Risolvere i problemi di saturazione della memoria nei cluster del servizio Azure Kubernetes

Questo articolo illustra i metodi per la risoluzione dei problemi di saturazione della memoria. La saturazione della memoria si verifica se almeno un'applicazione o un processo richiede più memoria di quella fornita da un host contenitore o se l'host esaurisce la memoria disponibile.

Prerequisiti

• Strumento da riga di comando Kubernetes kubectl . Per installare kubectl usando l'interfaccia della riga di comando di Azure, eseguire il comando az aks install-cli .

Sintomi

La tabella seguente illustra i sintomi comuni della saturazione della memoria.

Sintomo	Descrizione
Pod non pianificabili	Non è possibile pianificare pod aggiuntivi se il nodo è vicino al limite di memoria impostato.
Rimozione dei pod	Se la memoria di un nodo è insufficiente, il kubelet può rimuovere i pod. Anche se il piano di controllo tenta di ripianificare i pod rimossi in altri nodi con risorse, non esiste alcuna garanzia che altri nodi dispongano di memoria sufficiente per eseguire questi pod.
Nodo non pronto	La saturazione della memoria può causare kubelet e containerd non rispondere, causando alla fine problemi di preparazione dei nodi.
Interruzione della memoria insufficiente (OOM)	Si verifica un problema OOM se l'eliminazione del pod non può impedire un problema del nodo.

Elenco di controllo per la risoluzione dei problemi

Per ridurre la saturazione della memoria, usare strumenti di monitoraggio efficaci e applicare le procedure consigliate.

Passaggio 1: Identificare i nodi con saturazione di memoria

Usare uno dei metodi seguenti per identificare i nodi con saturazione di memoria:

• In un Web browser usare la funzionalità Container Insights del servizio Azure Kubernetes nel portale di Azure.

• In una console usare lo strumento da riga di comando Kubernetes (kubectl).

Browser

Container Insights è una funzionalità all'interno del servizio Azure Kubernetes che monitora le prestazioni del carico di lavoro del contenitore. Per altre informazioni, vedere Enable Container insights for servizio Azure Kubernetes cluster (AKS).

1. Nel portale di Azure cercare e selezionare Servizi Kubernetes.

2. Nell'elenco dei servizi Kubernetes selezionare il nome del cluster.

3. Nel riquadro di spostamento del cluster individuare l'intestazione Monitoraggio e quindi selezionare Informazioni dettagliate.

4. Impostare il valore intervallo di tempo appropriato.

5. Selezionare la scheda Nodi .

6. Nell'elenco Metrica selezionare Working set di memoria (calcolato da Allocatable).

7. Nel selettore percentili impostare l'esempio su Max e quindi selezionare l'etichetta della colonna Max % due volte. Questa azione ordina i nodi della tabella in base alla percentuale massima di memoria usata, dal più alto al più basso.

   

   Nella tabella sono presenti quattro righe che rappresentano quattro nodi in un set di scalabilità di macchine virtuali del pool di agenti del servizio Azure Kubernetes. Gli stati sono tutti **Ok**, la percentuale massima di memoria usata è compresa tra il 64 e il 58%, la memoria massima usata è compresa tra 2,6 GB e 2,86 GB, il numero di contenitori usati è compreso tra 20 e 24 e il tempo di attività si estende da 6 a 15 giorni. Nessun controller elencato.

8. Poiché il primo nodo ha l'utilizzo di memoria più elevato, selezionare tale nodo per analizzare l'utilizzo della memoria dei pod in esecuzione nel nodo.

   

   Nel nodo sono elencati nove processi. Gli stati sono tutti **Ok**, la percentuale massima di memoria usata per i processi è compresa tra il 16 e lo 0,3%, la memoria massima usata è compresa tra 0,7 mc e 22 mc, il numero di contenitori usati è compreso tra 1 e 3 e il tempo di attività è compreso tra 3 e 4 giorni. A differenza del nodo, tutti i processi hanno un controller corrispondente. In questo screenshot i nomi dei controller sono prefissi dei nomi dei processi e sono collegati a collegamenti ipertestuali.

