本文讲的是Kubernetes 部署失败的 10 个最普遍原因（Part 2）【编者的话】本文作者通过和客户联合开发，从实践中总结了 Kubernetes 部署失败的 10 大普遍原因，本文阐述了剩下的 5 大原因。作者在实践中，尽量把繁琐工作自动化，授人以鱼的同时也授人以渔，小编觉得这是本文最有价值的地方。
【深圳站｜3天烧脑式Kubernetes训练营】培训内容包括：Kubernetes概述、架构、日志和监控，部署、自动驾驶、服务发现、网络方案等核心机制分析，进阶篇——Kubernetes调度工作原理、资源管理及源码分析等。
本周早些时候我写了 Kubernetes 部署失败的 前5个 最普遍原因。本文是剩下的几个，包括几个特别令人沮丧的。
让我们看看超出资源配额后会发生什么。以下是我们的 deployment 例子：
我们可用 kubectl create -f test-quota.yaml 创建，然后观察我们的 Pods：
看起来很好，现在让我们扩展到 3 个副本： kubectl scale deploy/gateway-quota --replicas=3 ，然后再次观察 Pods：
啊，我们的pod去哪了？让我们观察一下 deployment：
在最后一行，我们可以看到 ReplicaSet 被告知扩展到 3 。我们用 describe 来观察一下这个 ReplicaSet 以了解更多信息：
哦！我们的 ReplicaSet 无法创建更多的 pods 了，因为配额限制了： exceeded quota: compute-resources, requested: pods=1, used: pods=1, limited: pods=1 。
和资源限额类似，我们也有 3 个选项：
这不是说 CPU 和内存被完全使用了,而是指它们被 Kubernetes 调度器完全使用了。如同我们在第 5 点看到的，集群管理员可以限制开发者能够申请分配给 pod 或者容器的 CPU 或者内存的数量。聪明的管理员也会设置一个默认的 CPU/内存 申请数量，在开发者未提供申请额度时使用。
如果你所有的工作都在 default 这个 namespace 下工作，你很可能有个默认值 100m 的容器 CP U申请额度，对此你甚至可能都不清楚。运行 kubectl describe ns default 检查一下是否如此。
我们假定你的 Kubernetes 集群只有一个包含 CPU 的节点。你的 Kubernetes 集群有 1000m 的可调度 CPU。
当前忽略其它的系统 pods（ kubectl -n kube-system get pods ），你的单节点集群能部署 10 个 pod(每个 pod 都只有一个包含 100m 的容器)。
10 Pods * (1 Container * 100m) = 1000m == Cluster CPUs
当你 扩大到 11 个 的时候，会发生什么？
下面是一个申请 1CPU（1000m）的 deployment 例子：
我把这个应用部署到有 2 个可用 CPU 的集群。除了我的 cpu-scale 应用，Kubernetes 内部服务也在消耗 CPU 和内存。
我们可以用 kubectl create -f cpu-scale.yaml 部署这个应用，并观察 pods：
第一个 pod 被调度并运行了。我们看看扩展一个会发生什么：
我们的第二个pod一直处于 Pending ，被阻塞了。我们可以 describe 这第二个 pod 查看更多的信息:
好吧，Events 模块告诉我们 Kubernetes 调度器（ default-scheduler ）无法调度这个 pod 因为它无法匹配任何节点。它甚至告诉我们每个节点 哪个 扩展点失败了（ Insufficient cpu ）。
那么我们如何解决这个问题？如果你太渴望你申请的 CPU/内存 的大小，你可以减少申请的大小并重新部署。当然，你也可以请求你的集群管理员扩展这个集群（因为很可能你不是唯一一个碰到这个问题的人）。
现在你可能会想：我们的 Kubernetes 节点是在我们的云提供商的自动伸缩群组里，为什么他们没有生效呢？
原因是，你的云提供商没有深入理解 Kubernetes 调度器是做啥的。利用 Kubernetes 的 集群自动伸缩能力 允许你的集群根据调度器的需求 自动伸缩它自身 。如果你在使用 GCE，集群伸缩能力是一个 beta 特性 。
下面是我们的测试 deployment，它想使用一个名为 my-data-disk 的 GCE 持久化卷：
让我们创建这个 deployment： kubectl create -f volume-test.yaml ，过几分钟后查看 pod：
3 分钟的等待容器创建时间是很长了。让我们用 describe 来查看这个 pod，看看到底发生了什么：
很神奇！ Events 模块留有我们一直在寻找的线索。我们的 pod 被正确调度到了一个节点（ Successfully assigned volume-test-3922807804-33nux to gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-qwds ），但是那个节点上的 kubelet 无法挂载期望的卷 test-volume 。那个卷 本应该 在持久化磁盘被关联到这个节点的时候就被创建了，但是，正如我们看到的，controller-manager 失败了： Failed to attach volume "test-volume" on node "gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-qwds" with: GCE persistent disk not found: diskName="my-data-disk" zone="us-central1-a" 。
