-destination 10.244.3.6:9376
-A KUBE-SEP-WNBA2IHDGP2BOBGZ -s 10.244.1.7/32 -m comment --comment "default/hostnames:" -j MARK --set-xmark 0x00004000/0x00004000
-A KUBE-SEP-WNBA2IHDGP2BOBGZ -p tcp -m comment --comment "default/hostnames:" -m tcp -j DNAT --to-destination 10.244.1.7:9376
-A KUBE-SEP-X3P2623AGDH6CDF3 -s 10.244.2.3/32 -m comment --comment "default/hostnames:" -j MARK --set-xmark 0x00004000/0x00004000
-A KUBE-SEP-X3P2623AGDH6CDF3 -p tcp -m comment --comment "default/hostnames:" -m tcp -j DNAT --to-destination 10.244.2.3:9376
-A KUBE-SERVICES -d 10.0.1.175/32 -p tcp -m comment --comment "default/hostnames: cluster IP" -m tcp --dport 80 -j KUBE-SVC-NWV5X2332I4OT4T3
-A KUBE-SVC-NWV5X2332I4OT4T3 -m comment --comment "default/hostnames:" -m statistic --mode random --probability 0.33332999982 -j KUBE-SEP-WNBA2IHDGP2BOBGZ
-A KUBE-SVC-NWV5X2332I4OT4T3 -m comment --comment "default/hostnames:" -m statistic --mode random --probability 0.50000000000 -j KUBE-SEP-X3P2623AGDH6CDF3
-A KUBE-SVC-NWV5X2332I4OT4T3 -m comment --comment "default/hostnames:" -j KUBE-SEP-57KPRZ3JQVENLNBR
对于每个 Service 的每个端口，应有 1 条 KUBE-SERVICES 规则、一个 KUBE-SVC-<hash> 链。
对于每个 Pod 末端，在那个 KUBE-SVC-<hash> 链中应该有一些规则与之对应，还应该
有一个 KUBE-SEP-<hash> 链与之对应，其中包含为数不多的几条规则。
实际的规则数量可能会根据你实际的配置（包括 NodePort 和 LoadBalancer 服务）有所不同。
IPVS 模式
在 "ipvs" 模式中, 你应该在节点下看到如下输出：
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
-> RemoteAddress:Port Forward Weight ActiveConn InActConn
...
TCP 10.0.1.175:80 rr
-> 10.244.0.5:9376 Masq 1 0 0
-> 10.244.0.6:9376 Masq 1 0 0
-> 10.244.0.7:9376 Masq 1 0 0
...
对于每个 Service 的每个端口，还有 NodePort，External IP 和 LoadBalancer 类型服务
的 IP，kube-proxy 将创建一个虚拟服务器。
对于每个 Pod 末端，它将创建相应的真实服务器。
在此示例中，服务主机名（10.0.1.175:80）拥有 3 个末端（10.244.0.5:9376、
10.244.0.6:9376 和 10.244.0.7:9376）。
Userspace 模式
在极少数情况下，你可能会用到 "userspace" 模式。在你的节点上运行：
iptables-save | grep hostnames
-A KUBE-PORTALS-CONTAINER -d 10.0.1.175/32 -p tcp -m comment --comment "default/hostnames:default" -m tcp --dport 80 -j REDIRECT --to-ports 48577
-A KUBE-PORTALS-HOST -d 10.0.1.175/32 -p tcp -m comment --comment "default/hostnames:default" -m tcp --dport 80 -j DNAT --to-destination 10.240.115.247:48577
对于 Service （本例中只有一个）的每个端口，应当有 2 条规则：
一条 "KUBE-PORTALS-CONTAINER" 和一条 "KUBE-PORTALS-HOST" 规则。
几乎没有人应该再使用 "userspace" 模式，因此你在这里不会花更多的时间。
kube-proxy 是否在执行代理操作?
