解密 kubectl 性能瓶颈：获取资源缓慢问题的排查与优化

作者：bigdavidwong

首次编辑：2025-02-28

1. 背景

排查起始于一次某集群的资源巡查，我们发现在某个特定的 master 节点上执行 kubectl 时，第一次获得最终结果的速度非常慢（大概有半分钟左右，偶尔会到 1 分钟），但在同集群的其它 master 节点执行相同命令，基本都是立即返回。本着 SRE 对于海恩法则的坚信不疑，我们决定势必要查出其具体原因，以规避可能存在的风险。

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海恩法则，是航空界关于飞行安全的法则。海恩法则指出: 每一起严重事故的背后，必然有 29 次轻微事故和 300 起未遂先兆以及 1000 起事故隐患。

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2. 排查

一般来说，当这类成熟的工具使用中出现问题时，SRE 优先怀疑的是自身环境问题而不是工具本身，仅从已有的现象来看，可以推出以下几个结论：

1. apiserver 本身没有问题（因为其它节点完全正常）；
2. 非 kubectl​版本问题（因为所有节点的版本完全一致）；
3. 大概率是节点本身的问题；

所以，我们打算从一些基础的性能指标入手逐步排查；

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异常节点为master0，所以我们后续用master0来代称它。

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2.1 资源检查

2.1.1 CPU&内存

卡、慢，第一件事儿看下 CPU、内存、负载：

• CPU​

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• 内存

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• 负载

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umm...都不高，看来跟资源压力关系不大；

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2.1.2 网络&磁盘

• 网络

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• 网络没啥问题，再看下磁盘

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• 嘶... IOPS​和 BPS​倒还好，sdb 的 IO 写延迟偏高了些，正常应该在几毫秒上下，不过问题应该不大？几十毫秒也不会导致几十秒的延迟吧，何况 kubectl​应该不至于有非常高频的本地 IO 读写。

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2.2 Debug 日志

2.2.1 日志检查

基础指标都看完了，没看出啥问题，行吧，那就开下 debug 看下到底 kubectl 都在哪里慢了，执行命令

kubectl get nodes -v 9

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检查日志，发现明显的异常点：

• ​kubectl​在无缓存获取资源信息时，会先并发发送数十个 http​请求，以获取已注册的所有资源信息，我们能看到，这些 request 都在 0.1s 内发送出去了，是预期内的：

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• 但这些请求的响应，仅从日志时间点来看，速度极慢，最后一个甚至等待了接近 10 秒钟；

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好吧，看起来似乎跟网络还是有关系，咱们再回到网络侧入手；

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2.2.2 回查网络

1. 首先，因为所有的请求在发出时基本立即返回，ping 也是微秒级，所以基本排除 3、4 层故障；

2. 同时应该有同学注意到了，我们的 apiserver​端口是 8443，这是因为用到了经典的 KeepAlived​+HAProxy​架构，所以这里先贴一张架构图：

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3. 所有的 APIServer​请求，都是先经过 VIP​落到活跃节点，然后通过节点的 HAProxy​再轮询到后面的 APIServer​集群，因此为了减少影响因子，我们直接修改master0和master2的 kubeconfig​文件跳过 KeepAlived​和 HAProxy​，将所有访问指向指定的另一台 APIServer​后，再次执行命令；

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4. 再次请求，速度仍然很慢（测速对比，异常节点master0｜ 正常节点master2）

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   • 可以看到，在首次获取的时候，master0仍然需要 20 秒，而正常节点只需要 1 秒，同时我们观察到异常节点的 Debug 日志行为与之前基本一致（返回的响应很慢）；

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2.2.3 抓包 初现端倪

既然直接访问也很慢，那就排除了所有中间件的问题，异常点一定在两端之间的某个行为上，那就不得不上抓包大法了，我们直接看一下大致的结果图；

• TCP 重传率，0%

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• 正常请求交互请求，初始的 TCP 握手 OK，TLS 协商正常；

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• 我们往下翻，当找到响应体返回阶段的数据包日志时，发现了端倪：在整个交互过程中，虽然数据包传输正常，但经常出现 master0 收到或发送数据包后，隔了 2-3 秒，才会发送下一个数据包：

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  同时，我们对照了对端的抓包数据，发现基本所有数据包的 Seq 和 Ack 时间戳基本吻合，并没有出现延迟的情况；

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那，大概率就是 kubelet​本地的逻辑出现了什么问题...