最后一条信息相当清楚了：为了解决这个问题，我们需要在 GKE 的 us-central1-a 区中创建一个名为 my-data-disk 的持久化卷。一旦这个磁盘创建完成，controller-manager 将挂载这块磁盘，并启动容器创建过程。
你可能之前也碰到过这种错误:
在这个例子中，我尝试创建以下 deployment：
一眼望去，这个 YAML 文件是正确的，但错误消息会证明是有用的。错误说的是 found invalid field resources for v1.PodSpec ，再仔细看一下 v1.PodSpec ， 我们可以看到 resource 对象变成了 v1.PodSpec 的一个子对象。事实上它 应该是 v1.Container 的子对象。在把 resource 对象缩进一层后，这个 deployment 对象就可以正常工作了。
除了查找缩进错误，另一个常见的错误是写错了对象名（比如 peristentVolumeClaim 写成了 persistentVolumeClaim ）。这个错误曾经在我们时间很赶的时候绊住了我和另一位高级工程师。
为了能在早期就发现这些错误，我推荐在 pre-commit 钩子或者构建的测试阶段添加一些校验步骤。
例如，你可以：
重要提醒 ：校验 Kubernetes 对象的机制是在服务端的校验，这意味着 kubectl 必须有一个在工作的 Kubernetes 集群与之通信。不幸的是，当前 kubectl 还没有客户端的校验选项，但是已经有 issue（ kubernetes/kubernetes #29410 和 kubernetes/kubernetes #11488 ）在跟踪这个缺失的特性了。
这个场景就像下面这样：
这个问题关系到 Kubernetes 在启动 pod 内的容器时是如何决策是否做 docker pull 动作的。
在 v1.Container 说明中，有一个选项 ImagePullPolicy ：
有三个方法来解决这个问题：
在开发阶段或者要快速验证原型的时候，我会指定 ImagePullPolicy: Always 这样我可以使用相同的 tag 来构建和推送。
然而，在我的产品部署阶段，我使用基于 Git SHA-1 的唯一 tag。这样很容易查到产品部署的应用使用的源代码。
一般来说，大部分常见的部署失败都可以用下面的命令定位出来：
在追求自动化，把我从繁琐的定位工作中解放出来的过程中，我写了一个 bash 脚本 ，它在 CI/CD 的部署过程中任何失败的时候，都可以跑。在 Jenkins/CircleCI 等的构建输出中，将显示有用的 Kubernetes 信息，帮助开发者快速找到任何明显的问题。
希望你能喜欢这两篇文章！
你见过怎样的 Kubernetes 部署失败场景？你有其它的定位建议想分享吗？欢迎留言。
【深圳站｜3天烧脑式Kubernetes训练营】培训内容包括：Kubernetes概述、架构、日志和监控，部署、自动驾驶、服务发现、网络方案等核心机制分析，进阶篇——Kubernetes调度工作原理、资源管理及源码分析等。
本周早些时候我写了 Kubernetes 部署失败的 前5个 最普遍原因。本文是剩下的几个，包括几个特别令人沮丧的。
6. 资源配额
和资源限额类似，Kubernetes 也允许管理员给每个 namespace 设置 资源配额 。这些配额可以在 Pods，Deployments，PersistentVolumes，CPU，内存等资源上设置软性或者硬性限制。让我们看看超出资源配额后会发生什么。以下是我们的 deployment 例子：
# test-quota.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: gateway-quota spec: template: spec: containers: - name: test-container image: nginx
我们可用 kubectl create -f test-quota.yaml 创建，然后观察我们的 Pods：
$ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE gateway-quota-551394438-pix5d 1/1 Running 0 16s
看起来很好，现在让我们扩展到 3 个副本： kubectl scale deploy/gateway-quota --replicas=3 ，然后再次观察 Pods：
$ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE gateway-quota-551394438-pix5d 1/1 Running 0 9m
啊，我们的pod去哪了？让我们观察一下 deployment：
$ kubectl describe deploy/gateway-quota
Name: gateway-quota
Namespace: fail
CreationTimestamp: Sat, 11 Feb 2017 16:33:16 -0500
Labels: app=gateway
Selector: app=gateway
Replicas: 1 updated | 3 total | 1 available | 2 unavailable
StrategyType: RollingUpdate
MinReadySeconds: 0
RollingUpdateStrategy: 1 max unavailable, 1 max surge
OldReplicaSets:
NewReplicaSet: gateway-quota-551394438 (1/3 replicas created)
