K8S + 容器的云原生生态，改变了服务的交付方式，自愈能力和自动扩缩等功能简直不要太好用。
有好的地方咱要夸，不好的地方咱也要说，真正的业务是部署于容器内部，而容器之外，又有一逻辑层 Pod 。
对于容器和 K8S 不怎么熟悉的人，一旦程序发生了问题，排查问题就是个头疼的问题。
问题描述
事情的主角是 kubevirt 的一个开源项目叫 cdi，它的用途是在虚拟机启动之前将虚拟机的镜像导入到系统盘中。
在使用过程中，我们发现 cdi 在导入数据时会占用大量的内存空间。
而 cdi-controller 在创建 cdi-importer 的 pod 时，默认限定其最高只能使用 600M 的内存，到最后呢，pod 就发生了 OOMKilled
[root@master01 ~]# kubectl get po
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
importer-wbm-vda 0/1 OOMKilled 1 76s一、查看 Pod 状态
首先，检查相关 Pod 的状态，确定是否因为内存超限被杀死。
[root@master01 ~]# kubectl describe pod <pod-name> -n <namespace>定位关键词
如果容器因为 OOM 被杀死，通常会显示如下信息
State: Terminated
Reason: OOMKilled查看 Events 部分：
如果 Pod 因为内存不足而被 OOM Killer 杀死，你会在事件中看到类似的提示
Warning OOMKilling kubelet, <node-name> Memory cgroup out of memory: Kill process
二、查看容器日志
如果 Pod 被杀死，可以通过查看容器日志，了解容器在发生 OOM 之前的行为。这有助于判断是否存在内存泄漏或内存使用过高的情况
[root@master01 ~]# kubectl logs <pod-name> -n <namespace> --previous- 使用
--previous参数查看被终止容器的日志。 - 如果容器在 OOM 之前没有记录错误信息，通常表示容器已经用尽了可用内存，导致进程直接被杀死。
三、查看 Kubelet 和 Node 日志
查看 Kubelet 日志
[root@master01 ~]# journalctl -u kubelet -f或者直接查找与 OOM 相关的日志
[root@master01 ~]# journalctl -u kubelet | grep -i 'oom'
查看 Node 上的 dmesg 日志，确认是否存在 OOM Killer 杀死进程的记录
[root@master01 ~]# dmesg | grep -i 'oom'
四、查看资源限制（CPU 和内存）
确保 Pod 的资源限制配置正确。如果 Pod 的内存限制（memory limit）设置得太低，可能会导致 OOM 错误
[root@master01 ~]# kubectl get pod <pod-name> -n <namespace> -o yaml检查 resources 配置
resources:
requests:
memory: "256Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "512Mi"
cpu: "500m"
五、分析容器内存使用
查看容器的内存使用情况，确认容器是否超过了内存限制。可以使用 kubectl top 来查看资源使用情况
[root@master01 ~]# kubectl top pod <pod-name> -n <namespace>- 该命令会显示容器当前的内存和 CPU 使用情况。
- 比较容器的
memory usage和memory limit，如果容器接近其内存限制，就可能发生 OOM 错误。
六、分析节点内存压力
OOM 错误可能不仅仅是由于容器本身的内存使用高导致的，也可能是因为节点的整体内存资源不足
[root@master01 ~]# kubectl describe node <node-name>七、检查内存泄漏
如果某个容器频繁 OOM，并且它的内存使用量持续增长，可能是程序中存在内存泄漏
[root@master01 ~]# vmstat 1
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- -------cpu-------
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st gu
1 0 0 3099200 590472 1748204 0 0 3 37 527 1 0 0 99 0 0 0
0 0 0 3100144 590472 1748244 0 0 0 0 580 501 0 0 100 0 0 0
0 0 0 3100708 590472 1748244 0 0 0 0 627 478 0 0 100 0 0 0
0 0 0 3096128 590472 1748244 0 0 0 0 1628 1672 1 1 98 0 0 0
八、设置合理的资源限制
为了避免 OOM 问题的再次发生，确保设置合理的内存请求（requests）和限制（limits）
requests：表示容器启动时需要的最小内存。Kubernetes 会根据requests为容器分配内存，确保容器有足够的资源启动。limits：表示容器可以使用的最大内存。容器使用超过该限制的内存会被 OOM Killer 杀死。
九、缓存问题
通过不断的 Google 搜索，我查到了 kubectl top 得到的内存使用数据原来是这么计算的
memory.usage_in_bytes-total_inactive_file从这个公式可以看出， kubectl top 得到的内存使用数据原来是包含 cache 的。
正常的 cache 可以提高磁盘数据的读写数据，在读的时候，会拷贝一份文件数据放到内存中，这部分是可回收的，一旦程序内存不足了，会回收部分 cache 的空间，保证程序的正常运行。
可见读文件的缓存，不会影响内存的申请，更别说 OOM，但在写的时候，情况就不一样了
在写的时候，由于进程处理数据的速度，可能会远大于数据落盘的速度，所以为提高格式转化和数据导入的速度，一般会先将转化好的数据存入缓存中，存入缓存后，进程可以立马 return 回去继续下一堆数据的处理，不用傻傻地等待数据全写入磁盘。
而存在于缓存之中的数据，则由操作系统同步写入磁盘，这样一来，数据落盘就变成了一个异步的过程，大大提高了写入的速度。
如果 qemu-img 处理数据的速度远大于 cache 存入磁盘的速度，就会出现内存不足。