假设你确实遇到上述情况之一，请重试从节点上通过 IP 访问你的 Service ：
hostnames-632524106-bbpiw
如果失败，并且你正在使用用户空间代理，则可以尝试直接访问代理。
如果你使用的是 iptables 代理，请跳过本节。
回顾上面的 iptables-save 输出，并提取 kube-proxy 为你的 Service 所使用的端口号。
在上面的例子中，端口号是 “48577”。现在试着连接它：
hostnames-632524106-tlaok
如果这步操作仍然失败，请查看 kube-proxy 日志中的特定行，如：
Setting endpoints for default/hostnames:default to [10.244.0.5:9376 10.244.0.6:9376 10.244.0.7:9376]
如果你没有看到这些，请尝试将 -V 标志设置为 4 并重新启动 kube-proxy，然后再查看日志。
边缘案例: Pod 无法通过 Service IP 连接到它本身
这听起来似乎不太可能，但是确实可能发生，并且应该可以工作。
如果网络没有为“发夹模式（Hairpin）”流量生成正确配置，
通常当 kube-proxy 以 iptables 模式运行，并且 Pod 与桥接网络连接时，就会发生这种情况。
kubelet 提供了 hairpin-mode
标志 。
如果 Service 的末端尝试访问自己的 Service VIP，则该端点可以把流量负载均衡回来到它们自身。
hairpin-mode 标志必须被设置为 hairpin-veth 或者 promiscuous-bridge。
诊断此类问题的常见步骤如下：
确认 hairpin-mode 被设置为 hairpin-veth 或 promiscuous-bridge。
你应该可以看到下面这样。本例中 hairpin-mode 被设置为 promiscuous-bridge。
root 3392 1.1 0.8 186804 65208 ? Sl 00:51 11:11 /usr/local/bin/kubelet --enable-debugging-handlers=true --config=/etc/kubernetes/manifests --allow-privileged=True --v=4 --cluster-dns=10.0.0.10 --cluster-domain=cluster.local --configure-cbr0=true --cgroup-root=/ --system-cgroups=/system --hairpin-mode=promiscuous-bridge --runtime-cgroups=/docker-daemon --kubelet-cgroups=/kubelet --babysit-daemons=true --max-pods=110 --serialize-image-pulls=false --outofdisk-transition-frequency=0
确认有效的 hairpin-mode。要做到这一点，你必须查看 kubelet 日志。
访问日志取决于节点的操作系统。在一些操作系统上，它是一个文件，如 /var/log/kubelet.log，
而其他操作系统则使用 journalctl 访问日志。请注意，由于兼容性，
有效的 hairpin-mode 可能不匹配 --hairpin-mode 标志。在 kubelet.log
中检查是否有带有关键字 hairpin 的日志行。应该有日志行指示有效的
hairpin-mode，就像下面这样。
I0629 00:51:43.648698 3252 kubelet.go:380] Hairpin mode set to "promiscuous-bridge"
如果有效的发卡模式是 promiscuous-bridge, 要保证 Kubelet 有操作节点上
Linux 网桥的权限。如果 cbr0 桥正在被使用且被正确设置，你将会看到如下输出:
ifconfig cbr0 |grep PROMISC
UP BROADCAST RUNNING PROMISC MULTICAST MTU:1460 Metric:1
寻求帮助
如果你走到这一步，那么就真的是奇怪的事情发生了。你的 Service 正在运行，有 Endpoints 存在，
你的 Pods 也确实在提供服务。你的 DNS 正常，iptables 规则已经安装，kube-proxy 看起来也正常。
然而 Service 还是没有正常工作。这种情况下，请告诉我们，以便我们可以帮助调查！
通过 Slack 或者 Forum 或者
GitHub 联系我们。
接下来
访问故障排查概述文档 获取更多信息。
2.3 - 调试 StatefulSet
此任务展示如何调试 StatefulSet。
准备开始
你需要有一个 Kubernetes 集群，已配置好的 kubectl 命令行工具与你的集群进行通信。
你应该有一个运行中的 StatefulSet，以便用于调试。
调试 StatefulSet
StatefulSet 在创建 Pod 时为其设置了 app.kubernetes.io/name=MyApp 标签，列出仅属于某 StatefulSet
的所有 Pod 时，可以使用以下命令：
kubectl get pods -l app.kubernetes.io/name= MyApp
如果你发现列出的任何 Pod 长时间处于 Unknown 或 Terminating 状态，请参阅
删除 StatefulSet Pod
了解如何处理它们的说明。
你可以参考调试 Pod
来调试 StatefulSet 中的各个 Pod。
接下来
进一步了解如何调试 Init 容器 。
2.4 - 确定 Pod 失败的原因
本文介绍如何编写和读取容器的终止消息。
终止消息为容器提供了一种方法，可以将有关致命事件的信息写入某个位置，
在该位置可以通过仪表板和监控软件等工具轻松检索和显示致命事件。
在大多数情况下，你放入终止消息中的信息也应该写入
常规 Kubernetes 日志 。
准备开始
你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。
建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。
如果你还没有集群，你可以通过 Minikube
构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
读写终止消息
在本练习中，你将创建运行一个容器的 Pod。
配置文件指定在容器启动时要运行的命令。
apiVersion : v1
kind : Pod
metadata :
name : termination-demo
spec :
containers :
- name : termination-demo-container
image : debian
command : ["/bin/sh" ]
args : ["-c" , "sleep 10 && echo Sleep expired > /dev/termination-log" ]
基于 YAML 配置文件创建 Pod：
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/debug/termination.yaml
YAML 文件中，在 command 和 args 字段，你可以看到容器休眠 10 秒然后将 "Sleep expired"
写入 /dev/termination-log 文件。
容器写完 "Sleep expired" 消息后就终止了。
显示 Pod 的信息：
kubectl get pod termination-demo
重复前面的命令直到 Pod 不再运行。
显示 Pod 的详细信息：
kubectl get pod termination-demo --output= yaml
输出结果包含 "Sleep expired" 消息：
apiVersion : v1
kind : Pod
...
lastState :
terminated :
containerID : ...
exitCode : 0
finishedAt : ...
message : |
Sleep expired
...
