在Kubernetes中,服务是一个核心概念。在本文中,将介绍如何调试K8S服务,这些服务是由多个Pod组成的工作负载的抽象接口(主机+端口)。
在我们深入探索debug方法之前,我们先简单回顾一下网络,这是Kubernetes服务的基础。
- 在一个pod中的容器共享相同的网络空间和IP。
- 所有的pod都能通过IP彼此通信。
- 每个节点都能看到所有的Pod,反之亦然。
- Pod可以看到所有的服务。
那么,在实践中这些意味着什么呢?
在图中:
- 位于Pod1中的容器B可以直接作为localhost寻址容器A
- 容器B可以通过其IP直接寻址Pod2(
kubectl get pod -o wide
)。我们知道当pod2出现故障时着不是一个可靠的通信渠道,并且一个新的pod可以出现在其位置中。但是我们无法追逐不断变化的目标。 - 接下来,容器B可以通过Service x访问pod 2和pod 3,后者将它们的IP与负载均衡捆绑在一起;因此,在K8S上支持基于微服务的应用程序起着至关重要的作用
尽管对Kubernetes的内部网络结构的检查不在本文的讨论范围内,但我稍后会发布一些参考资料以供大家进一步研究。
对于当下,我还是鼓励你花费一点时间在实践中经历和理解Kubernetes中的网络。例如,你可以启动一个Kubernetes测试pod并且尝试从该pod中访问其他pod、节点和服务。此处显示的命令将在Pod内弹出一个Linux shell。
kubectl run -it networktest --image=alpine bin/ash --restart=Never --rm
现在你在Kubernetes网络空间内并且你可以随意使用wegt
、ping
、nslookup
之类的命令进行实验。例如,测试你的Kubernetes集群中先前列出的网络要求,nslookup <servicename>, ping <PodIP>
。
现在让我们回到我们的话题,troubleshooting Kubernetes服务,这实际上是一种网络结构。
Step1:检查服务是否存在
kubectl get svc
如果服务不存在,应该是服务创建出现了故障,因此要去检查你的服务定义。
Step2:测试你的服务
请记住,一个内部的Kubernetes ClusterIP服务是无法在集群外部访问的。因此,有两种方法可以对其进行测试。方法一,你可以启动一个测试Pod,通过SSH进入该pod,然后尝试像这样访问你的服务:
kubectl run -it testpod --image=alpine bin/ash --restart=Never --rm
在本文中我们启动一个alpine Docker镜像作为pod来从其内部测试服务:
#works for http services
wget <servicename>:<httpport>
#Confirm there is a DNS entry for the service!
nslookup <servicename>
或者,你可以转发到本地计算机并在本地进行测试。
kubectl port-forward <service_name> 8000:8080
现在,你可以通过localhost:8000
访问服务。
Step3:检查服务是否target相关Pod
Kubernetes服务会根据标签selector将入站流量路由到其中一个pod,流量通过其IP路由到目标Pod。所以,请检查服务是否绑定到那些pod。
kubectl describe service <service-name> | grep Endpoints
执行上述命令之后,你应该看到与列出的工作负载相关的所有Pod的IP。如果没有看到,请执行Step4。
Step4:检查Pod标签
确保在Kubernetes服务中的selector与pod的标签相匹配。
kubectl get pods --show-labels
kubectl describe svc <service_name>
从下面的截图的中可以看到,pod的标签在右边。四个pod被标记为app=tinywebsite
和tier=frontend
,这些标签与下面“described”
的服务selector相匹配。
在这四个匹配的Pod中,只有三个正在运行,其IP在突出显示的行中被列为服务的端点(endpoint)。你还可以在IP列中看到相同的IP。
Step5:确认服务端口与pod相匹配
最后,确保在你的pod中的代码能够监听到你为服务指定的targetPort(例如,你在上方截图中看到的port8001)!
这十分简单,为了让你更进一步深入了解和研究Kubernetes的网络世界,欢迎你阅读以下文章。
作者:
Ram Rai,性能、可扩展性以及软件架构的爱好者
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