在K8s中，Pod作为工作负载的运行载体，是最为核心的一个资源对象。Pod具有复杂的生命周期，在其生命周期的每一个阶段，可能发生多种不同的异常情况。K8s作为一个复杂系统，异常诊断往往要求强大的知识和经验储备。我们总结了K8s Pod的13种常见异常场景，给出各个场景的常见错误状态，分析其原因和排查思路。

Pod生命周期

在整个生命周期中，Pod会出现5种阶段（Phase）。

• Pending：Pod被K8s创建出来后，起始于Pending阶段。在Pending阶段，Pod将经过调度，被分配至目标节点开始拉取镜像、加载依赖项、创建容器。
• Running：当Pod所有容器都已被创建，且至少一个容器已经在运行中，Pod将进入Running阶段。
• Succeeded：当Pod中的所有容器都执行完成后终止，并且不会再重启，Pod将进入Succeeded阶段。
• Failed：若Pod中的所有容器都已终止，并且至少有一个容器是因为失败终止，也就是说容器以非0状态异常退出或被系统终止，Pod将进入Failed阶段。
• Unkonwn：因为某些原因无法取得 Pod 状态，这种情况Pod将被置为Unkonwn状态。

一般来说，对于Job类型的负载，Pod在成功执行完任务之后将会以Succeeded状态为终态。而对于Deployment等负载，一般期望Pod能够持续提供服务，直到Pod因删除消失，或者因异常退出/被系统终止而进入Failed阶段。

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Pod的5个阶段是 Pod 在其生命周期中所处位置的简单宏观概述，并不是对容器或 Pod 状态的综合汇总。Pod有一些细分状态（ PodConditions ），例如Ready/NotReady、Initialized、 PodScheduled/Unschedulable等。这些细分状态描述造成Pod所处阶段的具体成因是什么。比如，Pod 当前阶段是Pending，对应的细分状态是 Unschedulable，这就意味着Pod调度出现了问题。

容器也有其生命周期状态（State）：Waiting、Running和 Terminated。并且也有其对应的状态原因（Reason），例如ContainerCreating、Error、OOMKilled、CrashLoopBackOff、Completed等。而对于发生过重启或终止的容器，上一个状态（LastState）字段不仅包含状态原因，还包含上一次退出的状态码（Exit Code）。例如容器上一次退出状态码是137，状态原因是OOMKilled，说明容器是因为OOM被系统强行终止。在异常诊断过程中，容器的退出状态是至关重要的信息。

除了必要的集群和应用监控，一般还需要通过kubectl命令搜集异常状态信息。

// 获取Pod当前对象描述文件
kubectl get pod <podName> -n <namespace> -o yaml 

// 获取Pod信息和事件（Events）
kubectl describe pod <podName> -n <namespace>

// 获取Pod容器日志
kubectl logs <podName> <containerName> -n <namespace>

// 在容器中执行命令
kubectl exec <podName> -n <namespace> -c <containerName> -- <CMD> <ARGS>

Pod异常场景

Pod在其生命周期的许多时间点可能发生不同的异常，按照Pod容器是否运行为标志点，我们将异常场景大致分为两类：

1. 在Pod进行调度并创建容器过程中发生异常，此时Pod将卡在Pending阶段。
2. Pod容器运行中发生异常，此时Pod按照具体场景处在不同阶段。

下文将对这具体的13种场景进行描述和分析。

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调度失败

常见错误状态：Unschedulable

Pod被创建后进入调度阶段，K8s调度器依据Pod声明的资源请求量和调度规则，为Pod挑选一个适合运行的节点。当集群节点均不满足Pod调度需求时，Pod将会处于Pending状态。造成调度失败的典型原因如下：

• 节点资源不足

K8s将节点资源（CPU、内存、磁盘等）进行数值量化，定义出节点资源容量（Capacity）和节点资源可分配额（Allocatable）。资源容量是指 Kubelet 获取的计算节点当前的资源信息，而资源可分配额是Pod可用的资源。Pod容器有两种资源额度概念：请求值Request和限制值Limit，容器至少能获取请求值大小、至多能获取限制值的资源量。Pod 的资源请求量是Pod中所有容器的资源请求之和，Pod的资源限制量是Pod中所有容器的资源限制之和。K8s默认调度器按照较小的请求值作为调度依据，保障可调度节点的资源可分配额一定不小于Pod资源请求值。当集群没有一个节点满足Pod的资源请求量，则Pod将卡在Pending状态。

Pod因为无法满足资源需求而被Pending，可能是因为集群资源不足，需要进行扩容，也有可能是集群碎片导致。以一个典型场景为例，用户集群有10几个4c8g的节点，整个集群资源使用率在60%左右，每个节点都有碎片，但因为碎片太小导致扩不出来一个2c4g的Pod。一般来说，小节点集群会更容易产生资源碎片，而碎片资源无法供Pod调度使用。如果想最大限度地减少资源浪费，使用更大的节点可能会带来更好的结果。