使用 Go 模板过滤输出结果，使其只含有终止消息：
kubectl get pod termination-demo -o go-template= "{{range .status.containerStatuses}}{{.lastState.terminated.message}}{{end}}"
如果你正在运行多容器 Pod，则可以使用 Go 模板来包含容器的名称。这样，你可以发现哪些容器出现故障：
kubectl get pod multi-container-pod -o go-template= '{{range .status.containerStatuses}}{{printf "%s:\n%s\n\n" .name .lastState.terminated.message}}{{end}}'
定制终止消息
Kubernetes 从容器的 terminationMessagePath 字段中指定的终止消息文件中检索终止消息，
默认值为 /dev/termination-log。
通过定制这个字段，你可以告诉 Kubernetes 使用不同的文件。
Kubernetes 使用指定文件中的内容在成功和失败时填充容器的状态消息。
终止消息旨在简要说明最终状态，例如断言失败消息。
kubelet 会截断长度超过 4096 字节的消息。
所有容器的总消息长度限制为 12KiB，将会在每个容器之间平均分配。
例如，如果有 12 个容器（initContainers 或 containers），
每个容器都有 1024 字节的可用终止消息空间。
默认的终止消息路径是 /dev/termination-log。
Pod 启动后不能设置终止消息路径。
在下例中，容器将终止消息写入 /tmp/my-log 给 Kubernetes 来检索：
apiVersion : v1
kind : Pod
metadata :
name : msg-path-demo
spec :
containers :
- name : msg-path-demo-container
image : debian
terminationMessagePath : "/tmp/my-log"
此外，用户可以设置容器的 terminationMessagePolicy 字段，以便进一步自定义。
此字段默认为 "File"，这意味着仅从终止消息文件中检索终止消息。
通过将 terminationMessagePolicy 设置为 "FallbackToLogsOnError"，你就可以告诉 Kubernetes，在容器因错误退出时，如果终止消息文件为空，则使用容器日志输出的最后一块作为终止消息。
日志输出限制为 2048 字节或 80 行，以较小者为准。
接下来
2.5 - 调试 Init 容器
此页显示如何核查与 Init 容器执行相关的问题。
下面的示例命令行将 Pod 称为 <pod-name>，而 Init 容器称为 <init-container-1> 和
<init-container-2>。
准备开始
你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。
建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。
如果你还没有集群，你可以通过 Minikube
构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
要获知版本信息，请输入
kubectl version.
检查 Init 容器的状态
显示你的 Pod 的状态：
kubectl get pod <pod-name>
例如，状态 Init:1/2 表明两个 Init 容器中的一个已经成功完成：
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
<pod-name> 0/1 Init:1/2 0 7s
更多状态值及其含义请参考理解 Pod 的状态 。
获取 Init 容器详情
查看 Init 容器运行的更多详情：
kubectl describe pod <pod-name>
例如，对于包含两个 Init 容器的 Pod 可能显示如下信息：
Init Containers:
<init-container-1>:
Container ID: ...
...
State: Terminated
Reason: Completed
Exit Code: 0
Started: ...
Finished: ...
Ready: True
Restart Count: 0
...
<init-container-2>:
Container ID: ...
...
State: Waiting
Reason: CrashLoopBackOff
Last State: Terminated
Reason: Error
Exit Code: 1
Started: ...
Finished: ...
Ready: False
Restart Count: 3
...
你还可以通过编程方式读取 Pod Spec 上的 status.initContainerStatuses 字段，了解 Init 容器的状态：
kubectl get pod nginx --template '{{.status.initContainerStatuses}}'
此命令将返回与原始 JSON 中相同的信息.
