简化 Pod 故障诊断:kubectl-debug 介绍


背景

容器技术的一个最佳实践是构建尽可能精简的容器镜像。但这一实践却会给排查问题带来麻烦:精简后的容器中普遍缺失常用的排障工具,部分容器里甚至没有 shell (比如 FROM scratch )。 在这种状况下,我们只能通过日志或者到宿主机上通过 docker-cli 或 nsenter 来排查问题,效率很低。Kubernetes 社区也早就意识到了这个问题,在 16 年就有相关的 Issue Support for troubleshooting distroless containers 并形成了对应的 Proposal。 遗憾的是,由于改动的涉及面很广,相关的实现至今还没有合并到 Kubernetes 上游代码中。而在 一个偶然的机会下(PingCAP 一面要求实现一个 kubectl 插件实现类似的功能),我开发了 kubectl-debug:通过启动一个安装了各种排障工具的容器,来帮助诊断目标容器。

工作原理

我们先不着急进入 Quick Start 环节。 kubectl-debug 本身非常简单,因此只要理解了它的工作原理,你就能完全掌握这个工具,并且还能用它做 debug 之外的事情。如果你想和更多 Kubernetes 技术专家交流,可以加我微信liyingjiese,备注『加群』。群里每周都有全球各大公司的最佳实践以及行业最新动态

我们知道,容器本质上是带有 Cgroup 资源限制和 Namespace 隔离的一组进程。因此,我们只要启动一个进程,并且让这个进程加入到目标容器的各种 Namespace 中,这个进程就能 “进入容器内部”(注意引号),与容器中的进程”看到”相同的根文件系统、虚拟网卡、进程空间了——这也正是 docker exec 和 kubectl exec 等命令的运行方式。

现在的状况是,我们不仅要 “进入容器内部”,还希望带一套工具集进去帮忙排查问题。那么,想要高效管理一套工具集,又要可以跨平台,最好的办法就是把工具本身都打包在一个容器镜像当中。 接下来,我们只需要通过这个”工具镜像”启动容器,再指定这个容器加入目标容器的的各种 namespace,自然就实现了 “携带一套工具集进入容器内部”。事实上,使用 docker-cli 就可以实现这个操作:
export TARGET_ID=666666666
# 加入目标容器的 network, pid 以及 ipc namespace
docker run -it --network=container:$TARGET_ID --pid=container:$TARGET_ID --ipc=container:$TARGET_ID busybox

这就是 kubectl-debug 的出发点: 用工具容器来诊断业务容器 。背后的设计思路和 sidecar 等模式是一致的:每个容器只做一件事情。

具体到实现上,一条 kubectl debug <target-pod> 命令背后是这样的:
1.jpg

步骤分别是:
  1. 插件查询 ApiServer:demo-pod 是否存在,所在节点是什么
  2. ApiServer 返回 demo-pod 所在所在节点
  3. 插件请求在目标节点上创建 Debug Agent Pod
  4. Kubelet 创建 Debug Agent Pod
  5. 插件发现 Debug Agent 已经 Ready,发起 debug 请求(长连接)
  6. Debug Agent 收到 debug 请求,创建 Debug 容器并加入目标容器的各个 Namespace 中,创建完成后,与 Debug 容器的 tty 建立连接


接下来,客户端就可以开始通过 5,6 这两个连接开始 debug 操作。操作结束后,Debug Agent 清理 Debug 容器,插件清理 Debug Agent,一次 Debug 完成。效果如下图:
2-min.gif

开始使用

Mac 可以直接使用 brew 安装:
brew install aylei/tap/kubectl-debug

所有平台都可以通过下载 binary 安装:
export PLUGIN_VERSION=0.1.1
# linux x86_64
curl -Lo kubectl-debug.tar.gz https://github.com/aylei/kubectl-debug/releases/download/v${PLUGIN_VERSION}/kubectl-debug_${PLUGIN_VERSION}_linux_amd64.tar.gz
# macos
curl -Lo kubectl-debug.tar.gz https://github.com/aylei/kubectl-debug/releases/download/v${PLUGIN_VERSION}/kubectl-debug_${PLUGIN_VERSION}_darwin_amd64.tar.gz

tar -zxvf kubectl-debug.tar.gz kubectl-debug
sudo mv kubectl-debug /usr/local/bin/

