Kubernetes 里面的 Pod 资源是最小的计算单元,抽象了一组(一个或多个)容器。容器也是 Linux 系统上的进程,但基于 Namespace 和 Cgroups(Control groups) 等技术实现了不同程度的隔离。 简单来说 Namespace 可以让每个进程有独立的 PID, IPC 和网络空间。Cgroups 可以控制进程的资源占用,比如 CPU ,内存和允许的最大进程数等等。

今天主要介绍如何通过 Cgroups 里面的 pids 控制器限制 Kubernetes Pod 容器的最大进程数量。

场景介绍

之前遇到过这样一个问题,我们的服务会调用执行外部的命令,每调用一次外部命令就会 fork 产生子进程。但是由于代码上的 bug ,没有及时对子进程回收,然后这个容器不断 fork 产生子进程,耗尽了宿主机的进程表空间,最终导致整个系统不响应,影响了其它的服务。

这种问题除了让开发人员修复 bug 外,也需要在系统层面对进程数量进行限制。所以,如果一个容器里面运行的服务会 fork 产生子进程,就很有必要使用 Cgroups 的 pids 控制器限制这个容器能运行的最大进程数量。

解决方法

Kubelet 开启 PodPidsLimit 功能

Kubernetes 里面的每个节点都会运行一个叫做 Kubelet 的服务,负责节点上容器的状态和生命周期,比如创建和删除容器。根据 Kubernetes 的官方文档 Process ID Limits And Reservations 内容,可以设置 Kubelet 服务的 --pod-max-pids 配置选项,之后在该节点上创建的容器,最终都会使用 Cgroups pid 控制器限制容器的进程数量。

我们 Kubernetes 是在 CentOS 7 上使用 kubeadm 部署的 v1.15.9 版本,需要额外设置 SupportPodPidsLimit 的 feature-gate,对应操作如下(其它发行版应该也类似):

# kubelet 使用 systemd 启动的,可以通过编辑 /etc/sysconfig/kubelet
# 添加额外的启动参数,设置 pod 最大进程数为 1024
$ vim /etc/sysconfig/kubelet
KUBELET_EXTRA_ARGS="--pod-max-pids=1024 --feature-gates=\"SupportPodPidsLimit=true\""

# 重启 kubelet 服务
$ systemctl restart kubelet

# 查看参数是否生效
$ ps faux | grep kubelet | grep pod-max-pids
root     104865 10.5  0.6 1731392 107368 ?      Ssl  11:56   0:30 /usr/bin/kubelet ... --pod-max-pids=10 --feature-gates=SupportPodPidsLimit=true

验证 PodPidsLimit

通过配置 Kubelet 的 --pod-max-pids=1024 选项,限制了一个容器内允许的最大进程数为 1024 个。现在来测试下如果容器内不断 fork 子进程,数目到达 1024 个时会触发什么行为。

参考 Fork bomb 的内容,可以创建一个 pod,不断 fork 子进程。

# 创建普通的 nginx pod yaml
$ cat <<EOF > test-nginx.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
EOF

# 创建到 Kubernetes 集群
$ kubectl apply -f test-nginx.yaml

# 进入 nginx 容器模拟 fork bomb 
$ kubectl exec -ti test-nginx bash
root@test-nginx:/# bash -c "fork() { fork | fork &  }; fork"
environment: fork: retry: Resource temporarily unavailable
environment: fork: retry: Resource temporarily unavailable
environment: fork: retry: Resource temporarily unavailable

通过进入一个 nginx 容器里面使用 bash 运行 fork bomb 命令,我们会发现当 fork 的子进程达到限制的上限数目后,会报 retry: Resource temporarily unavailable 的错误,这个时候再看下宿主机的 fork 进程数目。

# 通过在外部宿主机执行下面的命令,会发现 fork 的进程数目接近 1024 个
$ ps faux | grep fork | wc -l
1019

通过以上的实验,发现能够通过设置 Kubelet 的 --pod-max-pids 选项,限制容器类的进程数,避免容器进程数不断上升最终耗尽宿主机资源,拖垮整个宿主机系统。

原理实现

通过之前描述的解决方法,已经能够限制容器的进程数了。

现在从代码的层面看下 Kubelet 如何设置 Cgroups pids 控制器。

Kubelet 代码调用

首先来看下 Kubelet 代码里面 --pod-max-pids 是怎么生效的,Kubernetes 的版本为 v1.15.9。

--pid-max-pids 选项是在 cmd/kubelet/app/options/options.go 里面的 AddKubeletConfigFlags 函数设置的,对应代码如下。