通过 Init 容器访问日志
与 Pod 名称一起传递 Init 容器名称，以访问容器的日志。
kubectl logs <pod-name> -c <init-container-2>
运行 Shell 脚本的 Init 容器在执行 Shell 脚本时输出命令本身。
例如，你可以在 Bash 中通过在脚本的开头运行 set -x 来实现。
理解 Pod 的状态
以 Init: 开头的 Pod 状态汇总了 Init 容器执行的状态。
下表介绍调试 Init 容器时可能看到的一些状态值示例。
状态
含义
Init:N/MPod 包含 M 个 Init 容器，其中 N 个已经运行完成。
Init:ErrorInit 容器已执行失败。
Init:CrashLoopBackOffInit 容器执行总是失败。
PendingPod 还没有开始执行 Init 容器。
PodInitializing or RunningPod 已经完成执行 Init 容器。
2.6 - 调试运行中的 Pod
本页解释如何在节点上调试运行中（或崩溃）的 Pod。
准备开始
使用 kubectl describe pod 命令获取 Pod 详情
与之前的例子类似，我们使用一个 Deployment 来创建两个 Pod。
apiVersion : apps/v1
kind : Deployment
metadata :
name : nginx-deployment
spec :
selector :
matchLabels :
app : nginx
replicas : 2
template :
metadata :
labels :
app : nginx
spec :
containers :
- name : nginx
image : nginx
resources :
limits :
memory : "128Mi"
cpu : "500m"
ports :
- containerPort : 80
使用如下命令创建 Deployment：
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/nginx-with-request.yaml
deployment.apps/nginx-deployment created
使用如下命令查看 Pod 状态：
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-deployment-67d4bdd6f5-cx2nz 1/1 Running 0 13s
nginx-deployment-67d4bdd6f5-w6kd7 1/1 Running 0 13s
我们可以使用 kubectl describe pod 命令来查询每个 Pod 的更多信息，比如：
kubectl describe pod nginx-deployment-67d4bdd6f5-w6kd7
Name: nginx-deployment-67d4bdd6f5-w6kd7
Namespace: default
Priority: 0
Node: kube-worker-1/192.168.0.113
Start Time: Thu, 17 Feb 2022 16:51:01 -0500
Labels: app=nginx
pod-template-hash=67d4bdd6f5
Annotations: <none>
Status: Running
IP: 10.88.0.3
IPs:
IP: 10.88.0.3
IP: 2001:db8::1
Controlled By: ReplicaSet/nginx-deployment-67d4bdd6f5
Containers:
nginx:
Container ID: containerd://5403af59a2b46ee5a23fb0ae4b1e077f7ca5c5fb7af16e1ab21c00e0e616462a
Image: nginx
Image ID: docker.io/library/nginx@sha256:2834dc507516af02784808c5f48b7cbe38b8ed5d0f4837f16e78d00deb7e7767
Port: 80/TCP
Host Port: 0/TCP
State: Running
Started: Thu, 17 Feb 2022 16:51:05 -0500
Ready: True
Restart Count: 0
Limits:
cpu: 500m
memory: 128Mi
Requests:
cpu: 500m
memory: 128Mi
Environment: <none>
Mounts:
/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from kube-api-access-bgsgp (ro)
Conditions:
Type Status
Initialized True
Ready True
ContainersReady True
PodScheduled True
Volumes:
kube-api-access-bgsgp:
Type: Projected (a volume that contains injected data from multiple sources)
TokenExpirationSeconds: 3607
ConfigMapName: kube-root-ca.crt
ConfigMapOptional: <nil>
DownwardAPI: true
QoS Class: Guaranteed
Node-Selectors: <none>
Tolerations: node.kubernetes.io/not-ready:NoExecute op=Exists for 300s
node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute op=Exists for 300s
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal Scheduled 34s default-scheduler Successfully assigned default/nginx-deployment-67d4bdd6f5-w6kd7 to kube-worker-1
Normal Pulling 31s kubelet Pulling image "nginx"
Normal Pulled 30s kubelet Successfully pulled image "nginx" in 1.146417389s
Normal Created 30s kubelet Created container nginx
Normal Started 30s kubelet Started container nginx
在这里，你可以看到有关容器和 Pod 的配置信息（标签、资源需求等），
以及有关容器和 Pod 的状态信息（状态、就绪、重启计数、事件等）。
容器状态是 Waiting、Running 和 Terminated 之一。
根据状态的不同，还有对应的额外的信息 —— 在这里你可以看到，
对于处于运行状态的容器，系统会告诉你容器的启动时间。
Ready 指示是否通过了最后一个就绪态探测。
(在本例中，容器没有配置就绪态探测；如果没有配置就绪态探测，则假定容器已经就绪。)
Restart Count 告诉你容器已重启的次数；
这些信息对于定位配置了 “Always” 重启策略的容器持续崩溃问题非常有用。
目前，唯一与 Pod 有关的状态是 Ready 状况，该状况表明 Pod 能够为请求提供服务，
