1. 排查 K8S Pod 被 OOM 的思路及建议¶

K8S + 容器的云原生生态，改变了服务的交付方式，自愈能力和自动扩缩等功能简直不要太好用。

有好的地方咱要夸，不好的地方咱也要说，真正的业务是部署于容器内部，而容器之外，又有一逻辑层 Pod 。

对于容器和 K8S 不怎么熟悉的人，一旦程序发生了问题，排查问题就是个头疼的问题。

这两天一直在排查一个 Pod OOM 的问题，花了不少的时间，感觉有必要写下来，帮助自己梳理的同时，也能给其他人一些思路。

1. 问题描述¶

事情的主角是 kubevirt 的一个开源项目叫 cdi，它的用途是在虚拟机启动之前将虚拟机的镜像导入到系统盘中。

在使用过程中，我们发现 cdi 在导入数据时会占用大量的内存空间。

而 cdi-controller 在创建 cdi-importer 的 pod 时，默认限定其最高只能使用 600M 的内存，到最后呢，pod 就发生了 OOMKilled。

[root@master01 ~]# kubectl get po
NAME                               READY   STATUS      RESTARTS   AGE
importer-wbm-vda          0/1     OOMKilled   1          76s

经过测试，cdi-importer 的 limits.memory 要设置 6 个 G 才比较保险。

我们一致都对 cdi-importer 要占用 6G 内存表示费解，想找下原因，看看有没有优化的空间。

2. 思路一：内存泄露¶

我第一时间想到的是，有没有可能是代码问题导致发生了内存泄露？

当即使用 ps aux 和 top -p [pid] 工具去查看进程的 rss，发现程序本身的内存占用并不高，最多才 50M。

和 limits.memory=600M 相比，差得有点大，按道理是不可能出现 OOM 的，怎么回事呢？难道 top 和 ps 的数据不准？

正常检查 Go 程序的内在泄露，会使用 pprof 工具，不如我再用 pprof 去分析一下内存吧，做个双向验证吧

在程序入口处加一如下代码后

import _  "net/http/pprof"

func main() {
    go func() {
        log.Println(http.ListenAndServe("localhost:35526", nil))
    }()
    // more code...
}

再次使用 bazel 进行编译，制作镜像，创建 pod

然后通过 kubectl top pod xxx 观察内存的变化，在将到达最大值的时候，调用如下命令开启一个 pprof 的交互式界面

go tool pprof  http://ip:port/debug/pprof/heap

输入 top 就可以看到占用内存前 10 的函数调用，可以看到程序占用的总内存也才8M 而已，占用最高的函数也才 4M

http://image.iswbm.com/20220121183811.png

到这边，已经基本可以确定程序本身没有发生所猜想的内存泄漏。

3. 思路二：查看 OOM 日志¶

发生了 oom ，不如看看 oom 的日志，看看能不能发现点什么？

通过 dmesg 打印出 oom 的相关日志

[580237.375615] memory: usage 585936kB, limit 585936kB, failcnt 75129
[580237.375616] memory+swap: usage 585936kB, limit 9007199254740988kB, failcnt 0
[580237.375618] kmem: usage 24148kB, limit 9007199254740988kB, failcnt 0
[580237.375618] Memory cgroup stats for /kubepods/burstable/pod6b212546-f5dd-4fdf-bcc7-72a686638102:

[580237.375639] [ pid ]   uid  tgid total_vm      rss pgtables_bytes swapents oom_score_adj name
[580237.375949] [17998]     0 17998      242        1    28672        0          -998 pause
[580237.375955] [18524]     0 18524   675338     5758   499712        0           999 cdi-importer
[580237.375963] [ 3422]     0  3422   191966     4380   327680        0           999 qemu-img
[580237.375966] oom-kill:constraint=CONSTRAINT_MEMCG,nodemask=(null),cpuset=ea887b1c9c5c8e734ac798fedd2bf5d39c0b7ce5ad961027dfc1ca138a23a2e8,mems_allowed=0-1,oom_memcg=/kubepods/burstable/pod6b212546-f5dd-4fdf-bcc7-72a686638102,task_memcg=/kubepods/burstable/pod6b212546-f5dd-4fdf-bcc7-72a686638102/ea887b1c9c5c8e734ac798fedd2bf5d39c0b7ce5ad961027dfc1ca138a23a2e8,task=cdi-importer,pid=18524,uid=0
[580237.376066] Memory cgroup out of memory: Killed process 18524 (cdi-importer) total-vm:2701352kB, anon-rss:23032kB, file-rss:0kB, shmem-rss:0kB, UID:0
[580237.466313] oom_reaper: reaped process 18524 (cdi-importer), now anon-rss:0kB, file-rss:0kB, shmem-rss:0kB