// cmd/kubelet/app/options/options.go
func AddKubeletConfigFlags(mainfs *pflag.FlagSet, c *kubeletconfig.KubeletConfiguration) {
...
    // 这里定义了 '--pod-max-pids' 的选项
    // 对应参数的值通过命令行解析到 kubeletconfig.KubeletConfiguration.PodPidsLimit 里面
    fs.Int64Var(&c.PodPidsLimit, "pod-max-pids", c.PodPidsLimit, "Set the maximum number of processes per pod.  If -1, the kubelet defaults to the node allocatable pid capacity.")
...
}

PodPidsLimit 配置参数解析完成后,kubelet 会在启动的时候把值设置到 ContainerManager 里面,对应代码在 cmd/kubelet/app/server.go 里面的 run 函数,注释如下。

// cmd/kubelet/app/server.go
func run(s *options.KubeletServer, kubeDeps *kubelet.Dependencies, stopCh <-chan struct{}) (err error) {
...
        kubeDeps.ContainerManager, err = cm.NewContainerManager(
            ...
            cm.NodeConfig{
                ...
                // 容器 runtime,默认使用 docker
                ContainerRuntime:      s.ContainerRuntime,
                // 使用 Cgroups 控制 pod 的服务质量
                CgroupsPerQOS:         s.CgroupsPerQOS,
                // 操作 Cgroups 的驱动,有 cgroupfs 和 systemd 两种
                // 我们默认配置使用 systemd 来控制 Cgroups
                CgroupDriver:          s.CgroupDriver,
                ...
                // 这里就是 PodPidsLimit 的设置了,通过刚才 options 的解析
                // 赋值到了 ContainerManager.ExperimentalPodPidsLimit 属性
                ExperimentalPodPidsLimit:              s.PodPidsLimit,
                // 限制容器 CPU 使用率的参数
                EnforceCPULimits:                      s.CPUCFSQuota,
                CPUCFSQuotaPeriod:                     s.CPUCFSQuotaPeriod.Duration,
            },
            ...
            ...)
...
}

初始化 ContainerManager 后,会在 pkg/kubelet/cm/container_manager_linux.go 里面调用 NewPodContainerManager 创建 PodContainerManager,代码如下。

// pkg/kubelet/cm/container_manager_linux.go
...
func (cm *containerManagerImpl) NewPodContainerManager() PodContainerManager {
    // 默认情况下已经打开了 CgroupsPerQOS 的选项
    if cm.NodeConfig.CgroupsPerQOS {
        // 这里返回 PodContainerManager 接口的实现
        return &podContainerManagerImpl{
            qosContainersInfo: cm.GetQOSContainersInfo(),
            subsystems:        cm.subsystems,
            cgroupManager:     cm.cgroupManager,
            // 这里设置 podPidsLimit
            podPidsLimit:      cm.ExperimentalPodPidsLimit,
            enforceCPULimits:  cm.EnforceCPULimits,
            cpuCFSQuotaPeriod: uint64(cm.CPUCFSQuotaPeriod / time.Microsecond),
        }
    }
    return &podContainerManagerNoop{
        cgroupRoot: cm.cgroupRoot,
    }
}
...

从之前的代码能发现 PodContainerManager 是一个接口,对应的实现在 pkg/kubelet/cm/pod_container_manager_linux.go 里面,与 Cgroup 相关的函数则是 podContainerManagerImpl.EnsureExists 函数。

// pkg/kubelet/cm/pod_container_manager_linux.go
...
// podContainerManagerImpl 就是实现 PodContainerManager 接口的结构体
// EnsureExists 会根据 api 里面 Pod 的定义,在当前系统创建对应容器的 cgroup 配置
func (m *podContainerManagerImpl) EnsureExists(pod *v1.Pod) error {
    // podContainerName 也会作为 cgroup name,根据 pod 的 QOS 级别和 UUID 生成
    // 查看容器是否存在
    alreadyExists := m.Exists(pod)                                                                                  
    if !alreadyExists {
        // 创建 pod 对应容器的 cgroup
        containerConfig := &CgroupConfig{
            Name:               podContainerName,
            ResourceParameters: ResourceConfigForPod(pod, m.enforceCPULimits, m.cpuCFSQuotaPeriod),
        }
        // 如果启用了 SupportPodPidsLimit feature-gate ,并且 podPidsLimit 大于 0
        if utilfeature.DefaultFeatureGate.Enabled(kubefeatures.SupportPodPidsLimit) && m.podPidsLimit > 0 {
            // 这里就会配置 PidsLimit
            containerConfig.ResourceParameters.PidsLimit = &m.podPidsLimit
        }
        // 调用 cgroupManager 根据 containerConfig 创建对应的 cgroup
        if err := m.cgroupManager.Create(containerConfig); err != nil {
            return fmt.Errorf("failed to create container for %v : %v", podContainerName, err)
        }
    }
    ...
    return nil
}
...