• 超过Namespace资源配额

K8s用户可以通过资源配额（Resource Quota）对Namespace进行资源使用量限制，包括两个维度：

1. 限定某个对象类型（如Pod）可创建对象的总数。

2. 限定某个对象类型可消耗的资源总数。

如果在创建或更新Pod时申请的资源超过了资源配额，则Pod将调度失败。此时需要检查Namespace资源配额状态，做出适当调整。

• 不满足 NodeSelector节点选择器

Pod通过NodeSelector节点选择器指定调度到带有特定Label的节点，若不存在满足 NodeSelector的可用节点，Pod将无法被调度，需要对NodeSelector或节点Label进行合理调整。

• 不满足亲和性

节点亲和性（Affinity）和反亲和性（Anti-Affinity）用于约束Pod调度到哪些节点，而亲和性又细分为软亲和（Preferred）和硬亲和（Required）。对于软亲和规则，K8s调度器会尝试寻找满足对应规则的节点，如果找不到匹配的节点，调度器仍然会调度该 Pod。而当硬亲和规则不被满足时，Pod将无法被调度，需要检查Pod调度规则和目标节点状态，对调度规则或节点进行合理调整。

• 节点存在污点

K8s提供污点（Taints）和容忍（Tolerations）机制，用于避免 Pod 被分配到不合适的节点上。假如节点上存在污点，而 Pod 没有设置相应的容忍，Pod 将不会调度到该 节点。此时需要确认节点是否有携带污点的必要，如果不必要的话可以移除污点；若Pod可以分配到带有污点的节点，则可以给Pod增加污点容忍。

• 没有可用节点

节点可能会因为资源不足、网络不通、Kubelet未就绪等原因导致不可用（NotReady）。当集群中没有可调度的节点，也会导致Pod卡在Pending状态。此时需要查看节点状态，排查不可用节点问题并修复，或进行集群扩容。

镜像拉取失败

常见错误状态：ImagePullBackOff

Pod经过调度后分配到目标节点，节点需要拉取Pod所需的镜像为创建容器做准备。拉取镜像阶段可能存在以下几种原因导致失败：

• 镜像名字拼写错误或配置了错误的镜像

出现镜像拉取失败后首先要确认镜像地址是否配置错误。

• 私有仓库的免密配置错误

集群需要进行免密配置才能拉取私有镜像。自建镜像仓库时需要在集群创建免密凭证Secret，在Pod指定ImagePullSecrets，或者将Secret嵌入ServicAccount，让Pod使用对应的ServiceAccount。而对于acr等镜像服务云产品一般会提供免密插件，需要在集群中正确安装免密插件才能拉取仓库内的镜像。免密插件的异常包括：集群免密插件未安装、免密插件Pod异常、免密插件配置错误，需要查看相关信息进行进一步排查。

• 网络不通

网络不通的常见场景有三个：

1. 集群通过公网访问镜像仓库，而镜像仓库未配置公网的访问策略。对于自建仓库，可能是端口未开放，或是镜像服务未监听公网IP；对于acr等镜像服务云产品，需要确认开启公网的访问入口，配置白名单等访问控制策略。

2. 集群位于专有网络，需要为镜像服务配置专有网络的访问控制，才能建立集群节点与镜像服务之间的连接。

3. 拉取海外镜像例如http://gcr.io仓库镜像，需配置镜像加速服务。

• 镜像拉取超时

常见于带宽不足或镜像体积太大，导致拉取超时。可以尝试在节点上手动拉取镜像，观察传输速率和传输时间，必要时可以对集群带宽进行升配，或者适当调整 Kubelet 的 --image-pull-progress-deadline 和 --runtime-request-timeout 选项。

• 同时拉取多个镜像，触发并行度控制

常见于用户弹性扩容出一个节点，大量待调度Pod被同时调度上去，导致一个节点同时有大量Pod启动，同时从镜像仓库拉取多个镜像。而受限于集群带宽、镜像仓库服务稳定性、容器运行时镜像拉取并行度控制等因素，镜像拉取并不支持大量并行。这种情况可以手动打断一些镜像的拉取，按照优先级让镜像分批拉取。

依赖项错误

常见错误状态：Error

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在 Pod 启动之前，Kubelet将尝试检查与其他 K8s 元素的所有依赖关系。主要存在的依赖项有三种：PersistentVolume、ConfigMap和Secret。当这些依赖项不存在或者无法读取时，Pod容器将无法正常创建，Pod会处于Pending状态直到满足依赖性。当这些依赖项能被正确读取，但出现配置错误时，也会出现无法创建容器的情况。比如将一个只读的持久化存储卷PersistentVolume以可读写的形式挂载到容器，或者将存储卷挂载到/proc等非法路径，也会导致容器创建失败。

