【docker-ce】k8s集群docker容器异常重启问题分析_ITPUB博客

相关文章推荐

忧郁的豆芽 · Linux下快速比较两个目录的不同 - ...· 2 年前 ·

坐怀不乱的啄木鸟 · Python连接Impala实现步骤解析_p ...· 2 年前 ·

千杯不醉的牙膏 · Python编程语言操作MySQL数据库实战 ...· 2 年前 ·

瘦瘦的仙人球 · MySQL的DESC问题_mysql ...· 2 年前 ·

机灵的皮带 · Oracle declare begin ...· 2 年前 ·

### 背景
- 目前[机器学习平台](http://ml.intra.xiaojukeji.com/axe#/)后端采用k8s架构进行GPU和CPU资源的调度和容器编排。k8s的核心能力是容器编排，容器服务的稳定运行直接关系到整体平台的稳定性。
- 春节值班期间，[机器学习平台](http://ml.intra.xiaojukeji.com/axe#/)实验环境-[隔离环境](http://ml.intra.xiaojukeji.com/axe#/k8sinstancemgr/) vgpu资源出现比较多的用户容器异常退出问题。此问题导致Pod中的用户容器发生重建，一些用户在容器运行时环境的数据会丢失，由于平台具有暂存用户异常容器现场的能力，值班同学可以通过恢复用户异常容器现场来恢复用户的数据。
- 用户容器异常退出，虽然可以通过运维工具来恢复用户的数据进行问题降级处理，但是频繁无故的用户容器异常退出，环境重启问题，极大的影响了用户使用 [机器学习平台](http://ml.intra.xiaojukeji.com/axe#/)实验环境-[隔离环境](http://ml.intra.xiaojukeji.com/axe#/k8sinstancemgr/) vgpu资源的体验和值班同学处理类似问题的时效性。
### 问题记录-之看现象
- 【看现场】
  - 版本信息
    root@gpu-ser-xyz:~$ kubelet --version
    Kubernetes v1.14-mlpe-20200225
    root@gpu-ser-xyz:~$ docker version
    Client:
    Version:           18.09.2
    API version:       1.39
    Go version:        go1.10.6
    Git commit:        6247962
    Built:             Sun Feb 10 04:13:27 2019
    OS/Arch:           linux/amd64
    Experimental:      false
    Server: Docker Engine - Community
    Engine:
    Version:          18.09.2
    API version:      1.39 (minimum version 1.12)
    Go version:       go1.10.6
    Git commit:       6247962
    Built:            Sun Feb 10 03:47:25 2019
    OS/Arch:          linux/amd64
    Experimental:     false
    root@gpu-ser-xyz:~$ ctr --address /var/run/docker/containerd/containerd.sock version
    Client:
    Version:  1.2.2
    Revision: 9754871865f7fe2f4e74d43e2fc7ccd237edcbce
    Server:
    Version:  1.2.2
    Revision: 9754871865f7fe2f4e74d43e2fc7ccd237edcbce
    root@gpu-ser-xyz:~$ containerd -v
    containerd github.com/containerd/containerd 1.2.2 9754871865f7fe2f4e74d43e2fc7ccd237edcbce
    root@gpu-ser-xyz:~$ runc -v
    runc version 1.0.0-rc6+dev
    commit: 09c8266bf2fcf9519a651b04ae54c967b9ab86ec
    spec: 1.0.1-dev
    root@gpu-ser-xyz:~$ nvidia-container-runtime -v
    runc version 1.0.0-rc6+dev
    commit: 6635b4f0c6af3810594d2770f662f34ddc15b40d-dirty
    spec: 1.0.1-dev
  - 表格中记录了2020-01-14到2020-02-04期间一部分用户容器的kvm环境、docker、containerd、容器错误码的信息。
    ![avatar](http://img-hxy021.didistatic.com/static/way/do1_FTyiJpyGBkle6Rf9QCsv)
  - 开始部分同学是怀疑cuda版本兼容性问题，导致用户容器异常退出，想通过升级cuda版本查看此问题是否收敛，但是cuda-10.0上也有类似现场，此怀疑不攻自破。
  - 是否是由于用户容器OOM，导致异常退出，通过dmesg也没有查到任何异常日志。OOM论也被否定了。