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubObjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
9m 9m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set gateway-quota-551394438 to 1
5m 5m 1 {deployment-controller } Normal ScalingReplicaSet Scaled up replica set gateway-quota-551394438 to 3
在最后一行，我们可以看到 ReplicaSet 被告知扩展到 3 。我们用 describe 来观察一下这个 ReplicaSet 以了解更多信息：
kubectl describe replicaset gateway-quota-551394438
Name: gateway-quota-551394438
Namespace: fail
Image(s): nginx
Selector: app=gateway,pod-template-hash=551394438
Labels: app=gateway
pod-template-hash=551394438
Replicas: 1 current / 3 desired
Pods Status: 1 Running / 0 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed
No volumes.
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubObjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
11m 11m 1 {replicaset-controller } Normal SuccessfulCreate Created pod: gateway-quota-551394438-pix5d
11m 30s 33 {replicaset-controller } Warning FailedCreate Error creating: pods "gateway-quota-551394438-" is forbidden: exceeded quota: compute-resources, requested: pods=1, used: pods=1, limited: pods=1
哦！我们的 ReplicaSet 无法创建更多的 pods 了，因为配额限制了： exceeded quota: compute-resources, requested: pods=1, used: pods=1, limited: pods=1 。
和资源限额类似，我们也有 3 个选项：
- 要求集群管理员提升该 namespace 的配额
- 删除或者收缩该 namespace 下其它的 deployment
- 直接编辑配额
7. 集群资源不足
除非你的集群开通了 集群自动伸缩 功能，否则总有一天你的集群中 CPU 和内存资源会耗尽。这不是说 CPU 和内存被完全使用了,而是指它们被 Kubernetes 调度器完全使用了。如同我们在第 5 点看到的，集群管理员可以限制开发者能够申请分配给 pod 或者容器的 CPU 或者内存的数量。聪明的管理员也会设置一个默认的 CPU/内存 申请数量，在开发者未提供申请额度时使用。
如果你所有的工作都在 default 这个 namespace 下工作，你很可能有个默认值 100m 的容器 CP U申请额度，对此你甚至可能都不清楚。运行 kubectl describe ns default 检查一下是否如此。
我们假定你的 Kubernetes 集群只有一个包含 CPU 的节点。你的 Kubernetes 集群有 1000m 的可调度 CPU。
当前忽略其它的系统 pods（ kubectl -n kube-system get pods ），你的单节点集群能部署 10 个 pod(每个 pod 都只有一个包含 100m 的容器)。
10 Pods * (1 Container * 100m) = 1000m == Cluster CPUs
当你 扩大到 11 个 的时候，会发生什么？
下面是一个申请 1CPU（1000m）的 deployment 例子：
# cpu-scale.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: cpu-scale spec: template: metadata: labels: app: cpu-scale spec: containers: - name: test-container image: nginx resources: requests: cpu: 1
我把这个应用部署到有 2 个可用 CPU 的集群。除了我的 cpu-scale 应用，Kubernetes 内部服务也在消耗 CPU 和内存。
我们可以用 kubectl create -f cpu-scale.yaml 部署这个应用，并观察 pods：
$ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE cpu-scale-908056305-xstti 1/1 Running 0 5m
第一个 pod 被调度并运行了。我们看看扩展一个会发生什么：
$ kubectl scale deploy/cpu-scale --replicas=2 deployment "cpu-scale" scaled $ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE cpu-scale-908056305-phb4j 0/1 Pending 0 4m cpu-scale-908056305-xstti 1/1 Running 0 5m