   Nota

   La percentuale di utilizzo della CPU o della memoria per i pod si basa sulla richiesta della CPU specificata per il contenitore. Non rappresenta la percentuale di utilizzo della CPU o della memoria per il nodo. Esaminare quindi l'utilizzo effettivo della CPU o della memoria anziché la percentuale di utilizzo della CPU o della memoria per i pod.

Riga comando

Questa procedura usa i comandi kubectl in una console. Visualizza solo lo stato corrente dei nodi.

1. Ottenere l'utilizzo della memoria dei nodi eseguendo il comando kubectl top node :

   kubectl top node
   

   L'output di questo comando è simile al testo seguente:

   NAME                                 CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
   aks-agentpool-30486455-vmss000003    239m         12%    3148Mi          69%
   aks-agentpool-30486455-vmss000005    326m         17%    2143Mi          46%
   aks-testmemory-30616462-vmss000000   66m          3%     1532Mi          28%
   aks-testmemory-30616462-vmss000001   90m          4%     1689Mi          31%
   aks-testmemory-30616462-vmss000002   74m          3%     1715Mi          31%
   

2. Ottenere l'elenco dei pod in esecuzione nel nodo e il relativo utilizzo della memoria eseguendo i comandi kubectl get pods e kubectl top pods :

   kubectl get pods --all-namespaces --output wide \
       | grep <node-name> \
       | awk '{print $1" "$2}' \
       | xargs -n2 kubectl top pods --namespace \
       | awk 'NR==1 || NR%2==0' \
       | sort -k3n \
       | column -t
   

   Nota

   In questo frammento di codice sostituire <node-name> con il nome effettivo del nodo.

   L'output del frammento di codice è simile al testo seguente:

   NAME                                 CPU(cores)   MEMORY(bytes)
   coredns-autoscaler-5655d66f64-9fp2k  1m           7Mi
   shippingservice-7946db7679-qzplg     6m           15Mi
   azure-ip-masq-agent-tb8xv            1m           16Mi
   cloud-node-manager-wggqd             1m           16Mi
   kube-proxy-c244z                     1m           22Mi
   coredns-59b6bf8b4f-5zg5s             3m           24Mi
   coredns-59b6bf8b4f-5x62d             3m           25Mi
   currencyservice-7977f668dc-rvbwm     12m          32Mi
   csi-azurefile-node-9fcx8             2m           38Mi
   metrics-server-5f8d84558d-frsq4      4m           42Mi
   metrics-server-5f8d84558d-rc5nj      4m           43Mi
   csi-azuredisk-node-9fh7h             2m           46Mi
   adservice-795589cf6f-xs66r           4m           87Mi
   ama-metrics-node-54sfj               16m          249Mi
   ama-logs-rs-6db98d6dff-vj4xw         13m          259Mi
   ama-logs-w5bmd                       12m          403Mi
   

3. Esaminare le richieste e i limiti per ogni pod nel nodo eseguendo il comando kubectl describe node :

   kubectl describe node <node-name>
   

   L'output di questo comando è simile al testo seguente:

     Namespace    Name                                 CPU Requests  CPU Limits  Memory Requests  Memory Limits  Age
     ---------    ----                                 ------------  ----------  ---------------  -------------  ---
     default      adservice-795589cf6f-dgrx7           200m (10%)    300m (15%)  180Mi (3%)       300Mi (6%)     49m
     default      cartservice-6d994d9676-tcr6m         200m (10%)    300m (15%)  64Mi (1%)        128Mi (2%)     49m
     default      frontend-848d9f9dc9-x712b            100m (5%)     200m (10%)  64Mi (1%)        128Mi (2%)     49m
     default      loadgenerator-5c9656f8d6-7vmjr       300m (15%)    500m (26%)  256Mi (5%)       512Mi (11%)    38m
     default      redis-cart-799c85c644-vzpjl          70m (3%)      125m (6%)   200Mi (4%)       256Mi (5%)     49m
     kube-system  ama-logs-zs4qf                       150m (7%)     1 (52%)     550Mi (12%)      1774Mi (38%)   16h
     kube-system  azure-ip-masq-agent-rqqpn            100m (5%)     500m (26%)  50Mi (1%)        250Mi (5%)     16h
     kube-system  cloud-node-manager-nbnrq             50m (2%)      0 (0%)      50Mi (1%)        512Mi (11%)    16h
     kube-system  coredns-59b6bf8b4f-m2prf             100m (5%)     3 (157%)    70Mi (1%)        500Mi (10%)    16h
     kube-system  csi-azuredisk-node-h445m             30m (1%)      0 (0%)      60Mi (1%)        400Mi (8%)     16h
     kube-system  csi-azurefile-node-489cp             30m (1%)      0 (0%)      60Mi (1%)        600Mi (13%)    16h
     kube-system  konnectivity-agent-665c7dfdb8-25p2f  20m (1%)      1 (52%)     20Mi (1%)        1Gi (22%)      15h
     kube-system  kube-proxy-v9gp4                     100m (5%)     0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)         16h
   Allocated resources:
     ...
   

   Nota

   La percentuale di utilizzo della CPU o della memoria per il nodo si basa sulle risorse allocabili nel nodo anziché sulla capacità effettiva del nodo.

Ora che sono stati identificati i pod che usano memoria elevata, è possibile identificare le applicazioni in esecuzione nel pod.

Passaggio 2: Esaminare le procedure consigliate per evitare la saturazione della memoria

Esaminare la tabella seguente per informazioni su come implementare le procedure consigliate per evitare la saturazione della memoria.

Procedura consigliata	Descrizione
Usare le richieste e i limiti di memoria	Kubernetes offre opzioni per specificare le dimensioni minime della memoria (richiesta) e le dimensioni massime della memoria (limite) per un contenitore. Configurando i limiti per i pod, è possibile evitare la pressione della memoria sul nodo. Assicurarsi che i limiti di aggregazione per tutti i pod in esecuzione non superino la memoria disponibile del nodo. Questa situazione è chiamata overcommitting. L'utilità di pianificazione Kubernetes alloca le risorse in base alle richieste e ai limiti impostati tramite QoS (Quality of Service ). Senza limiti appropriati, l'utilità di pianificazione potrebbe pianificare un numero eccessivo di pod in un singolo nodo. Questo potrebbe infine far cadere il nodo. Inoltre, mentre il kubelet rimuove i pod, assegna priorità ai pod in cui l'utilizzo della memoria supera le richieste definite. È consigliabile impostare la richiesta di memoria vicino all'utilizzo effettivo.
Abilitare la scalabilità automatica orizzontale dei pod	Ridimensionando il cluster, è possibile bilanciare le richieste tra molti pod per evitare la saturazione della memoria. Questa tecnica può ridurre il footprint di memoria nel nodo specifico.
Usare tag anti-affinità	Per gli scenari in cui la memoria non è associata per progettazione, è possibile usare selettori di nodo e tag di affinità o anti-affinità, che possono isolare il carico di lavoro in nodi specifici. Usando i tag anti-affinità, è possibile impedire ad altri carichi di lavoro di pianificare i pod in questi nodi. In questo modo si riduce il problema di saturazione della memoria.
Scegliere macchine virtuali SKU superiori	Le macchine virtuali con una maggiore quantità di memoria ad accesso casuale (RAM) sono più adatte per gestire un utilizzo elevato della memoria. Per usare questa opzione, è necessario creare un nuovo pool di nodi, isolare i nodi (renderli non pianificabili) e svuotare il pool di nodi esistente.
Isolare i carichi di lavoro di sistema e utente	È consigliabile eseguire le applicazioni in un pool di nodi utente. Questa configurazione assicura che sia possibile isolare i pod specifici di Kubernetes nel pool di nodi di sistema e mantenere le prestazioni del cluster.

Ulteriori informazioni

• Altre informazioni sulle procedure consigliate servizio Azure Kubernetes (servizio Azure Kubernetes)

• Monitorare le prestazioni del cluster Kubernetes con Informazioni dettagliate sul contenitore

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