容器创建失败

常见错误状态：Error

Pod容器创建过程中出现了错误。常见原因包括：

• 违反集群的安全策略，比如违反了 PodSecurityPolicy 等。
• 容器无权操作集群内的资源，比如开启 RBAC 后，需要为 ServiceAccount 配置角色绑定。
• 缺少启动命令，Pod描述文件和镜像Dockerfile中均未指定启动命令。
• 启动命令配置错误。Pod配置文件可以通过command字段定义命令行，通过args字段给命令行定义参数。启动命令配置错误的情况非常多见，要格外注意命令及参数的格式。正确的填写方式可参考：

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初始化失败

常见错误状态：CrashLoopBackOff

K8s提供Init Container特性，用于在启动应用容器之前启动一个或多个初始化容器，完成应用程序所需的预置条件。Init container与应用容器本质上是一样的，但它们是仅运行一次就结束的任务，并且必须在执行完成后，系统才能继续执行下一个容器。如果 Pod 的Init Container执行失败，将会block业务容器的启动。通过查看Pod状态和事件定位到Init Container故障后，需要查看Init Container日志进一步排查故障点。

回调失败

常见错误状态：FailedPostStartHook或FailedPreStopHook事件

K8s提供PostStart和PreStop两种容器生命周期回调，分别在容器中的进程启动前或者容器中的进程终止之前运行。PostStart 在容器创建之后立即执行，但由于是异步执行，无法保证和容器启动命令的执行顺序相关联。PreStop 在容器终止之前被同步阻塞调用，常用于在容器结束前优雅地释放资源。如果PostStart或者PreStop 回调程序执行失败，容器将被终止，按照重启策略决定是否重启。当出现回调失败，会出现FailedPostStartHook或FailedPreStopHook事件，进一步结合容器打出的日志进行故障排查。

就绪探针失败

常见错误状态：容器已经全部启动，但是Pod处于NotReady状态，服务流量无法从Service达到Pod

K8s使用Readiness Probe（就绪探针）来确定容器是否已经就绪可以接受流量。只有当Pod 中的容器都处于就绪状态时，K8s 才认定该Pod 处于就绪状态，才会将服务流量转发到该容器。一般就绪探针失败分为几种情况：

• 容器内应用原因： 健康检查所配置规则对应的端口或者脚本，无法成功探测，如容器内应用没正常启动等。
• 探针配置不当：写错检查端口导致探测失败；检测间隔和失败阈值设置不合理，例如每次检查间隔1s，一次不通过即失败；启动延迟设置太短，例如应用正常启动需要15s，而设置容器启动10s后启用探针。
• 系统层问题：节点负载高，导致容器进程hang住。
• CPU资源不足：CPU资源限制值过低，导致容器进程响应慢。

需要特别说明的是，对于微服务应用，服务的注册和发现由注册中心管理，流量不会经过Service，直接从上游Pod流到下游Pod。然而注册中心并没有如K8s就绪探针的检查机制，对于启动较慢的JAVA应用来说，服务注册成功后所需资源仍然可能在初始化中，导致出现上线后流量有损的情况。对于这一类场景，EDAS提供延迟注册和服务预热等解决方案，解决K8s微服务应用上线有损的问题。

存活探针失败

常见错误状态：CrashLoopBackOff

K8s使用Liveness Probe（存活探针）来确定容器是否正在运行。如果存活态探测失败，则容器会被杀死，随之按照重启策略决定是否重启。存活探针失败的原因与就绪探针类似，然而存活探针失败后容器会被kill消失，所以排障过程要棘手得多。一个典型的用户场景是，用户在压测期间通过HPA弹性扩容出多个新Pod，然而新Pod一启动就被大流量阻塞，无法响应存活探针，导致Pod被kill。kill后又重启，重启完又挂掉，一直在Running和CrashLoopBackOff状态中振荡。微服务场景下可以使用延迟注册和服务预热等手段，避免瞬时流量打挂容器。如果是程序本身问题导致运行阻塞，建议先将Liveness探针移除，通过Pod启动后的监控和进程堆栈信息，找出流量涌入后进程阻塞的根因。

容器退出

常见错误状态：CrashLoopBackOff

容器退出分为两种场景：

• 启动后立即退出，可能原因是：

1. 启动命令的路径未包含在环境变量PATH中。

2. 启动命令引用了不存在的文件或目录。

3. 启动命令执行失败，可能因为运行环境缺少依赖，也可能是程序本身原因。

4. 启动命令没有执行权限。

5. 容器中没有前台进程。容器应该至少包含一个long-running的前台进程，不能后台运行，比如通过nohup这种方式去启动进程，或是用tomcat的startup.sh脚本。