并且应该添加到相应服务的负载均衡池中。
最后，你还可以看到与 Pod 相关的近期事件。
系统通过指示第一次和最后一次看到事件以及看到该事件的次数来压缩多个相同的事件。
“From” 标明记录事件的组件，
“SubobjectPath” 告诉你引用了哪个对象（例如 Pod 中的容器），
“Reason” 和 “Message” 告诉你发生了什么。
例子: 调试 Pending 状态的 Pod
可以使用事件来调试的一个常见的场景是，你创建 Pod 无法被调度到任何节点。
比如，Pod 请求的资源比较多，没有任何一个节点能够满足，或者它指定了一个标签，没有节点可匹配。
假定我们创建之前的 Deployment 时指定副本数是 5（不再是 2），并且请求 600 毫核（不再是 500），
对于一个 4 个节点的集群，若每个节点只有 1 个 CPU，这时至少有一个 Pod 不能被调度。
（需要注意的是，其他集群插件 Pod，比如 fluentd、skydns 等等会在每个节点上运行，
如果我们需求 1000 毫核，将不会有 Pod 会被调度。）
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-deployment-1006230814-6winp 1/1 Running 0 7m
nginx-deployment-1006230814-fmgu3 1/1 Running 0 7m
nginx-deployment-1370807587-6ekbw 1/1 Running 0 1m
nginx-deployment-1370807587-fg172 0/1 Pending 0 1m
nginx-deployment-1370807587-fz9sd 0/1 Pending 0 1m
为了查找 Pod nginx-deployment-1370807587-fz9sd 没有运行的原因，我们可以使用
kubectl describe pod 命令描述 Pod，查看其事件：
kubectl describe pod nginx-deployment-1370807587-fz9sd
Name: nginx-deployment-1370807587-fz9sd
Namespace: default
Node: /
Labels: app=nginx,pod-template-hash=1370807587
Status: Pending
IP:
Controllers: ReplicaSet/nginx-deployment-1370807587
Containers:
nginx:
Image: nginx
Port: 80/TCP
QoS Tier:
memory: Guaranteed
cpu: Guaranteed
Limits:
cpu: 1
memory: 128Mi
Requests:
cpu: 1
memory: 128Mi
Environment Variables:
Volumes:
default-token-4bcbi:
Type: Secret (a volume populated by a Secret)
SecretName: default-token-4bcbi
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubobjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
1m 48s 7 {default-scheduler } Warning FailedScheduling pod (nginx-deployment-1370807587-fz9sd) failed to fit in any node
fit failure on node (kubernetes-node-6ta5): Node didn't have enough resource: CPU, requested: 1000, used: 1420, capacity: 2000
fit failure on node (kubernetes-node-wul5): Node didn't have enough resource: CPU, requested: 1000, used: 1100, capacity: 2000
这里你可以看到由调度器记录的事件，它表明了 Pod 不能被调度的原因是 FailedScheduling（也可能是其他值）。
其 message 部分表明没有任何节点拥有足够多的资源。
要纠正这种情况，可以使用 kubectl scale 更新 Deployment，以指定 4 个或更少的副本。
(或者你可以让 Pod 继续保持这个状态，这是无害的。)
你在 kubectl describe pod 结尾处看到的事件都保存在 etcd 中，
并提供关于集群中正在发生的事情的高级信息。
如果需要列出所有事件，可使用命令：
但是，需要注意的是，事件是区分名字空间的。
如果你对某些名字空间域的对象（比如 my-namespace 名字下的 Pod）的事件感兴趣,
你需要显式地在命令行中指定名字空间：
kubectl get events --namespace= my-namespace
查看所有 namespace 的事件，可使用 --all-namespaces 参数。
除了 kubectl describe pod 以外，另一种获取 Pod 额外信息（除了 kubectl get pod）的方法
是给 kubectl get pod 增加 -o yaml 输出格式参数。
该命令将以 YAML 格式为你提供比 kubectl describe pod 更多的信息 —— 实际上是系统拥有的关于 Pod 的所有信息。
在这里，你将看到注解（没有标签限制的键值元数据，由 Kubernetes 系统组件在内部使用）、
重启策略、端口和卷等。
kubectl get pod nginx-deployment-1006230814-6winp -o yaml
apiVersion : v1
kind : Pod
metadata :
creationTimestamp : "2022-02-17T21:51:01Z"
generateName : nginx-deployment-67d4bdd6f5-
labels :
app : nginx
pod-template-hash : 67d4bdd6f5
name : nginx-deployment-67d4bdd6f5-w6kd7
namespace : default
ownerReferences :
- apiVersion : apps/v1
blockOwnerDeletion : true
controller : true
kind : ReplicaSet
name : nginx-deployment-67d4bdd6f5
uid : 7d41dfd4-84c0-4be4-88ab-cedbe626ad82
resourceVersion : "1364"
uid : a6501da1-0447-4262-98eb-c03d4002222e
spec :
containers :
- image : nginx
imagePullPolicy : Always
name : nginx
ports :
- containerPort : 80
protocol : TCP
resources :
limits :
cpu : 500m
memory : 128Mi
requests :
cpu : 500m
memory : 128Mi
terminationMessagePath : /dev/termination-log
terminationMessagePolicy : File
