简介：排查完全陌生的问题，完全不熟悉的系统组件，是售后工程师的一大工作乐趣，当然也是挑战。今天借这篇文章，跟大家分析一例这样的问题。排查过程中，需要理解一些自己完全陌生的组件，比如systemd和dbus。

排查完全陌生的问题，完全不熟悉的系统组件，是售后工程师的一大工作乐趣，当然也是挑战。今天借这篇文章，跟大家分析一例这样的问题。排查过程中，需要理解一些自己完全陌生的组件，比如systemd和dbus。但是排查问题的思路和方法基本上还是可以复用了，希望对大家有所帮助。

问题一直在发生

I’m NotReady

阿里云有自己的Kubernetes容器集群产品。随着Kubernetes集群出货量的剧增，线上用户零星的发现，集群会非常低概率地出现节点NotReady情况。据我们观察，这个问题差不多每个月，就会有一两个客户遇到。在节点NotReady之后，集群Master没有办法对这个节点做任何控制，比如下发新的Pod，再比如抓取节点上正在运行Pod的实时信息。

需要知道的Kubernetes知识

这里我稍微补充一点Kubernetes集群的基本知识。Kubernetes集群的“硬件基础”，是以单机形态存在的集群节点。这些节点可以是物理机，也可以是虚拟机。集群节点分为Master和Worker节点。Master节点主要用来负载集群管控组件，比如调度器和控制器。而Worker节点主要用来跑业务。Kubelet是跑在各个节点上的代理，它负责与管控组件沟通，并按照管控组件的指示，直接管理Worker节点。

当集群节点进入NotReady状态的时候，我们需要做的第一件事情，肯定是检查运行在节点上的kubelet是否正常。在这个问题出现的时候，使用systemctl命令查看kubelet状态，发现它作为systemd管理的一个daemon，是运行正常的。当我们用journalctl查看kubelet日志的时候，发现下边的错误。

什么是PLEG

这个报错很清楚的告诉我们，容器runtime是不工作的，且PLEG是不健康的。这里容器runtime指的就是docker daemon。Kubelet通过直接操作docker daemon来控制容器的生命周期。而这里的PLEG，指的是pod lifecycle event generator。PLEG是kubelet用来检查容器runtime的健康检查机制。这件事情本来可以由kubelet使用polling的方式来做。但是polling有其成本上的缺陷，所以PLEG应用而生。PLEG尝试以一种“中断”的形式，来实现对容器runtime的健康检查，虽然实际上，它同时用了polling和”中断”两种机制。

基本上看到上边的报错，我们可以确认，容器runtime出了问题。在有问题的节点上，通过docker命令尝试运行新的容器，命令会没有响应。这说明上边的报错是准确的.

容器runtime

Docker Daemon调用栈分析

Docker作为阿里云Kubernetes集群使用的容器runtime，在1.11之后，被拆分成了多个组件以适应OCI标准。拆分之后，其包括docker daemon，containerd，containerd-shim以及runC。组件containerd负责集群节点上容器的生命周期管理，并向上为docker daemon提供gRPC接口。

在这个问题中，既然PLEG认为容器运行是出了问题，我们需要先从docker daemon进程看起。我们可以使用kill -USR1 <pid>命令发送USR1信号给docker daemon，而docker daemon收到信号之后，会把其所有线程调用栈输出到文件/var/run/docker文件夹里。

Docker daemon进程的调用栈相对是比较容易分析的。稍微留意，我们会发现大多数的调用栈都类似下图中的样子。通过观察栈上每个函数的名字，以及函数所在的文件（模块）名称，我们可以看到，这个调用栈下半部分，是进程接到http请求，做请求路由的过程；而上半部分则进入实际的处理函数。最终处理函数进入等待状态，等待的是一个mutex实例。

到这里，我们需要稍微看一下ContainerInspectCurrent这个函数的实现，而最重要的是，我们能搞明白，这个函数的第一个参数，就是mutex的指针。使用这个指针搜索整个调用栈文件，我们会找出，所有等在这个mutex上边的线程。同时，我们可以看到下边这个线程。

这个线程上，函数ContainerExecStart也是在处理具体请求的时候，收到了这个mutex这个参数。但不同的是，ContainerExecStart并没有在等待mutex，而是已经拿到了mutex的所有权，并把执行逻辑转向了containerd调用。关于这一点，我们可以使用代码来验证。前边我们提到过，containerd向上通过gRPC对docker daemon提供接口。此调用栈上半部分内容，正是docker daemon在通过gRPC请求来呼叫containerd。