对于容器启动后立即退出的情况，通常因为容器直接消失，无法获取其输出流日志，很难直接通过现场定位问题。一个简易的排查方式是，通过设置特殊的启动命令卡住容器（比如使用tail -f /dev/null），然后进到容器中手动执行命令看看结果，确认问题原因。

• 运行一段时间后退出，这种情况一般是容器内1进程Crash或者被系统终止导致退出。此时首先查看容器退出状态码，然后进一步查看上下文信息进行错误定位。这种情况发生时容器已经删除消失，无法进入容器中查看日志和堆栈等现场信息，所以一般推荐用户对日志、错误记录等文件配置持久化存储，留存更多现场信息。几种常见的状态码如下：

OOMKilled

常见错误状态：OOMKilled

K8s中有两种资源概念：可压缩资源（CPU）和不可压缩资源（内存，磁盘 ）。当CPU这种可压缩资源不足时，Pod只会“饥饿”，但不会退出；而当内存和磁盘IO这种不可压缩资源不足时，Pod会被kill或者驱逐。因为内存资源不足/超限所导致的Pod异常退出的现象被称为Pod OOMKilled。K8s存在两种导致Pod OOMKilled的场景：

• Container Limit Reached，容器内存用量超限

Pod内的每一个容器都可以配置其内存资源限额，当容器实际占用的内存超额，该容器将被OOMKilled并以状态码137退出。OOMKilled往往发生在Pod已经正常运行一段时间后，可能是由于流量增加或是长期运行累积的内存逐渐增加。这种情况需要查看程序日志以了解为什么Pod使用的内存超出了预期，是否出现异常行为。如果发现程序只是按照预期运行就发生了OOM，就需要适当提高Pod内存限制值。一个很常见的错误场景是，JAVA容器设置了内存资源限制值Limit，然而JVM堆大小限制值比内存Limit更大，导致进程在运行期间堆空间越开越大，最终因为OOM被终止。对于JAVA容器来说，一般建议容器内存限制值Limit需要比JVM 最大堆内存稍大一些。

• Limit Overcommit，节点内存耗尽

K8s有两种资源额度概念：请求值Request和限制值Limit，默认调度器按照较小的请求值作为调度依据，保障节点的所有Pod资源请求值总和不超过节点容量，而限制值总和允许超过节点容量，这就是K8s资源设计中的Overcommit（超卖）现象。超卖设计在一定程度上能提高吞吐量和资源利用率，但会出现节点资源被耗尽的情况。当节点上的Pod实际使用的内存总和超过某个阈值，K8s将会终止其中的一个或多个Pod。为了尽量避免这种情况，建议在创建Pod时选择大小相等或相近的内存请求值和限制值，也可以利用调度规则将内存敏感型Pod打散到不同节点。

Pod驱逐

常见错误状态：Pod Evicted

当节点内存、磁盘这种不可压缩资源不足时，K8s会按照QoS等级对节点上的某些Pod进行驱逐，释放资源保证节点可用性。当Pod发生驱逐后，上层控制器例如Deployment会新建Pod以维持副本数，新Pod会经过调度分配到其他节点创建运行。对于内存资源，前文已经分析过可以通过设置合理的请求值和限制值，避免节点内存耗尽。而对于磁盘资源，Pod在运行期间会产生临时文件、日志，所以必须对Pod磁盘容量进行限制，否则某些Pod可能很快将磁盘写满。类似限制内存、CPU 用量的方式，在创建Pod时可以对本地临时存储用量（ephemeral-storage）进行限制。同时，Kubelet驱逐条件默认磁盘可用空间在10%以下，可以调整云监控磁盘告警阈值以提前告警。

Pod失联

常见错误状态：Unkonwn

Pod处于Unkonwn状态，无法获取其详细信息，一般是因为所在节点Kubelet异常，无法向APIServer上报Pod信息。首先检查节点状态，通过Kubelet和容器运行时的日志信息定位错误，进行修复。如果无法及时修复节点，可以先将该节点从集群中删除。

无法被删除

常见错误状态：卡在Terminating

当一个Pod被执行删除操作后，却长时间处于Terminating状态，这种情况的原因有几种：

• Pod关联的finalizer未完成。首先查看Pod的metadata字段是否包含finalizer，通过一些特定上下文信息确认finalizer任务具体是什么，通常finalizer的任务未完成可能是因为与Volume相关。如果finalizer已经无法被完成，可以通过patch操作移除对应的Pod上的finalizer完成删除操作。
• Pod对中断信号没有响应。Pod没有被终止可能是进程对信号没有响应，可以尝试强制删除Pod。
• 节点故障。通过查看相同节点上的其他Pod状态确认是否节点故障，尝试重启Kubelet和容器运行时。如果无法修复，先将该节点从集群中删除。

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