日志的最开始处，打印了内存的限制为 585936 kb，而当前已使用 585936kb，这么看确实是不够了。

但到底哪里不够用了呢？

从后面的日志 cdi-importer 的 rss 才 23032kB，23 M 而已，应该还剩 500 多 M 啊，怎么就说我不够了？

这下真的麻了，一个问号还没有解决，脑子里又蹦出来新的问号。

4. 思路三：缓存做崇¶

通过不断的 Google 搜索，我查到了 kubectl top 得到的内存使用数据原来是这么计算的

memory.usage_in_bytes-total_inactive_file

从这个公式可以看出， kubectl top 得到的内存使用数据原来是包含 cache 的。

到这里，我相信很多人会认为 k8s 这样的计算是不准确的，rss 才是进程真正使用的内存吧。

起初，我也是这么觉得的，直到我翻看了 k8s 关于这块的 issue 已经存在很多年了，一直到至今还没有解决，出于对 k8s 开发团队的信任，我选择相信这种计算方式是“正确的”，全球顶尖的开发团队会放任一个 bug 存在如此之久？

可就算是正确的又怎样呢？问题仍然摆在这里，并没有一丝一毫的进展。

就在我一筹莫展的时候，前面的 cache 让我有一点灵感。

在 OOM 后，我特地去查看了该容器的 cgroup 文件，发现在 memory.meminfo 里的 free 已经小于 1M 了，而相反的 cached 的值却几乎等于容器的最高内存限制。

突然之间，我感觉到曙光就在眼前，有可能还真的是 cache 占用了内存才导致的 OOM

回想一下，正常的 cache 可以提高磁盘数据的读写数据，在读的时候，会拷贝一份文件数据放到内存中，这部分是可回收的，一旦程序内存不足了，会回收部分 cache 的空间，保证程序的正常运行。

http://image.iswbm.com/20220121225633.png

可见读文件的缓存，不会影响内存的申请，更别说 OOM，但在写的时候，情况就不一样了

在写的时候，由于进程处理数据的速度，可能会远大于数据落盘的速度，所以为提高格式转化和数据导入的速度，一般会先将转化好的数据存入缓存中，存入缓存后，进程可以立马 return 回去继续下一堆数据的处理，不用傻傻地等待数据全写入磁盘。

而存在于缓存之中的数据，则由操作系统同步写入磁盘，这样一来，数据落盘就变成了一个异步的过程，大大提高了写入的速度。

大腿一拍，这不就有可能会出问题吗？

如果 qemu-img 处理数据的速度远大于 cache 存入磁盘的速度，就会出现内存不足啦。

问题好像发现了，可该如何验证呢？

去查看了一下 qemu-img 的参数，发现有一个 -t 的参数可以指定 cache mode，有如下 5 种选择：

writeback/unsafe：app —-qemu write—-> host page cache — os flush —> disk cache — hw flush —> disk
none: app — qemu write—-> disk write cache —- hw flush —> disk
writethrough: app — qemu write—-> host page cache, disk
directsync: app — qemu write —> disk

通过阅读 cdi-importer 代码，可以看到它使用的是 writeback，即先将转化好的数据写入缓存中，提高速度。

然后我也发现了 directsync 这个选项，就是不使用缓存，直接将数据写入磁盘，这正是我想要的啊。

重新改了下 cdi 的代码，编译，制作镜像，创建 pod，还真的是再也没有出现 OOM ，到现在问题全部解决了，真的爽啊~

5. 总结一下¶

由于是第一次处理 OOM，因此这个排查的过程，花了不少的时间，不过归根结底还是我对基础的不牢固导致的。

在此之前，我潜意识里以为只有进程实际占用的内存才是 oom 的依据，没有想到缓存分为两种：读缓存和写缓存，读缓存是可随时回收的内存空间，不会引起内存问题，但写缓存，是不能随时回收的内存空间，只有将数据存入磁盘后，内在才能回收，这部分是有可能会引起内存问题的。

基本功不扎实，靠着搜索引擎，往往是事倍功半，平时得多刻意去巩固诸如计算机基础、网络基础的相关知识，才能在关键时刻用上。