Menyelesaikan masalah batas resource di Cloud Service Mesh
Bagian ini menjelaskan masalah umum Cloud Service Mesh dan cara mengatasinya. Jika Anda memerlukan bantuan tambahan, lihat Mendapatkan dukungan.
Masalah batas resource Cloud Service Mesh dapat disebabkan oleh hal-hal berikut:
- Objek
LimitRange
yang dibuat di namespaceistio-system
atau namespace apa pun dengan injeksi file bantuan otomatis diaktifkan. - Batas buatan pengguna yang ditetapkan terlalu rendah.
- Node kehabisan memori atau resource lainnya.
Potensi gejala masalah sumber daya:
- Cloud Service Mesh berulang kali tidak menerima konfigurasi dari
istiod
yang ditunjukkan oleh error,Envoy proxy NOT ready
. Melihat error ini beberapa kali saat memulai adalah hal yang normal, tetapi jika tidak, akan menjadi kekhawatiran. - Masalah jaringan dengan beberapa pod atau node yang tidak dapat dijangkau.
istioctl proxy-status
menunjukkanSTALE
status dalam output.OOMKilled
pesan di log node.- Penggunaan memori oleh container:
kubectl top pod POD_NAME --containers
. - Penggunaan memori oleh pod di dalam node:
kubectl top node my-node
. - Envoy kehabisan memori:
kubectl get pods
menampilkan statusOOMKilled
di output.
File bantuan Istio memerlukan waktu yang lama untuk menerima konfigurasi
Propagasi konfigurasi yang lambat dapat terjadi karena resource yang dialokasikan tidak memadai ke istiod
atau ukuran cluster yang terlalu besar.
Ada beberapa kemungkinan solusi untuk masalah ini:
Jika alat pemantauan Anda (prometheus, stackdriver, dll.) menunjukkan pemanfaatan resource yang tinggi sebesar
istiod
, tingkatkan alokasi resource tersebut, misalnya, meningkatkan batas CPU atau memori dari deploymentistiod
. Ini adalah solusi sementara dan sebaiknya Anda menyelidiki metode untuk mengurangi konsumsi resource.Jika Anda mengalami masalah ini di cluster/deployment besar, kurangi jumlah status konfigurasi yang dikirim ke setiap proxy dengan mengonfigurasi Resource file bantuan.
Jika masalah berlanjut, coba lakukan penskalaan secara horizontal
istiod
.Jika semua langkah pemecahan masalah lainnya gagal menyelesaikan masalah, laporkan bug yang menjelaskan deployment Anda dan masalah yang diamati. Ikuti langkah-langkah ini untuk menyertakan profil CPU/Memori dalam laporan bug jika memungkinkan, beserta deskripsi mendetail tentang ukuran cluster, jumlah pod, jumlah layanan, dll.