volumeMounts :
- mountPath : /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount
name : kube-api-access-bgsgp
readOnly : true
dnsPolicy : ClusterFirst
enableServiceLinks : true
nodeName : kube-worker-1
preemptionPolicy : PreemptLowerPriority
priority : 0
restartPolicy : Always
schedulerName : default-scheduler
securityContext : {}
serviceAccount : default
serviceAccountName : default
terminationGracePeriodSeconds : 30
tolerations :
- effect : NoExecute
key : node.kubernetes.io/not-ready
operator : Exists
tolerationSeconds : 300
- effect : NoExecute
key : node.kubernetes.io/unreachable
operator : Exists
tolerationSeconds : 300
volumes :
- name : kube-api-access-bgsgp
projected :
defaultMode : 420
sources :
- serviceAccountToken :
expirationSeconds : 3607
path : token
- configMap :
items :
- key : ca.crt
path : ca.crt
name : kube-root-ca.crt
- downwardAPI :
items :
- fieldRef :
apiVersion : v1
fieldPath : metadata.namespace
path : namespace
status :
conditions :
- lastProbeTime : null
lastTransitionTime : "2022-02-17T21:51:01Z"
status : "True"
type : Initialized
- lastProbeTime : null
lastTransitionTime : "2022-02-17T21:51:06Z"
status : "True"
type : Ready
- lastProbeTime : null
lastTransitionTime : "2022-02-17T21:51:06Z"
status : "True"
type : ContainersReady
- lastProbeTime : null
lastTransitionTime : "2022-02-17T21:51:01Z"
status : "True"
type : PodScheduled
containerStatuses :
- containerID : containerd://5403af59a2b46ee5a23fb0ae4b1e077f7ca5c5fb7af16e1ab21c00e0e616462a
image : docker.io/library/nginx:latest
imageID : docker.io/library/nginx@sha256:2834dc507516af02784808c5f48b7cbe38b8ed5d0f4837f16e78d00deb7e7767
lastState : {}
name : nginx
ready : true
restartCount : 0
started : true
state :
running :
startedAt : "2022-02-17T21:51:05Z"
hostIP : 192.168.0.113
phase : Running
podIP : 10.88.0.3
podIPs :
- ip : 10.88.0.3
- ip : 2001 :db8::1
qosClass : Guaranteed
startTime : "2022-02-17T21:51:01Z"
检查 Pod 的日志
首先，查看受到影响的容器的日志：
kubectl logs ${ POD_NAME } ${ CONTAINER_NAME }
如果你的容器之前崩溃过，你可以通过下面命令访问之前容器的崩溃日志：
kubectl logs --previous ${ POD_NAME } ${ CONTAINER_NAME }
使用容器 exec 进行调试
如果 容器镜像 包含调试程序，
比如从 Linux 和 Windows 操作系统基础镜像构建的镜像，你可以使用 kubectl exec 命令
在特定的容器中运行一些命令：
kubectl exec ${ POD_NAME } -c ${ CONTAINER_NAME } -- ${ CMD } ${ ARG1 } ${ ARG2 } ... ${ ARGN }
说明： -c ${CONTAINER_NAME} 是可选择的。如果 Pod 中仅包含一个容器，就可以忽略它。
例如，要查看正在运行的 Cassandra Pod 中的日志，可以运行：
kubectl exec cassandra -- cat /var/log/cassandra/system.log
你可以在 kubectl exec 命令后面加上 -i 和 -t 来运行一个连接到你的终端的 Shell，比如：
kubectl exec -it cassandra -- sh
若要了解更多内容，可查看获取正在运行容器的 Shell 。
使用临时调试容器来进行调试
特性状态： Kubernetes v1.25 [stable]
当由于容器崩溃或容器镜像不包含调试程序（例如无发行版镜像 等）
而导致 kubectl exec 无法运行时，临时容器 对于排除交互式故障很有用。
使用临时容器来调试的例子
你可以使用 kubectl debug 命令来给正在运行中的 Pod 增加一个临时容器。
首先，像示例一样创建一个 pod：
kubectl run ephemeral-demo --image= k8s.gcr.io/pause:3.1 --restart= Never
说明： 本节示例中使用 pause 容器镜像，因为它不包含调试程序，但是这个方法适用于所有容器镜像。
如果你尝试使用 kubectl exec 来创建一个 shell，你将会看到一个错误，因为这个容器镜像中没有 shell。
kubectl exec -it ephemeral-demo -- sh
OCI runtime exec failed: exec failed: container_linux.go:346: starting container process caused "exec: \"sh\": executable file not found in $PATH": unknown
你可以改为使用 kubectl debug 添加调试容器。
如果你指定 -i 或者 --interactive 参数，kubectl 将自动挂接到临时容器的控制台。
kubectl debug -it ephemeral-demo --image= busybox:1.28 --target= ephemeral-demo
Defaulting debug container name to debugger-8xzrl.
