Kubernetes: лучшие практики отладки для высокой производительности микросервисных приложений

Kubernetes управляет контейнерами с микросервисными приложениями используя множество компонентов — поды, ноды, деплойменты, сервисы и другие. Эта многослойность создает сложности при отладке, поскольку проблема может скрываться на разных уровнях. В этой статье мы рассмотрим лучшие практики отладки приложений, развернутых в Kubernetes.

Проверка состояния подов и контейнеров позволяет быстро обнаружить, если контейнеры не запускаются или перезапускаются. Использование команды kubectl get pods поможет определить, в каком именно статусе находятся поды - Running, Pending, Failed или CrashLoopBackOff.

Статус Running указывает на то, что под был успешно назначен на узел, получил необходимые ресурсы (CPU, память), контейнеры и приложение были запущены без каких-либо проблем. Когда под создан, но не запущен, его статус определится как Pending. Если один или несколько контейнеров внутри пода завершатся с ошибкой, поду будет присвоен статус Failed. В случае, когда контейнер сначала запустился, затем завершил работу с ошибкой и Kubernetes попытался его перезапустить, но после нескольких неудачных попыток сделал паузу перед следующей попыткой, что называется "BackOff", появится статус CrashLoopBackOff.

Проверить работу пода поможет использование команды kubectl describe pod [pod_name]. В выводе можно будет увидеть события, связанные с попытками перезапуска контейнеров, нехваткой ресурсов (CPU, RAM), монтированием томов или доступностью сети.

Важно отметить, что появление статуса Pending чаще всего связывают с проблемой недостаточности ресурсов. Если приложение требует больше CPU или памяти (RAM), чем может предоставить кластер Kubernetes, или запросы и лимиты ресурсов указаны некорректно, в таком случае под или контейнеры могут не запускаться.

Для предотвращения такой ситуации будет полезным проактивно отслеживать использование ресурсов с помощью команды kubectl top pods. Но если вы уже столкнулись с проблемой, то важно убедиться, что в спецификации пода указаны адекватные запросы и лимиты для ресурсов, проверить достаточно ли ресурсов в кластере и при необходимости добавить дополнительные узлы или пересмотреть настройки лимитов и запросов для подов.

Когда речь заходит о состоянии Failed, то к наиболее частым причинам его возникновения относят ошибки в настройках контейнера, например, отсутствующие файлы конфигурации или проблемы с сетью. Для анализа этого статуса полезно посмотреть логи контейнера. Использование команды kubectl logs покажет, что происходит внутри контейнера, какие есть ошибки на уровне приложения, например исключения или другие сбои, которые могут вызывать проблемы с запуском или работой пода.

Аналогичная рекомендация будет и для статуса CrashLoopBackOff. Для него характерны проблемы, связанные с неправильной конфигурацией приложения, например, неверные переменные окружения или отсутствие необходимых зависимостей, которые можно выявить благодаря анализу логов контейнера.

Также для анализа CrashLoopBackOff будет не лишним убедиться, что приложение правильно сконфигурировано для работы в Kubernetes. В этом поможет использование механизма Health Checks - проверок готовности (readiness probes) и активности (liveness probes).

При выполнении liveness probe, Kubernetes проверяет, жив ли контейнер тремя способами - отправкой HTTP-запроса на заданный endpoint контейнера, установкой TCP-соединение с указанным портом контейнера или выполнением команды внутри контейнера. Если контейнер жив и работает корректно, Kubernetes ничего не делает. Если контейнер завис или не отвечает, Kubernetes его перезапустит. Это важно для приложений, которые могут зависать или попадать в состояния, требующие перезагрузки.

Проведение readiness проверок позволяет узнать готов ли контейнер принимать запросы. Проблема некоторых приложений в том, что они долго загружаются или устанавливают соединения с базами данных или внешними сервисами. Readiness probe помогает не направлять трафик на контейнеры, которые еще не готовы обслуживать запросы. Пока контейнер не готов, он не включается в пул доступных для трафика. Аналогично liveness probes, для проверок готовности используются HTTP-запросы, команды и TCP-соединения.

Отслеживание исполнения кода внутри приложения, развернутого в Kubernetes, является одной из лучших практик отладки микросервисных приложений. Трейсинг позволяет контролировать вызовы функций, обработку запросов, взаимодействия с базой данных, а также время выполнение отдельных операций. Это помогает оперативно понять поведение приложения и выявить узкие места в производительности, которые могут вызывать сбои.

Внедрение трейсинга в код приложения возможно тремя способами – ручным, автоматическим и полуавтоматическим.

Ручная интеграция реализуется посредством добавления меток в определенные места кода (например, критические секции, сложные транзакции) для создания кастомных спанов и трассировок.

При использовании автоматической интеграции трейсинг производится без необходимости модификации кода. Полностью автоматическая инструментация со сбором, визуализацией и хранением трейсов на данный момент представлена только в коммерческих решениях класса Application Performance Monitoring (APM) и платформ наблюдаемости (observability), например в Proto Observability Platform.

Полуавтоматический трейсинг возможно реализовать с помощью open source инструмента OpenTelemetry. Решение автоматически захватывает информацию о вызовах функций, запросах и взаимодействиях между сервисами, но для детализированного и точного сбора данных разработчикам приходится вручную модифицировать код. Это требует существенных трудозатрат, особенно для крупномасштабных микросервисных архитектур и не позволяет реализовать полностью автоматическую инструментацию. Также OpenTelemetry не предоставляет инструментов для визуализации и хранения трейсов. Для получения полноценного трейсинга его необходимо интегрировать с такими системами, как Jaeger, Zipkin, что требует дополнительной инфраструктуры и затрат на ее поддержку, или с коммерческими APM или оbservability решениями.