Containerd调用栈分析

与输出docker daemon的调用栈类似，我们可以通过kill -SIGUSR1 <pid>命令来输出containerd的调用栈。不同的是，这次调用栈会直接输出到messages日志。

Containerd作为一个gRPC的服务器，它会在接到docker daemon的远程请求之后，新建一个线程去处理这次请求。关于gRPC的细节，我们这里其实不用关注太多。在这次请求的客户端调用栈上，可以看到这次调用的核心函数是Start一个进程。我们在containerd的调用栈里搜索Start，Process以及process.go等字段，很容易发现下边这个线程。

这个线程的核心任务，就是依靠runC去创建容器进程。而在容器启动之后，runC进程会退出。所以下一步，我们自然而然会想到，runC是不是有顺利完成自己的任务。查看进程列表，我们会发现，系统中有个别runC进程，还在执行，这不是预期内的行为。容器的启动，跟进程的启动，耗时应该是差不对的，系统里有正在运行的runC进程，则说明runC不能正常启动容器。

什么是Dbus

RunC请求Dbus

容器runtime的runC命令，是libcontainer的一个简单的封装。这个工具可以用来管理单个容器，比如容器创建，或者容器删除。在上节的最后，我们发现runC不能完成创建容器的任务。我们可以把对应的进程杀掉，然后在命令行用同样的命令尝试启动容器，同时用strace追踪整个过程。

分析发现，runC停在了向带有org.free字段的dbus写数据的地方。那什么是dbus呢？在Linux上，dbus是一种进程间进行消息通信的机制。

原因并不在Dbus

我们可以使用busctl命令列出系统现有的所有bus。如下图，在问题发生的时候，我看到客户集群节点Name的编号非常大。所以我倾向于认为，dbus某些相关的数据结构，比如Name，耗尽了引起了这个问题。

Dbus机制的实现，依赖于一个组件叫做dbus-daemon。如果真的是dbus相关数据结构耗尽，那么重启这个daemon，应该是可以解决这个问题。但不幸的是，问题并没有这么直接。重启dbus-daemon之后，问题依然存在。

在上边用strace追踪runC的截图中，我提到了，runC卡在向带有org.free字段的bus写数据的地方。在busctl输出的bus列表里，显然带有这个字段的bus，都在被systemd使用。这时，我们用systemctl daemon-reexec来重启systemd，问题消失了。所以基本上我们可以判断一个方向：问题可能跟systemd有关系。

Systemd是硬骨头

Systemd是相当复杂的一个组件，尤其对没有做过相关开发工作的同学来说，比如我自己。基本上，排查systemd的问题，我用到了四个方法，（调试级别）日志，core dump，代码分析，以及live debugging。其中第一个，第三个和第四个结合起来使用，让我在经过几天的鏖战之后，找到了问题的原因。但是这里我们先从“没用”的core dump说起。

没用的Core Dump

因为重启systemd解决了问题，而这个问题本身，是runC在使用dbus和systemd通信的时候没有了响应，所以我们需要验证的第一件事情，就是systemd不是有关键线程被锁住了。查看core dump里所有线程，只有以下一个线程，此线程并没有被锁住，它在等待dbus事件，以便做出响应。

零散的信息

因为无计可施，所以只能做各种测试、尝试。使用busctl tree命令，可以输出所有bus上对外暴露的接口。从输出结果看来，org.freedesktop.systemd1这个bus是不能响应接口查询请求的。

使用下边的命令，观察org.freedesktop.systemd1上接受到的所以请求，可以看到，在正常系统里，有大量Unit创建删除的消息，但是有问题的系统里，这个bus上完全没有任何消息。

gdbus monitor --system --dest org.freedesktop.systemd1 --object-path /org/freedesktop/systemd1

分析问题发生前后的系统日志，runC在重复的跑一个libcontainer_%d_systemd_test_default.slice测试，这个测试非常频繁，但是当问题发生的时候，这个测试就停止了。所以直觉告诉我，这个问题，可能和这个测试，有很大的关系。