我们的第二个pod一直处于 Pending ，被阻塞了。我们可以 describe 这第二个 pod 查看更多的信息:
$ kubectl describe pod cpu-scale-908056305-phb4j
Name: cpu-scale-908056305-phb4j
Namespace: fail
Node: gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-qwds/10.128.0.4
Start Time: Sun, 12 Feb 2017 08:57:51 -0500
Labels: app=cpu-scale
pod-template-hash=908056305
Status: Pending
IP:
Controllers: ReplicaSet/cpu-scale-908056305
[...]
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubObjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
3m 3m 1 {default-scheduler } Warning FailedScheduling pod (cpu-scale-908056305-phb4j) failed to fit in any node
fit failure on node (gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-wx0s): Insufficient cpu
fit failure on node (gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-tgfm): Insufficient cpu
fit failure on node (gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-qwds): Insufficient cpu
好吧，Events 模块告诉我们 Kubernetes 调度器（ default-scheduler ）无法调度这个 pod 因为它无法匹配任何节点。它甚至告诉我们每个节点 哪个 扩展点失败了（ Insufficient cpu ）。
那么我们如何解决这个问题？如果你太渴望你申请的 CPU/内存 的大小，你可以减少申请的大小并重新部署。当然，你也可以请求你的集群管理员扩展这个集群（因为很可能你不是唯一一个碰到这个问题的人）。
现在你可能会想：我们的 Kubernetes 节点是在我们的云提供商的自动伸缩群组里，为什么他们没有生效呢？
原因是，你的云提供商没有深入理解 Kubernetes 调度器是做啥的。利用 Kubernetes 的 集群自动伸缩能力 允许你的集群根据调度器的需求 自动伸缩它自身 。如果你在使用 GCE，集群伸缩能力是一个 beta 特性 。
8. 持久化卷挂载失败
另一个常见错误是创建了一个引用不存在的持久化卷（PersistentVolumes）的 deployment。不论你是使用 PersistentVolumeClaims （你应该使用这个！），还是直接访问持久化磁盘，最终结果都是类似的。下面是我们的测试 deployment，它想使用一个名为 my-data-disk 的 GCE 持久化卷：
# volume-test.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: volume-test spec: template: metadata: labels: app: volume-test spec: containers: - name: test-container image: nginx volumeMounts: - mountPath: /test name: test-volume volumes: - name: test-volume # This GCE PD must already exist (oops!) gcePersistentDisk: pdName: my-data-disk fsType: ext4
让我们创建这个 deployment： kubectl create -f volume-test.yaml ，过几分钟后查看 pod：
kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE volume-test-3922807804-33nux 0/1 ContainerCreating 0 3m
3 分钟的等待容器创建时间是很长了。让我们用 describe 来查看这个 pod，看看到底发生了什么：
$ kubectl describe pod volume-test-3922807804-33nux
Name: volume-test-3922807804-33nux
Namespace: fail
Node: gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-qwds/10.128.0.4
Start Time: Sun, 12 Feb 2017 09:24:50 -0500
Labels: app=volume-test
pod-template-hash=3922807804
Status: Pending
IP:
Controllers: ReplicaSet/volume-test-3922807804
[...]
