Risoluzione dei problemi relativi ai limiti di risorse in Cloud Service Mesh

Questa sezione illustra i problemi comuni di Cloud Service Mesh e come risolverli che li rappresentano. Se hai bisogno di ulteriore assistenza, consulta Ricevere assistenza.

I problemi relativi al limite di risorse di Cloud Service Mesh possono essere causati da uno dei seguenti elementi:

  • LimitRange oggetti creati nello spazio dei nomi istio-system o in qualsiasi spazio dei nomi con l'inserimento automatico del file collaterale abilitato.
  • Limiti definiti dall'utente impostati su un valore troppo basso.
  • I nodi esauriscono la memoria o altre risorse.

Possibili sintomi di problemi relativi alle risorse:

  • Cloud Service Mesh non riceve ripetutamente la configurazione dal piano di controllo, come indicato dall'errore Envoy proxy NOT ready. Questo errore viene visualizzato un paio di volte all'avvio è normale, ma per il resto è un problema.
  • Problemi di Networking con alcuni pod o nodi che diventano irraggiungibili.
  • istioctl proxy-status mostra STALE stati nell'output.
  • OOMKilled messaggi nei log di un nodo.
  • Utilizzo della memoria per i container: kubectl top pod POD_NAME --containers.
  • Memoria utilizzata dai pod all'interno di un nodo: kubectl top node my-node.
  • Memoria di Envoy esaurita: kubectl get pods mostra lo stato OOMKilled nell'output.

I sidecar impiegano molto tempo per ricevere la configurazione

La propagazione della configurazione può essere lenta a causa di risorse insufficienti allocate a istiod o a dimensioni eccessivamente grandi del cluster.

Esistono diverse possibili soluzioni a questo problema:

  1. Per Cloud Service Mesh all'interno del cluster, se gli strumenti di monitoraggio (Prometheus, Stackdriver e così via) mostrano un elevato utilizzo di una risorsa da parte di istiod, aumenta la relativa allocazione, ad esempio aumentando il limite di CPU o memoria del deployment di istiod. Si tratta di una soluzione temporanea e ti consigliamo dei metodi per ridurre il consumo di risorse.

  2. Se riscontri questo problema in un cluster o un deployment di grandi dimensioni, riduci la quantità di stato di configurazione inviata a ciascun proxy configurando le risorse sidecar.

  3. Per Cloud Service Mesh nel cluster, se il problema persiste, prova a eseguire il scaling orizzontale istiod.

  4. Se tutti gli altri passaggi per la risoluzione dei problemi non risolvono il problema, segnala un bug descrivendo in dettaglio il deployment e i problemi osservati. Segui questi passaggi in modo da includere un profilo di CPU/memoria nella segnalazione di bug, se possibile, insieme a un descrizione dettagliata di dimensioni del cluster, numero di pod e numero di servizi.