Windows 用户可以在 Release 页面进行下载。

下载完之后就可以开始使用 debug 插件:
kubectl debug target-pod --agentless --port-forward



kubectl 从 1.12 版本之后开始支持从 PATH 中自动发现插件。1.12 版本之前的 kubectl 不支持这种插件机制,但也可以通过命令名 kubectl-debug 直接调用。
可以参考项目的中文 README来获得更多文档和帮助信息。

典型案例

基础排障

kubectl debug 默认使用 nicolaka/netshoot 作为默认的基础镜像,里面内置了相当多的排障工具,包括:

使用 iftop 查看容器网络流量:
01.png

使用 drill 诊断 DNS 解析:
02.png

使用 tcpdump 抓包:
03.png

访问目标容器的根文件系统:

容器技术(如 Docker)利用了 /proc 文件系统提供的 /proc/{pid}/root/ 目录实现了为隔离后的容器进程提供单独的根文件系统(root filesystem)的能力(就是 chroot 一下)。当我们想要访问 目标容器的根文件系统时,可以直接访问这个目录:
04.png

这里有一个常见的问题是 free top 等依赖 /proc 文件系统的命令会展示宿主机的信息,这也是容器化过程中开发者需要适应的一点(当然了,各种 runtime 也要去适应,比如臭名昭著的 Java 8u121 以及更早的版本不识别 cgroups 限制 问题就属此列)。

诊断 CrashLoopBackoff

排查 CrashLoopBackoff 是一个很麻烦的问题,Pod 可能会不断重启, kubectl exec 和 kubectl debug 都没法稳定进行排查问题,基本上只能寄希望于 Pod 的日志中打印出了有用的信息。 为了让针对 CrashLoopBackoff 的排查更方便, kubectl-debug 参考 oc debug 命令,添加了一个 --fork 参数。当指定 --fork 时,插件会复制当前的 Pod Spec,做一些小修改, 再创建一个新 Pod:
  • 新 Pod 的所有 Labels 会被删掉,避免 Service 将流量导到 fork 出的 Pod 上
  • 新 Pod 的 ReadinessProbe 和 LivnessProbe 也会被移除,避免 kubelet 杀死 Pod
  • 新 Pod 中目标容器(待排障的容器)的启动命令会被改写,避免新 Pod 继续 Crash


接下来,我们就可以在新 Pod 中尝试复现旧 Pod 中导致 Crash 的问题。为了保证操作的一致性,可以先 chroot 到目标容器的根文件系统中:
05.png

结尾的碎碎念

kubectl-debug 一开始只是 PingCAP 在面试时出的 homework,第一版完成在去年年底。当时整个项目还非常粗糙,不仅文档缺失,很多功能也都有问题:
  • 不支持诊断 CrashLoopBackoff 中的 Pod
  • 强制要求预先安装一个 Debug Agent 的 DaemonSet
  • 不支持公有云(节点没有公网 IP 或公网 IP 因为防火墙原因无法访问时,就无法 debug)
  • 没有权限限制,安全风险很大


而让我非常兴奋的是,在我无暇打理项目的情况下,隔一两周就会收到 Pull Request 的通知邮件,一直到今天,大部分影响基础使用体验的问题都已经被解决, kubectl-debug 也发布了 4 个版本( 0.0.1, 0.0.2, 0.1.0, 0.1.1 )。尤其要感谢 @tkanng,TA 在第一个 PR 时还表示之前没有写过 Go, 而在 0.1.1 版本中已经是这个版本绝大部分 feature 的贡献者,解决了好几个持续很久的 issue,感谢!

最后再上一下项目地址: https://github.com/aylei/kubectl-debug

假如在使用上或者对项目本身有任何问题,欢迎提交 issue,也可以在 文章评论区留言讨论。

原文链接:https://aleiwu.com/post/kubectl-debug-intro/

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