接下来看 cgroupManager.Create 函数的实现,对应代码实现在 pkg/kubelet/cm/cgroup_manager_linux.go 里面的 cgroupManagerImpl.Create

...
func (m *cgroupManagerImpl) Create(cgroupConfig *CgroupConfig) error {
...
    resources := m.toResources(cgroupConfig.ResourceParameters)
    libcontainerCgroupConfig := &libcontainerconfigs.Cgroup{
        Resources: resources,
    }
    // libcontainer consumes a different field and expects a different syntax
    // depending on the cgroup driver in use, so we need this conditional here.
    if m.adapter.cgroupManagerType == libcontainerSystemd {
        // 我们使用 systemd 管理 cgroup ,所以这里会更新下 systemd 对应 cgroup 的配置
        updateSystemdCgroupInfo(libcontainerCgroupConfig, cgroupConfig.Name)
    } else {
        libcontainerCgroupConfig.Path = cgroupConfig.Name.ToCgroupfs()
    }

    if utilfeature.DefaultFeatureGate.Enabled(kubefeatures.SupportPodPidsLimit) && cgroupConfig.ResourceParameters != nil && cgroupConfig.ResourceParameters.PidsLimit != nil {
        // 设置 libcontainerCgroupConfig 里面的 PidsLimit
        // 这里 PidsLimit 就是一开始参数指定的 --pod-max-pids 的值
        libcontainerCgroupConfig.PidsLimit = *cgroupConfig.ResourceParameters.PidsLimit
    }

    // 这里根据 cgroup 的配置返回 libcontainercgroups.Manager 接口的实现
    // 这里的实现是 systemd 的实现
    manager, err := m.adapter.newManager(libcontainerCgroupConfig, nil)
    if err != nil {
        return err
    }

    // 调用 libcontainer 里面的 cgroups manager Apply 接口把 pod 的 cgroup 配置应用到系统
    // 在我们的环境中,这个 Apply 函数会由 libcontainer/cgroupfs/systemd.Manager 实现
    if err := manager.Apply(-1); err != nil {
        return err
    }
    ...

    return nil
}
...

在看下最后的 Apply 函数,该函数会调用到 vendor/github.com/opencontainers/runc/libcontainer/cgroups/systemd/apply_systemd.go 里面的 systemd 实现。

// vendor/github.com/opencontainers/runc/libcontainer/cgroups/systemd/apply_systemd.go
...
func (m *Manager) Apply(pid int) error {
    // 初始化 systemd cgroup 需要的一些变量
    var (
        c          = m.Cgroups
        // systemd unit name
        unitName   = getUnitName(c)
        slice      = "system.slice"
        // systemd unit 里面的配置属性
        properties []systemdDbus.Property
    )
...
    // Always enable accounting, this gets us the same behaviour as the fs implementation,
    // plus the kernel has some problems with joining the memory cgroup at a later time.
    properties = append(properties,
        newProp("MemoryAccounting", true),
        newProp("CPUAccounting", true),
        newProp("BlockIOAccounting", true))
    ...
    if c.Resources.Memory != 0 {
        // 设置 cgroup memory limit
        properties = append(properties,
            newProp("MemoryLimit", uint64(c.Resources.Memory)))
    }

    if c.Resources.CpuShares != 0 {
        // 设置 cgroup cpu shares
        properties = append(properties,
            newProp("CPUShares", c.Resources.CpuShares))
    }
...
    if c.Resources.BlkioWeight != 0 {
        // 设置 cgroup block io weight
        properties = append(properties,
            newProp("BlockIOWeight", uint64(c.Resources.BlkioWeight)))
    }

    if c.Resources.PidsLimit > 0 {
        // 这里设置了本文关注的 PidsLimit 参数
        // 发现会对应 systemd 里面的 TasksAccounting 和 TasksMax 属性
        properties = append(properties,
            newProp("TasksAccounting", true),
            newProp("TasksMax", uint64(c.Resources.PidsLimit)))
    }
...
    // 通过 systemdDbus 根据之前的 cgroup 设置创建对应的 unit
    if _, err := theConn.StartTransientUnit(unitName, "replace", properties, statusChan); err == nil {
        ...
    }

    // 最后加入 Cgroups
    if err := joinCgroups(c, pid); err != nil {
        return err
    }
...
}
...