Volumes:
test-volume:
Type: GCEPersistentDisk (a Persistent Disk resource in Google Compute Engine)
PDName: my-data-disk
FSType: ext4
Partition: 0
ReadOnly: false
[...]
Events:
FirstSeen LastSeen Count From SubObjectPath Type Reason Message
--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
4m 4m 1 {default-scheduler } Normal Scheduled Successfully assigned volume-test-3922807804-33nux to gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-qwds
1m 1m 1 {kubelet gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-qwds} Warning FailedMount Unable to mount volumes for pod "volume-test-3922807804-33nux_fail(e2180d94-f12e-11e6-bd01-42010af0012c)": timeout expired waiting for volumes to attach/mount for pod "volume-test-3922807804-33nux"/"fail". list of unattached/unmounted volumes=[test-volume]
1m 1m 1 {kubelet gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-qwds} Warning FailedSync Error syncing pod, skipping: timeout expired waiting for volumes to attach/mount for pod "volume-test-3922807804-33nux"/"fail". list of unattached/unmounted volumes=[test-volume]
3m 50s 3 {controller-manager } Warning FailedMount Failed to attach volume "test-volume" on node "gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-qwds" with: GCE persistent disk not found: diskName="my-data-disk" zone="us-central1-a"
很神奇！ Events 模块留有我们一直在寻找的线索。我们的 pod 被正确调度到了一个节点（ Successfully assigned volume-test-3922807804-33nux to gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-qwds ），但是那个节点上的 kubelet 无法挂载期望的卷 test-volume 。那个卷 本应该 在持久化磁盘被关联到这个节点的时候就被创建了，但是，正如我们看到的，controller-manager 失败了： Failed to attach volume "test-volume" on node "gke-ctm-1-sysdig2-35e99c16-qwds" with: GCE persistent disk not found: diskName="my-data-disk" zone="us-central1-a" 。
最后一条信息相当清楚了：为了解决这个问题，我们需要在 GKE 的 us-central1-a 区中创建一个名为 my-data-disk 的持久化卷。一旦这个磁盘创建完成，controller-manager 将挂载这块磁盘，并启动容器创建过程。
9. 校验错误
看着整个 build-test-deploy 任务到了 deploy 步骤却失败了，原因竟是 Kubernetes 对象不合法。还有什么比这更让人沮丧的！你可能之前也碰到过这种错误:
$ kubectl create -f test-application.deploy.yaml error: error validating "test-application.deploy.yaml": error validating data: found invalid field resources for v1.PodSpec; if you choose to ignore these errors, turn validation off with --validate=false
在这个例子中，我尝试创建以下 deployment：
