kubernetes Pod无法启动问题排查总结

本文总结了在部署Kubernetes服务时遇到Pod无法启动的问题,主要原因是pause镜像拉取失败。分析了可能的故障点,包括镜像问题、网络访问限制等,并提供了通用的解决办法,如手动替换镜像,以及更优雅的配置私有仓库方案。同时介绍了pause镜像在Pod中的作用和重要性。

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一:问题描述

本周,通过kubernetes搭建企业级jupyterhub服务的时候,遇到个问题:
通过helm部署jupyterhub的时候,hook-image-puller-b8p5p这个pod一直无法启动,反复于 ErrImagePullImagePullBackOff两个状态,如下

[zhanhaitao@master ~]$ kubectl -n jhub get pods
NAME                       READY   STATUS         RESTARTS   AGE
hook-image-awaiter-qpsw6   1/1     Running        0          68s
hook-image-puller-b8p5p    0/1     ErrImagePull   0          68s

 

二:系统环境

centos:7.1版本
k8s 版本:1.13.2
helm 版本:v2.13.1

k8s集群是参考官网的用户手册通过kubeadm完成搭建的,一个master,一个node

jupyterhub的配置文件:
[zhanhaitao@master ~]$ cat config.yaml
proxy:
  secretToken: ebcf616d2ae617e67bf8d5c93c4b131abb25adf5849d68a5be51bc922ef072c7
  https:
    enabled: false

部署命令:
[zhanhaitao@master ~]$ helm upgrade --install jhub jupyterhub/jupyterhub \
>   --namespace jhub  \
>   --version=0.8.2 \
>   --values config.yaml

 

三:问题分析

status=ErrImagePullImageBackOff,通过字面分析,应该是k8s启动pod时候,拉取镜像失败导致。
ImageBackOffk8s中一个镜像相关的常见问题,一般导致的原因主要有如下几个:
1.镜像是本公司的私服镜像
2.镜像写法不对或者版本不对
3.镜像所在仓库无法访问,或者访问超时

3.1 确定具体的问题镜像

下面来分析是上面哪个原先导致,在k8s中,大部分的问题,都能通过logsdescribe两个命令进行分析和定位

[zhanhaitao@master ~]$ kubectl -n jhub logs hook-image-puller-b8p5p
Error from server (BadRequest): container "pause" in pod "hook-image-puller-b8p5p" is waiting to start: trying and failing to pull
### Kubernetes Pod 使用指南与常见问题排查 #### 什么是 Kubernetes PodKubernetes 中的 Pod 是最小的部署单元,它代表集群中运行的一个进程实例。一个 Pod 可能包含一个或多个容器,这些容器共享存储、网络以及如何控制它们的运行方式的规格定义[^1]。 #### 如何查看 Pod 列表及其状态? 可以使用 `kubectl get pods` 命令来获取当前命名空间下所有的 Pod 列表。然而,此命令仅返回基本信息,如名称、状态和重启次数等。为了更深入地了解某个特定 Pod 的情况,可执行以下命令: ```bash kubectl describe pod <pod-name> ``` 这将展示有关该 Pod 更详细的日志信息和其他元数据,有助于进一步分析潜在的问题所在[^2]。 #### 解决镜像拉取超时问题 当节点上的新启动 Pods 数量过多时,可能会因为大量镜像下载请求而发生排队现象。特别是如果有较大尺寸的镜像正在被加载,则后续等待的小型镜像对应的 Pods 很容易遇到时间限制错误——即所谓的“拉取超时”。默认情况下,kubelet 设置为串行模式 (`--serialize-image-pulls=true`) 下载图像文件;对于某些环境配置来说(比如 Docker 版本低于 1.9 或者采用 Aufs 存储后端),不建议更改这一参数设置以免引发其他兼容性难题[^3]。 如果频繁遭遇此类状况,考虑优化如下几个方面: - 提升宿主机带宽资源; - 缩短单个镜像大小或者分拆成若干个小部分分别上传至仓库; - 调整 kubelet 参数允许并行处理更多任务(需谨慎操作)。 #### 寻求外部支持 即便遵循以上指导原则仍未能有效缓解实际场景中的困难时刻,不妨求助于活跃的技术交流平台诸如 Stack Overflow、GitHub Issues 讨论区或是加入官方维护团队运营下的 Slack 工作组等等渠道分享具体案例描述寻求同行协助解答疑惑。 ```python import subprocess def check_pod_status(pod_name): result = subprocess.run(['kubectl', 'get', 'pods', pod_name], stdout=subprocess.PIPE) return result.stdout.decode('utf-8') print(check_pod_status('<your-pod-name>')) ```
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