Systemd Cgroup slice

通过对 Kubelet 调用 libcontainer,最后由 systemd 创建 pod 容器对应 cgroup unit 的代码调用分析,在这里看下对应 pod 的 systemd unit 配置。

从之前代码看,最终生成的 systemd unit 和 cgroup 和 pod 的 uid 和 qosClass 有关系,所以先通过以下的命令拿到 pod 的 uid 和 qosClass

$ kubectl get pods test-nginx -o yaml | grep -E 'uid|qos'
  uid: 2ac1e32c-d8d6-4533-8eab-d04d60465065
  qosClass: BestEffort

然后找到对应的 systemd unit .slice 文件。

# uid 取前 8 位,qosClass 小写
# 找到对应的 kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice
$ systemctl | grep 2ac1e32c | grep besteffort
kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice      loaded active active    libcontainer container kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice

# 查看对应 slice 的配置
$ systemctl status kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice
● kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice - libcontainer container kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice
   Loaded: loaded (/run/systemd/system/kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice; static; vendor preset: disabled)
  Drop-In: /run/systemd/system/kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice.d
           └─50-BlockIOAccounting.conf, 50-CPUAccounting.conf, 50-CPUShares.conf, 50-DefaultDependencies.conf, 50-Delegate.conf, 50-Description.conf, 50-MemoryAccounting.conf, 50-TasksAccounting.conf, 50-TasksMax.conf, 50-Wants-kubepods-besteffort\x2eslice.conf
   Active: active since Fri 2021-06-25 16:21:25 CST; 7min ago
    Tasks: 6 (limit: 1024)
   Memory: 6.8M
   CGroup: /kubepods.slice/kubepods-besteffort.slice/kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice
           ├─docker-2d151786c9985db74632c09412207fa99755473fde93d09920604e097f25a2b7.scope
           │ ├─32662 nginx: master process nginx -g daemon off;
           │ ├─32703 nginx: worker process
           │ ├─32704 nginx: worker process
           │ ├─32705 nginx: worker process
           │ └─32706 nginx: worker process
           └─docker-966047566d9e90d9ef64126b605101c174d750ec0cde3d3a83c5b313c7af9a21.scope
             └─32544 /pause

Jun 25 16:21:25 centos7-oc-dev systemd[1]: Created slice libcontainer container kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice.

# 通过 systemctl status 能发现 50-TasksMax.conf 的文件
# 从之前的代码分析,发现 PodPidsLimit 会对应到 systemd 的 TasksMax 属性
# 现在在看下这个文件的内容
$ cat /run/systemd/system/kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice.d/50-TasksMax.conf
[Slice]
TasksMax=1024
# TasksMax 设置为了 1024 ,限制了这个进程最大子进程(Task)数量

Cgroup FS

查看之前的 vendor/github.com/opencontainers/runc/libcontainer/cgroups/systemd/apply_systemd.go 代码,发现在创建完 pod 容器对应的 systemd cgroup slice 后,还会调用一次 joinCgroups 这个函数。这个函数会使用 Cgroup FS 原生的方法,在 /sys/fs/cgroup 里面创建对应 pod 容器的 group 。

所以再看下 Cgroup FS 里面 pod 设置 pid limit 的配置。

# 找到 Cgroup FS pids 控制器的挂载点
$ cgroup on /sys/fs/cgroup/pids type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,pids)

# 看下 /sys/fs/cgroup/pids 目录下的文件
$ ls -alh /sys/fs/cgroup/pids
...
# 发现有一个由 Kubelet 创建的 kubepods.slice
drwxr-xr-x   4 root root   0 Jun 25 04:49 kubepods.slice
...

# 再通过查看 /sys/fs/cgroup/pids/kubepods.slice 目录
# 会发现 kubepods-besteffort.slice 和 kubepods-burstable.slice 两个目录
# 分别对应 pod 容器的 QOS 级别
$ ls -alh /sys/fs/cgroup/pids/kubepods.slice
...
drwxr-xr-x 42 root root 0 Jun 25 16:21 kubepods-besteffort.slice
drwxr-xr-x  8 root root 0 Jun 25 04:49 kubepods-burstable.slice
...

# 结合刚才的代码片段,也可以想到原生 Cgroup FS 的目录和 systemd 的应该是差不多的层级
# 现在直接用 find 命令查看 pids 控制器下面的 cgroup 设置
$ find /sys/fs/cgroup/pids/kubepods.slice -type f | grep pod2ac1e32c
...
# 能发现 pids.current 和 pids.max 两个 cgroup 的配置
# pids.current 表示当前 pod 里面的进程(Task)数量
/sys/fs/cgroup/pids/kubepods.slice/kubepods-besteffort.slice/kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice/pids.current
# pids.max 则表示 pod 里面能运行的进程(Task)上限
/sys/fs/cgroup/pids/kubepods.slice/kubepods-besteffort.slice/kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice/pids.max
...

# 查看 pod pids.max 设置,结果为 1024
$ cat /sys/fs/cgroup/pids/kubepods.slice/kubepods-besteffort.slice/kubepods-besteffort-pod2ac1e32c_d8d6_4533_8eab_d04d60465065.slice/pids.max
1024 

另外这篇内核文档 Process Number Controller 对 cgroup pids 控制器的使用进行了介绍,可以了解下。

 
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