Описанные выше практики отладки микросервисных приложений дадут наибольший эффект при применении их вместе с мониторингом метрик производительности контейнера и самого приложения. Для диагностики и устранения проблем в Kubernetes и развернутых в нем приложениях чаще всего выделяют следующие показатели, необходимые к отслеживанию:

CPU и память (RAM)

Отслеживание потребления процессорных мощностей и оперативной памяти контейнерами позволит обнаружить ситуации перегрузки, нехватки ресурсов или утечки памяти.

Сетевые метрики

Мониторинг объемов входящего (Ingress) и исходящего (Egress) трафика, а также показателя ошибок сетевого подключения поможет избежать проблем производительности и сетевых сбоев.

Метрики подов

Контроль количества подов в статусе Pending, Failed, CrashLoopBackOff и показателя Restarts будет полезен для выявления проблем с запуском контейнеров, повторных аварийных остановок и увеличения числа рестартов.

Метрики задержек и ошибок

Для определения узких мест в производительности и стабильности работы приложения поможет отслеживание показателей задержки при обработке запросов приложением (Latency) и количества ошибок 5xx или 4xx (HTTP-коды).

Запись и чтение с диска

Проблемы с производительностью также могут быть вызваны и большой нагрузкой на дисковую подсистему, что особенно актуально для приложений, активно взаимодействующих с дисковыми ресурсами. Отслеживание операций записи и чтения с диска позволит вовремя диагностировать увеличение нагрузки и предотвратить падение производительности.

Метрики Kubernetes-кластера

Для избежания перегрузок кластера важно следить за распределением нагрузки на все узлы кластера (метрика Процент использования ресурсов на уровне кластера) и мониторить количество активных узлов и их состояния (метрика Количество доступных Nodes).

Метрики производительности базы данных

В случае если микросервисы взаимодействуют с базой данных, необходимо отслеживать запросы к базе данных, их задержки, количество соединений и использование пула соединений для предотвращения истощения ресурсов базы данных и оптимизации выполнения транзакций.

При отладке часто бывает необходимо тестировать взаимодействие приложения с внешними сервисами, такими как базы данных, API или файловые хранилища. Постоянное обращение к этим ресурсам может вызывать увеличение времени отклика и создавать избыточную нагрузку. Настроив кеширование данных (например, результатов запросов к API или данных из базы данных), можно избежать многократного обращения к ним и тем самым снизить нагрузку на внешние ресурсы.

Также кеширование будет полезно для уменьшения времени отклика приложения. Когда приложение работает в Kubernetes, оно может быть распределено на несколько подов. При отладке иногда приходится перезапускать поды или обновлять контейнеры. Без кеша каждый перезапуск будет означать повторное выполнение всех запросов и операций. Используя кеш, можно сократить время загрузки и уменьшить задержки в ходе отладки, особенно если речь идет о данных, которые редко меняются.

Чаще всего кеширование в Kubernetes настраивают с помощью кеш-сервисов (например, Redis, Memcached). Их можно развернуть в виде отдельных подов или StatefulSet-ов с PVC для сохранения состояния. Или же посредством подключения библиотеки кеширования непосредственно в коде приложения.

Для контроля производительности микросервисного приложения важно понимать, как оно будет реагировать на увеличивающуюся или уменьшающуюся нагрузку.

С помощью автоскейлинга можно симулировать рост нагрузки, автоматически увеличивая количество подов, обслуживающих запросы. Это поможет проверить, насколько быстро и эффективно приложение адаптируется к изменению количества запросов, при каких условиях его производительность начинает падать и как оно восстанавливается после кратковременных всплесков трафика.

Также автоскейлинг будет полезен для устранения проблем с доступностью и откликом приложения. Например, если при большой нагрузке приложение начинает медленно отвечать или вовсе прекращает обслуживать запросы, автоскейлинг может увеличить количество подов, чтобы поддержать необходимую доступность.

Настроить автоскейлинг в Kubernetes можно несколькими способами, в зависимости от того какую задачу необходимо решить.

Самый распространенный способ настройки – Horizontal Pod Autoscaler (HPA). Он позволяет получить автоматическое регулирование количества подов (экземпляров приложения) в зависимости от загрузки CPU и памяти.

Вместо стандартных показателей CPU и памяти, также можно использовать произвольные метрики из систем мониторинга. Для этого потребуется настроить Custom Metrics Autoscaler. Этот тип автоскейлинга расширяет возможности HPA, позволяя масштабировать приложение на основе таких показателей как количество запросов в секунду, среднее время ответа, количество активных сессий и других метрик, которые могут быть более важными для конкретного приложения.

Вторым по популярности способом настройки автоскейлинга является Vertical Pod Autoscaler (VPA). В процессе эксплуатации подов VPA анализирует их потребности и регулирует запросы и лимиты CPU и памяти, чтобы поды работали более эффективно. Это полезно, когда количество подов необходимо оставить неизменным, но при этом изменить объем ресурсов для улучшения производительности.

Если речь заходит о необходимости масштабировании всего кластера, в таком случае необходимо настроить автоскейлинг кластера (Cluster Autoscaler). Он позволит автоматически добавлять новые узлы, когда в кластере не хватает ресурсов для развертывания подов, и удалять, когда они становятся ненужными.

Внедрение описанных выше пяти практик позволяет значительно ускорить процессы диагностики и устранения проблем, улучшая производительность и стабильность микросервисных приложений в Kubernetes.