  - 相同版本的kernel、docker版本，物理GPU节点为出现用户容器重启，只有在kvm vgpu上出现，也让人摸不着头脑。
  - 查看docker的日志，当用户容器异常退出时，就只有正常容器退出 clean up的信息，无其他异常日志。PS:其实此处才是澄清137问题的关键。
    Feb 19 16:00:07 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-19T16:00:07.204930762+08:00" level=info msg="shim reaped" id=18b2fe723696358fb06317c427ab72777f430f074c8473612fad0fc99cbcb226
    Feb 19 16:00:07 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-19T16:00:07.205071630+08:00" level=warning msg="cleaning up after killed shim" id=18b2fe723696358fb06317c427ab72777f430f074c8473612fad0fc99cbcb226 namespace=moby
    Feb 19 16:00:08 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-19T16:00:08.305641212+08:00" level=info msg="ignoring event" module=libcontainerd namespace=moby topic=/tasks/delete type="*events.TaskDelete"
- 【找同盟】
  - 为何出现exitCode=137？
    - [Container exits with non-zero exit code 137](https://success.docker.com/article/what-causes-a-container-to-exit-with-code-137) 介绍了kill -9 (128 + 9) 触发的exitCode=137原因是容器stop时没有处理SIGTERM信号，进行容器优雅的退出。但是其本质还是用户容器异常退出了，不是正常stop操作。容器没有OOM，cpu、memory的监控利用率都没有超标，dmesg和messages日志中都没有异常信息，一度开始怀疑人生。
  - 类似社区137问题
    - [Random task failures with "non-zero exit (137)" since 18.09.1](https://github.com/moby/moby/issues/38768) 这个issue中作者从docker 18.09.0 升级到 18.09.1 (或者18.09.2)版本都会遇到137问题，也怀疑是OOM问题，但是实际应用没有出现OOM相关的日志现场。其中[lwimmer](https://github.com/lwimmer)把docker升级到18.09.3后未出现137问题，[Ghostbaby](https://github.com/Ghostbaby)用户把contianerd升级到1.2.5后也未出现137问题。Maintainer [thaJeztah](https://github.com/thaJeztah)提了containerd 和runc 在18.09.2和18.09.3版本中差异。[containerd/containerd@9754871...e6b3f56](https://github.com/containerd/containerd/compare/9754871865f7fe2f4e74d43e2fc7ccd237edcbce...e6b3f5632f50dbc4e9cb6288d911bf4f5e95b18e) [opencontainers/runc@09c8266...6635b4f](https://github.com/opencontainers/runc/compare/09c8266bf2fcf9519a651b04ae54c967b9ab86ec...6635b4f0c6af3810594d2770f662f34ddc15b40d) 结果就是升级没有出现137的问题了。
### 问题排查-之得细品
- 【升级否】
  - 组内讨论了一波是否直接升级到docker 18.09.2之后的版本来解决137容器重启的问题。但是社区用户的环境毕竟和[机器学习平台](http://ml.intra.xiaojukeji.com/axe#/)还是有差异，存在一些不确定性，在没有详细版本测试情况下，全量升级docker的版本，势必对用户环境稳定性有影响。而且物理GPU节点上部署同样的docker版本，并未出现此问题。保守起见，灰度了一部分节点，升级docker版本，确认是否会出现137问题。
  - 事实升级了docker版本还是会出现137问题。同时并行着再灰度一些containerd的版本。PS:升级了contianerd版本的节点未出现容器137问题。
    ![avatar](http://img-hxy021.didistatic.com/static/way/do1_nPCtexi3bNwpHXBRJZ7s)
- 【抓现场】
  - 从 Random task failures with "non-zero exit (137)" since 18.09.1  issue中发现了auditctl这个信号抓取的工具，可以澄清到底是哪个进程给容器发送了kill -9 信号。