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2.2.4 意外发现

讲真，到这种程度了，基本就要查源码了，但笔者实在不想干这事儿，毕竟这世界上最痛苦的事情就是看别人的代码 ～
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所以我决定先尝试下重装或者更新下 kubectl​的版本看下，毕竟重装能解决 99% 的问题！执行命令：

sudo apt-get update
sudo apt install kubectl

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PS：kubectl 只是一个命令行工具，所以临时升个版本没啥，切勿用相同方式升级 kubelet 等核心组件；

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此时发现，问题居然消失了！

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难道是版本问题？还是说之前的 kubectl​有什么损坏？为了验证，笔者又将 kubectl​装回之前的版本，结果发现问题再次出现：

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好吧，看来确实和版本有关系，重装了一次也异常的话，那就属于 kubectl​自身的问题，那接下来，就要查 kubectl 了。

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2.3 问题解决

2.3.1 发现 issue

既然是 kubectl 本身的问题，那么肯定不会是只有我们遇见，因此我们尝试去社区内查了查关键字，果然找到了一篇相关的 issue：

github.com/kubernetes/kubernetes/issues/73570

issue 中提到，之所以会非常慢，是因为 kubectl 每次获取缓存后，都会将其写入到磁盘并 fsync，如果将其缓存目录 link 到/dev/shm 下，就能解决该问题

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我们将信将疑，也测试了下，果然快多了！

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这时我们正好想起来，之前检查基础指标时，确实发现磁盘的 io 延迟较高（接近 100ms），只不过当时认为其不会造成数十秒的延迟；

所以我们再次去看下，如果当速度非常慢的时候，节点的 IO 表现是怎样的：

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增量的 io 粗略估计 300，按照每次 60ms 来算，一共大概 18000ms=18s，基本吻合了 20s 的延迟；

而之所以 link​到 /dev/shm​就正常了，原因是 /dev/shm​是 linux 下基于内存的一个临时目录，所以基本也就不存在 fsync​导致的 io 延迟困扰；

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2.3.2 什么是 fsync

问题根因算是找到了，那么在上面 issue 中提到的 fsync​到底是什么？为什么它在高 IO 延迟下表现如此之差？

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​fsync​ 是一种系统调用，用于将数据从内存缓冲区（比如操作系统的文件系统缓存）写入磁盘。这个操作确保了在调用 fsync​ 后，文件的内容已经持久化到硬盘中，不会因为系统崩溃或电力中断而丢失。它和常规的 write​有以下主要区别：

• 写入操作的目的不同：

  • ​​write​​：它将数据写入操作系统的缓存中，而不一定会立刻写入磁盘。换句话说，数据可能会留在内存中，直到操作系统决定将其刷新到磁盘。这种方式提高了性能，但也意味着数据可能会在突然断电时丢失。
  • ​fsync​​：它强制操作系统将文件的内容以及相关的元数据（如文件大小、修改时间等）同步写入磁盘。无论操作系统如何安排缓存数据的刷新，fsync​ 都会确保数据持久化到物理存储中。

• 持久化保障的层次不同：

  • ​​write​​：数据只保证在操作系统的缓存中存在，可能还未写入磁盘。
  • ​fsync​​：通过强制将数据写入磁盘，fsync​ 保证数据被持久化，这对于需要数据一致性和持久性的场景（比如数据库）至关重要。

• 性能差异：

  • ​​write​​：由于数据不立即写入磁盘，它通常比 fsync​ 快。
  • ​fsync​​：fsync​ 会阻塞当前进程，直到所有的数据被确认写入磁盘，因此性能较差，尤其是在大文件或频繁同步的情况下。

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IO 缓冲流程（图来自网络）

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假设你正在开发一个数据库应用，你执行了一个数据写入操作。这时，数据可能会先写入操作系统的缓存而未立即持久化。如果系统突然崩溃，数据可能会丢失。为了确保数据可靠保存，你可以在每次写入后调用 fsync​，强制操作系统将数据写入磁盘，避免崩溃导致数据丢失，这也是我们通常所说的刷盘。