If you don't see a command prompt, try pressing enter.
/ #
此命令添加一个新的 busybox 容器并将其挂接到该容器。--target 参数指定另一个容器的进程命名空间。
这个指定进程命名空间的操作是必需的，因为 kubectl run 不能在它创建的 Pod
中启用共享进程命名空间 。
说明： 容器运行时 必须支持
--target 参数。
如果不支持，则临时容器可能不会启动，或者可能使用隔离的进程命名空间启动，
以便
ps 不显示其他容器内的进程。
你可以使用 kubectl describe 查看新创建的临时容器的状态：
kubectl describe pod ephemeral-demo
...
Ephemeral Containers:
debugger-8xzrl:
Container ID: docker://b888f9adfd15bd5739fefaa39e1df4dd3c617b9902082b1cfdc29c4028ffb2eb
Image: busybox
Image ID: docker-pullable://busybox@sha256:1828edd60c5efd34b2bf5dd3282ec0cc04d47b2ff9caa0b6d4f07a21d1c08084
Port: <none>
Host Port: <none>
State: Running
Started: Wed, 12 Feb 2020 14:25:42 +0100
Ready: False
Restart Count: 0
Environment: <none>
Mounts: <none>
...
使用 kubectl delete 来移除已经结束掉的 Pod：
kubectl delete pod ephemeral-demo
通过 Pod 副本调试
有些时候 Pod 的配置参数使得在某些情况下很难执行故障排查。
例如，在容器镜像中不包含 shell 或者你的应用程序在启动时崩溃的情况下，
就不能通过运行 kubectl exec 来排查容器故障。
在这些情况下，你可以使用 kubectl debug 来创建 Pod 的副本，通过更改配置帮助调试。
在添加新的容器时创建 Pod 副本
当应用程序正在运行但其表现不符合预期时，你会希望在 Pod 中添加额外的调试工具，
这时添加新容器是很有用的。
例如，应用的容器镜像是建立在 busybox 的基础上，
但是你需要 busybox 中并不包含的调试工具。
你可以使用 kubectl run 模拟这个场景:
kubectl run myapp --image= busybox:1.28 --restart= Never -- sleep 1d
通过运行以下命令，建立 myapp 的一个名为 myapp-debug 的副本，
新增了一个用于调试的 Ubuntu 容器，
kubectl debug myapp -it --image= ubuntu --share-processes --copy-to= myapp-debug
Defaulting debug container name to debugger-w7xmf.
If you don't see a command prompt, try pressing enter.
root@myapp-debug:/#
说明：
如果你没有使用 --container 指定新的容器名，kubectl debug 会自动生成的。
默认情况下，-i 标志使 kubectl debug 附加到新容器上。
你可以通过指定 --attach=false 来防止这种情况。
如果你的会话断开连接，你可以使用 kubectl attach 重新连接。
--share-processes 允许在此 Pod 中的其他容器中查看该容器的进程。
参阅在 Pod 中的容器之间共享进程命名空间
获取更多信息。
不要忘了清理调试 Pod：
kubectl delete pod myapp myapp-debug
在改变 Pod 命令时创建 Pod 副本
有时更改容器的命令很有用，例如添加调试标志或因为应用崩溃。
为了模拟应用崩溃的场景，使用 kubectl run 命令创建一个立即退出的容器：
kubectl run --image=busybox:1.28 myapp -- false
使用 kubectl describe pod myapp 命令，你可以看到容器崩溃了：
Containers:
myapp:
Image: busybox
...
Args:
false
State: Waiting
Reason: CrashLoopBackOff
Last State: Terminated
Reason: Error
Exit Code: 1
你可以使用 kubectl debug 命令创建该 Pod 的一个副本，
在该副本中命令改变为交互式 shell：
kubectl debug myapp -it --copy-to=myapp-debug --container=myapp -- sh
If you don't see a command prompt, try pressing enter.