# test-application.deploy.yaml apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: test-app spec: template: metadata: labels: app: test-app spec: containers: - image: nginx name: nginx resources: limits: cpu: 100m memory: 200Mi requests: cpu: 100m memory: 100Mi
一眼望去，这个 YAML 文件是正确的，但错误消息会证明是有用的。错误说的是 found invalid field resources for v1.PodSpec ，再仔细看一下 v1.PodSpec ， 我们可以看到 resource 对象变成了 v1.PodSpec 的一个子对象。事实上它 应该是 v1.Container 的子对象。在把 resource 对象缩进一层后，这个 deployment 对象就可以正常工作了。
除了查找缩进错误，另一个常见的错误是写错了对象名（比如 peristentVolumeClaim 写成了 persistentVolumeClaim ）。这个错误曾经在我们时间很赶的时候绊住了我和另一位高级工程师。
为了能在早期就发现这些错误，我推荐在 pre-commit 钩子或者构建的测试阶段添加一些校验步骤。
例如，你可以：
- 用 python -c 'import yaml,sys;yaml.safe_load(sys.stdin)' < test-application.deployment.yaml 验证 YAML 格式
- 使用标识 --dry-run 来验证 Kubernetes API 对象，比如这样：kubectl create -f test-application.deploy.yaml --dry-run --validate=true
重要提醒 ：校验 Kubernetes 对象的机制是在服务端的校验，这意味着 kubectl 必须有一个在工作的 Kubernetes 集群与之通信。不幸的是，当前 kubectl 还没有客户端的校验选项，但是已经有 issue（ kubernetes/kubernetes #29410 和 kubernetes/kubernetes #11488 ）在跟踪这个缺失的特性了。
10. 容器镜像没有更新
我了解的在使用 Kubernetes 的大多数人都碰到过这个问题，它也确实是一个难题。这个场景就像下面这样：
- 使用一个镜像 tag（比如：rosskulinski/myapplication:v1） 创建一个 deployment
- 注意到 myapplication 镜像中存在一个 bug
- 构建了一个新的镜像，并推送到了相同的 tag（rosskukulinski/myapplication:v1）
- 删除了所有 myapplication 的 pods，新的实例被 deployment 创建出了
- 发现 bug 仍然存在
- 重复 3-5 步直到你抓狂为止
这个问题关系到 Kubernetes 在启动 pod 内的容器时是如何决策是否做 docker pull 动作的。
在 v1.Container 说明中，有一个选项 ImagePullPolicy ：
Image pull policy. One of Always, Never, IfNotPresent. Defaults to Always if :latest tag is specified, or IfNotPresent otherwise.因为我们把我们的镜像 tag 标记为 :v1 ，默认的镜像拉取策略是 IfNotPresent。Kubelet 在本地已经有一份 rosskukulinski/myapplication:v1 的拷贝了，因此它就不会在做 docker pull 动作了。当新的 pod 出现的时候，它仍然使用了老的有问题的镜像。
有三个方法来解决这个问题：
- 切成 :latest tag（千万不要这么做！）
- deployment 中指定 ImagePullPolicy: Always
- 使用唯一的 tag（比如基于你的代码版本控制器的 commit id）
在开发阶段或者要快速验证原型的时候，我会指定 ImagePullPolicy: Always 这样我可以使用相同的 tag 来构建和推送。
然而，在我的产品部署阶段，我使用基于 Git SHA-1 的唯一 tag。这样很容易查到产品部署的应用使用的源代码。
总结
哇哦，我们有这么多地方要当心。到目前为止，你应该已经成为一个能定位，识别和修复失败的 Kubernetes 部署的专家了。一般来说，大部分常见的部署失败都可以用下面的命令定位出来：
- kubectl describe deployment/<deployname>
- kubectl describe replicaset/<rsname>
- kubectl get pods
- kubectl describe pod/<podname>
- kubectl logs <podname> --previous
在追求自动化，把我从繁琐的定位工作中解放出来的过程中，我写了一个 bash 脚本 ，它在 CI/CD 的部署过程中任何失败的时候，都可以跑。在 Jenkins/CircleCI 等的构建输出中，将显示有用的 Kubernetes 信息，帮助开发者快速找到任何明显的问题。
希望你能喜欢这两篇文章！
你见过怎样的 Kubernetes 部署失败场景？你有其它的定位建议想分享吗？欢迎留言。
原文链接：10 Most Common Reasons Kubernetes Deployments Fail (Part 2)（翻译：池剑锋）
原文发布时间为：2017-04-20
本文作者：池剑锋
本文来自云栖社区合作伙伴Dockerone.io，了解相关信息可以关注Dockerone.io。
原文标题：Kubernetes 部署失败的 10 个最普遍原因（Part 2）