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由此可知，kubectl​在缓存 k8s 对象和 http 结果时，高频的 io 会让 fsync​放大 io 延迟的影响，而切换为内存目录会直接去除磁盘本身的 io 瓶颈，从而带来提升。

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2.4 深入源码

2.4.1 新的疑问

问题本身是解决了，但笔者心里始终有一个疑问，为什么升级到 kubectl 到最新的版本就没有问题了？难道是禁用了缓存文件吗？所以我们在删除本地缓存后，用新版本 kubectl 测试了下：

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发现缓存文件依然存在，并没有禁用缓存；

同时我们更换了多个版本，发现在 1.24.00​的时候问题存在，但是 1.25.00​就解决了，且表象均一致；

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好吧，看来为了搞明白这个问题，还是只能去扒源码了，逃不掉呀 ～

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2.4.2 旧版本源码走读

1. kubectl 的入口还算还找，可以明确看到它使用了经典的 pflag 库作为命令行管理，这也是 kubectl 的入口​

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2. kubectl 主要适用 client-go​下的 rest​包来进行 APIServer​资源获取和处理的，这一点从上面的 Debug 日志内也能知晓，图中展示了它创建 DiscoverClient​的位置，这也是 kubectl​向 APIServer​请求发现资源的核心模块；

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3. ​ToDiscoverClient​是一个接口方法，我们找到其具体传入的实现，就发现了缓存目录的源头；

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4. 继续追踪，在 NewCachedDiscoveryClientForConfig​方法中，会根据 http 缓存路径是否存在，来启用 http 缓存逻辑：

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5. ​newCacheRoundTripper​使用 httpcache​包的 NewTransport​方法来初始化缓存后端介质，以此来实现缓存的写入和读取：​

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6. ​NewTransport​方法的入参是一个 Cache​接口，而图中使用了 diskcache​的 NewWithDiskv​方法来创建一个内置的符合条件的 Cache 对象​

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• ​diskcache​内置的 Cache​接口实现​

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7. 如果深入到 Set​方法内，就会发现，默认情况下，每一次缓存写入，都会执行 *os.File.Sync​方法（类似于 fsync​系统调用）

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看到这，基本就能确定旧版本的基本缓存逻辑了，同时结合之前我们在源码内找到，API 资源的信息是维护在一个 map 内，所以每次的资源读写会加互斥锁避免竞争，这也是前面我们发现有不少请求是都会等待 2-3 秒才会发出的原因（因为上一个请求会将结果 fsync​后才会释放锁，而并发的请求只能等待，基本失去了并发的意义）。

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2.4.3 新版本源码改进

在 1.25.00​版本的代码中，我们主要去观察了 httpcache​缓存相关的代码，发现它的基本逻辑并没有修改，但在创建缓存介质时，并没有再使用 diskcache​内置的缓存对象：

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而在独立实现的新的缓存对象中，它的缓存写入通过调用 *diskv.Diskv​的 Write​方法来实现：

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• 而这里的 Write​方法虽然一样调用了 WriteStream​，但是传入的 sync​参数为 fasle​，代表不执行 fsync​同步；

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同时，你也能看到在它的缓存实现中，加入了 sha256​ 校验和的写入，便能解释为什么新版本能做到保留了缓存文件的逻辑，去除了 fsync​的可靠性依赖，还能快速而准确地实现数据读取和写入。

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3. 结语

在本次排查中，我们找到了导致 kubectl​获取缓慢的根本原因，同时顺便了解了从执行命令到获得结果中大致发生了一些什么事情。对于我们的问题，最终的解决方案有两种：一是可以将新缓存的逻辑加入到 1.21 版本后重新编译 kubectl​；二是使用 issue 中提到的方案将 cache​目录 link​到内存存储 /dev/shm​内。我们最终选择的是后者，因为缓存时间只有 10min，总体文件并不会很大。另外，虽然从结果上来看，这次的根因并没有太大的安全隐患，但从 SRE 的视角出发， 我们更了解了当下系统瓶颈的一些可能的影响因子，并且解决了 kubectl​操作的长延迟问题，对于日常工作也算提效，这些看似微小的改善正是稳定性建设道路上稳定的基石。