/ #
现在你有了一个可以执行类似检查文件系统路径或者手动运行容器命令的交互式 shell。
说明：
要更改指定容器的命令，你必须用 --container 命令指定容器的名字，
否则 kubectl debug 将建立一个新的容器运行你指定的命令。
默认情况下，标志 -i 使 kubectl debug 附加到容器。
你可通过指定 --attach=false 来防止这种情况。
如果你的断开连接，可以使用 kubectl attach 重新连接。
不要忘了清理调试 Pod：
kubectl delete pod myapp myapp-debug
在更改容器镜像时拷贝 Pod
在某些情况下，你可能想要改动一个行为异常的 Pod，即从其正常的生产容器镜像更改为包含调试构建程序或其他实用程序的镜像。
下面的例子，用 kubectl run 创建一个 Pod：
kubectl run myapp --image=busybox:1.28 --restart=Never -- sleep 1d
现在可以使用 kubectl debug 创建一个拷贝并将其容器镜像更改为 ubuntu：
kubectl debug myapp --copy-to=myapp-debug --set-image=*=ubuntu
--set-image 与 container_name=image 使用相同的 kubectl set image 语法。
*=ubuntu 表示把所有容器的镜像改为 ubuntu。
kubectl delete pod myapp myapp-debug
在节点上通过 shell 来进行调试
如果这些方法都不起作用，你可以找到运行 Pod 的节点，然后创建一个 Pod 运行在该节点上。
你可以通过 kubectl debug 在节点上创建一个交互式 Shell：
kubectl debug node/mynode -it --image= ubuntu
Creating debugging pod node-debugger-mynode-pdx84 with container debugger on node mynode.
If you don't see a command prompt, try pressing enter.
root@ek8s:/#
当在节点上创建调试会话，注意以下要点：
kubectl debug 基于节点的名字自动生成新的 Pod 的名字。节点的根文件系统会被挂载在 /host。
新的调试容器运行在主机 IPC 名字空间、主机网络名字空间以及主机 PID 名字空间内，
Pod 没有特权，因此读取某些进程信息可能会失败，并且 chroot /host 也会失败。
如果你需要一个特权 Pod，需要手动创建。
当你完成节点调试时，不要忘记清理调试 Pod：
kubectl delete pod node-debugger-mynode-pdx84
2.7 - 获取正在运行容器的 Shell
本文介绍怎样使用 kubectl exec 命令获取正在运行容器的 Shell。
准备开始
你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。
建议在至少有两个节点的集群上运行本教程，且这些节点不作为控制平面主机。
如果你还没有集群，你可以通过 Minikube
构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建：
获取容器的 Shell
在本练习中，你将创建包含一个容器的 Pod。容器运行 nginx 镜像。下面是 Pod 的配置文件：
apiVersion : v1
kind : Pod
metadata :
name : shell-demo
spec :
volumes :
- name : shared-data
emptyDir : {}
containers :
- name : nginx
image : nginx
volumeMounts :
- name : shared-data
mountPath : /usr/share/nginx/html
hostNetwork : true
dnsPolicy : Default
创建 Pod：
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/shell-demo.yaml
检查容器是否运行正常：
kubectl get pod shell-demo
获取正在运行容器的 Shell：
kubectl exec --stdin --tty shell-demo -- /bin/bash
说明：
双破折号 "--" 用于将要传递给命令的参数与 kubectl 的参数分开。
在 shell 中，打印根目录：
在 shell 中，实验其他命令。下面是一些示例：
# 你可以在容器中运行这些示例命令
ls /
cat /proc/mounts
cat /proc/1/maps
apt-get update
apt-get install -y tcpdump
tcpdump
apt-get install -y lsof
lsof
apt-get install -y procps
ps aux
ps aux | grep nginx
编写 nginx 的根页面
再看一下 Pod 的配置文件。该 Pod 有个 emptyDir 卷，容器将该卷挂载到了 /usr/share/nginx/html。
在 shell 中，在 /usr/share/nginx/html 目录创建一个 index.html 文件：
# 在容器内运行如下命令
echo 'Hello shell demo' > /usr/share/nginx/html/index.html
在 shell 中，向 nginx 服务器发送 GET 请求：
# 在容器内运行如下命令
apt-get update
apt-get install curl
curl http://localhost/
输出结果显示了你在 index.html 中写入的文本。
当用完 shell 后，输入 exit 退出。
在容器中运行单个命令
在普通的命令窗口（而不是 shell）中，打印环境运行容器中的变量：
kubectl exec shell-demo env
实验运行其他命令。下面是一些示例：
kubectl exec shell-demo -- ps aux
kubectl exec shell-demo -- ls /
kubectl exec shell-demo -- cat /proc/1/mounts
当 Pod 包含多个容器时打开 shell
如果 Pod 有多个容器，--container 或者 -c 可以在 kubectl exec 命令中指定容器。
例如，你有个名为 my-pod 的 Pod，该 Pod 有两个容器分别为 main-app 和 healper-app 。
下面的命令将会打开一个 shell 访问 main-app 容器。
kubectl exec -i -t my-pod --container main-app -- /bin/bash
说明：
短的命令参数 -i 和 -t 与长的命令参数 --stdin 和 --tty 作用相同。
接下来