另外，我使用systemd-analyze命令，打开了systemd的调试日志，发现systemd有Operation not supported的报错。

根据以上零散的知识，只能做出一个大概的结论：org.freedesktop.systemd1这个bus在经过大量Unit创建删除之后，没有了响应。而这些频繁的Unit创建删除测试，是runC某一个checkin改写了UseSystemd这个函数，而这个函数被用来测试，systemd的某些功能是否可用。UseSystemd这个函数在很多地方被调用，比如创建容器，或者查看容器性能等操作。

代码分析

这个问题在线上所有Kubernetes集群中，发生的频率大概是一个月两例。问题一直在发生，且只能在问题发生之后，通过重启systemd来处理，这风险极大。

我们分别给systemd和runC社区提交了bug，但是一个很现实的问题是，他们并没有像阿里云这样的线上环境，他们重现这个问题的概率几乎是零，所以这个问题没有办法指望社区来解决。硬骨头还得我们自己啃。

在上一节最后，我们看到了，问题出现的时候，systemd会输出一些Operation not supported报错。这个报错看起来和问题本身风马牛不相及，但是直觉告诉我，这，或许是离问题最近的一个地方，所以我决定，先搞清楚这个报错因何而来。

Systemd代码量比较大，而报这个错误的地方也比较多。通过大量的代码分析（这里略去一千字），我发现有几处比较可疑地方，有了这些可疑的地方，接下来需要做的事情，就是等待。在等待了三周以后，终于有线上集群，再次重现了这个问题。

Live Debugging

在征求客户同意之后，下载systemd调试符号，挂载gdb到systemd上，在可疑的函数下断点，continue继续执行。经过多次验证，发现systemd最终踩到了sd_bus_message_seal这个函数里的EOPNOTSUPP报错。

这个报错背后的道理是，systemd使用了一个变量cookie，来追踪自己处理的所有dbus message。每次在在加封一个新的消息的时候，systemd都会先把cookie这个值加一，然后再把这个cookie值复制给这个新的message。

我们使用gdb打印出dbus->cookie这个值，可以很清楚看到，这个值超过了0xffffffff。所以看起来，这个问题是systemd在加封过大量message之后，cookie这个值32位溢出，新的消息不能被加封导致的。

另外，在一个正常的系统上，使用gdb把bus->cookie这个值改到接近0xffffffff，然后观察到，问题在cookie溢出的时候立刻出现，则证明了我们的结论。

怎么判断集群节点NotReady是这个问题导致的

首先我们需要在有问题的节点上安装gdb和systemd debuginfo，然后用命令gdb /usr/lib/systemd/systemd 1把gdb attach到systemd，在函数sd_bus_send设置断点，然后继续执行。等systemd踩到断点之后，用p /x bus->cookie查看对应的cookie值，如果此值超过了0xffffffff，那么cookie就溢出了，则必然导致节点NotReady的问题。确认完之后，可以使用quit来detach调试器。

问题修复

这个问题的修复，并没有那么直截了当。原因之一，是systemd使用了同一个cookie变量，来兼容dbus1和dbus2。对于dbus1来说，cookie是32位的，这个值在经过systemd三五个月频繁创建删除Unit之后，是肯定会溢出的；而dbus2的cookie是64位的，可能到了时间的尽头，它也不会溢出。

另外一个原因是，我们并不能简单的让cookie折返，来解决溢出问题。因为这有可能导致systemd使用同一个cookie来加封不同的消息，这样的结果将是灾难性的。

最终的修复方法是，使用32位cookie来同样处理dbus1和dbus2两种情形。同时在cookie达到0xfffffff的之后下一个cookie返回0x80000000，用最高位来标记cookie已经处于溢出状态。检查到cookie处于这种状态时，我们需要检查是否下一个cookie正在被其他message使用，来避免cookie冲突。

后记

这个问题根本原因肯定在systemd，但是runC的函数UseSystemd使用不那么美丽的方法，去测试systemd的功能，而这个函数在整个容器生命周期管理过程中，被频繁的触发，让这个低概率问题的发生成为了可能。systemd的修复已经被红帽接受，预期不久的将来，我们可以通过升级systemd，从根本上解决这个问题。

https://github.com/lnykryn/systemd-rhel/pull/322

作者简介

罗建龙（花名声东），阿里云技术专家。多年操作系统和图形显卡驱动调试和开发经验。目前专注云原生领域，容器集群和服务网格。

创作场景

深入浅出 Kubernetes 实践篇 （一）：节点就绪问题之一

深入浅出 Kubernetes 实践篇（一）：节点就绪问题之一