记一次 K3s MySQL 启动 OOM 排查

在数据库实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《记一次 K3s MySQL 启动 OOM 排查》，聊聊MySQL、Linux、kubernetes、ebpf，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

以前用Docker Compose做开发环境，MySQL也在Docker里运行，一切使用正常。后来开发环境迁移到K3s（轻量级的K8s），但是MySQL一启动就被OOM Killer干掉，所以一直没迁移MySQL。

重现

使用Kubectl直接运行一个MySQL即可重现：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mysql
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: mysql
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mysql
    spec:
      containers:
      - name: mysql
        image: mysql:5.7
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        env:
        - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
          value: root
        resources:
          limits:
            memory: 4G
            cpu: 500m

[  839.399262] Tasks state (memory values in pages):
[  839.399263] [  pid  ]   uid  tgid total_vm      rss pgtables_bytes swapents oom_score_adj name
...
[  839.399278] [  34888]     0 34888  4208240   974177  7962624        0          -998 mysqld
[  839.399280] oom-kill:constraint=CONSTRAINT_MEMCG,nodemask=(null),cpuset=...,mems_allowed=0,oom_memcg=/kubepods/pod..,task_memcg=/kubepods/pod../56..,task=mysqld,pid=34888,uid=0
[  839.399294] Memory cgroup out of memory: Killed process 34888 (mysqld) total-vm:16832960kB, anon-rss:3895388kB, file-rss:1320kB, shmem-rss:0kB
[  839.496988] oom_reaper: reaped process 34888 (mysqld), now anon-rss:0kB, file-rss:0kB, shmem-rss:0kB

排查

优化MySQL配置

第一反应是MySQL配置有问题，于是修改配置减少各种buffer的大小:

[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 32M
innodb_buffer_pool_instances=1
innodb_log_file_size = 64M
innodb_log_buffer_size = 8M
key_buffer_size = 16k
myisam_sort_buffer_size = 16k
max_connections = 50
open_files_limit = 4096
max_allowed_packet = 1M
table_open_cache = 16
sort_buffer_size = 512k
net_buffer_length = 8K
read_buffer_size = 256K
read_rnd_buffer_size = 256K
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 0
tmp_table_size = 12M
thread_stack=256K

然而问题依旧，改了不少配置都没有效果，看来需要跟踪或调试。

用bpftrace定位内存分配

这里没有使用strace主要是因为启动就被杀掉，需要修改镜像启动命令然后在容器内安装和执行strace ，而bpftrace可以系统全局跟踪，在容器外就可以完成跟踪，更加方便。

内存分配主要通过skb和mmap系统调用，用bpftrace跟踪这两个系统调用：

#!/usr/bin/bpftrace

tracepoint:syscalls:sys_enter_mmap / comm == "mysqld" /
{
    printf("%d %s addr=%ld len=%ld flags=%ld\n", pid, probe, args->addr, args->len, args->flags);
    /* printf("%s\n", ustack(perf, 10)); */
}

tracepoint:syscalls:sys_enter_brk / comm == "mysqld" /
{
    printf("%d %s brk %d\n", pid, probe, args->brk);
}

sudo ./mysql-oom.bt
Attaching 2 probes...
57950 tracepoint:syscalls:sys_enter_brk brk 0
57950 tracepoint:syscalls:sys_enter_mmap addr=0 len=8740 flags=2
...
...
57950 tracepoint:syscalls:sys_enter_brk brk 1699086336
57950 tracepoint:syscalls:sys_enter_mmap addr=0 len=17179869184 flags=34

可以看到最后用

97694 tracepoint:syscalls:sys_enter_mmap addr=0 len=12288 flags=34

    7f84c662730a 0x7f84c662730a ([unknown])

97694 tracepoint:syscalls:sys_enter_mmap addr=0 len=17179869184 flags=34

    7f84c4c4064a 0x7f84c4c4064a ([unknown])

拿不到堆栈，再尝试跟踪所有系统系统调用：

#!/usr/bin/bpftrace

tracepoint:syscalls:sys_enter_* /  comm == "mysqld" /
{
   printf("%d %s\n", pid, probe);
}
...

输出：

Attaching 331 probes...
...
115490 tracepoint:syscalls:sys_enter_close
115490 tracepoint:syscalls:sys_enter_brk
115490 tracepoint:syscalls:sys_enter_newstat
115490 tracepoint:syscalls:sys_enter_getrlimit
115490 tracepoint:syscalls:sys_enter_mmap addr=0 len=17179869184 flags=34

可以看到在最后一次

static uint set_max_open_files(uint max_file_limit)
{
  struct rlimit rlimit;
  uint old_cur;
  DBUG_ENTER("set_max_open_files");
  DBUG_PRINT("enter",("files: %u", max_file_limit));

  if (!getrlimit(RLIMIT_NOFILE,&rlimit))
  {
    old_cur= (uint) rlimit.rlim_cur;
    DBUG_PRINT("info", ("rlim_cur: %u  rlim_max: %u",
                        (uint) rlimit.rlim_cur,
                        (uint) rlimit.rlim_max));
    if (rlimit.rlim_cur == (rlim_t) RLIM_INFINITY)
      rlimit.rlim_cur = max_file_limit;
    if (rlimit.rlim_cur >= max_file_limit)
      DBUG_RETURN(rlimit.rlim_cur);                /* purecov: inspected */
    rlimit.rlim_cur= rlimit.rlim_max= max_file_limit;
    if (setrlimit(RLIMIT_NOFILE, &rlimit))
      max_file_limit= old_cur;                        /* Use original value */
    else
    {
      rlimit.rlim_cur= 0;                        /* Safety if next call fails */
      (void) getrlimit(RLIMIT_NOFILE,&rlimit);
      DBUG_PRINT("info", ("rlim_cur: %u", (uint) rlimit.rlim_cur));
      if (rlimit.rlim_cur)                        /* If call didn't fail */
        max_file_limit= (uint) rlimit.rlim_cur;
    }
  }
  DBUG_PRINT("exit",("max_file_limit: %u", max_file_limit));
  DBUG_RETURN(max_file_limit);

其中逻辑是：如果系统的文件打开限制是

uint my_set_max_open_files(uint files)
{
  struct st_my_file_info *tmp;
  DBUG_ENTER("my_set_max_open_files");
  DBUG_PRINT("enter",("files: %u  my_file_limit: %u", files, my_file_limit));

  files+= MY_FILE_MIN;
  files= set_max_open_files(MY_MIN(files, OS_FILE_LIMIT)); // 获取最大打开文件数
  if (files 

原来MySQL会根据最大可打开文件数，提前为每个文件分配和初始化内存，在这个时候就可能分配过多内存，导致OOM。

解决

启动前设置ulimit

因为K8s目前不支持设置ulimit，不少Helm Chart都在启动前设置ulimit。

command: ["sh","-c", "ulimit -n 4096 && exec /usr/local/bin/docker-entrypoint.sh mysqld"]

修改K3s设置

K3s通过systemd启动，可以修改k3s.service，限制K3s打开文件数，这个限制会传给containerd：

LimitNOFILE=1048576

以上就是本文的全部内容了，是否有顺利帮助你解决问题？若是能给你带来学习上的帮助，请大家多多支持golang学习网！更多关于数据库的相关知识，也可关注golang学习网公众号。