    # 配置捕获SIGKILL
    auditctl -a always,exit -F arch=b64 -S kill,tkill,tgkill -F a1=0x9 -F key=trace_kill_9
  - 发现抓取到的现场确实是/usr/bin/nvidia-container-runtime把用户容器systemd进程kill了。因为GPU节点docker runtime都是使用nvidia-container-runtime。但是还是无法确认为什么被kill -9了。
    time->Wed Feb 19 16:00:07 2020
    type=PROCTITLE msg=audit(1582099207.232:3369619): proctitle=6E76696469612D636F6E7461696E65722D72756E74696D65002D2D726F6F74002F7661722F72756E2F646F636B65722F72756E74696D652D6E76696469612F6D6F6279002D2D6C6F672D666F726D6174006A736F6E0064656C657465002D2D666F72636500313862326665373233363936333538666230363331376334323761
    type=OBJ_PID msg=audit(1582099207.232:3369619): opid=18848 oauid=-1 ouid=0 oses=-1 ocomm="systemd"
    type=SYSCALL msg=audit(1582099207.232:3369619): arch=c000003e syscall=62 success=yes exit=0 a0=49a0 a1=9 a2=0 a3=0 items=0 ppid=14134 pid=23413 auid=4294967295 uid=0 gid=0 euid=0 suid=0 fsuid=0 egid=0 sgid=0 fsgid=0 tty=(none) ses=4294967295 comm="nvidia-containe" exe="/usr/bin/nvidia-container-runtime" key="trace_kill_9"
  - 一方面为了抓取更多的docker日志，灰度一部分节点，打开docker debug日志开关。
  - 一方面为了确认是否有进程coredump的问题，把一些节点的coredump配置也打开，抓取问题现场。
  - 同时review docker的代码，发现容器创建运行的一个简单基本流程是dockerd -> containerd -> containerd-shim -> nvidia-container-runtime -> entrypoint。containerd-shim托管了容器的运行时状态，当contianerd-shim 异常退出时，会调用[exitHandler](https://github.com/containerd/containerd/blob/v1.2.2/runtime/v1/shim/client/client.go#L79) 中进行[cleanupAfterDeadShim](https://github.com/containerd/containerd/blob/v1.2.2/runtime/v1/linux/runtime.go#L354)操作触发kill -9。
  - 为了确认containerd-shim进程是异常退出，增加kill -15信号捕获。
    # 配置捕获SIGTERM
    auditctl -a always,exit -F arch=b64 -S kill,tkill,tgkill -F a1=0xF -F key=trace_kill_15
  - 抓取到trace信号 -9 和-15，证明containerd-shim进程确实异常退出，具体还是需要确认是什么原因导致。
    time->Thu Feb 20 22:47:19 2020
    type=PROCTITLE msg=audit(1582210039.403:2649702): proctitle=6E76696469612D636F6E7461696E65722D72756E74696D65002D2D726F6F74002F7661722F72756E2F646F636B65722F72756E74696D652D6E76696469612F6D6F6279002D2D6C6F672D666F726D6174006A736F6E0064656C657465002D2D666F72636500666631613337626130303962396262396562303466633861643763
    type=OBJ_PID msg=audit(1582210039.403:2649702): opid=2858 oauid=-1 ouid=0 oses=-1 ocomm="systemd"
    type=SYSCALL msg=audit(1582210039.403:2649702): arch=c000003e syscall=62 success=yes exit=0 a0=b2a a1=9 a2=0 a3=0 items=0 ppid=24502 pid=6558 auid=4294967295 uid=0 gid=0 euid=0 suid=0 fsuid=0 egid=0 sgid=0 fsgid=0 tty=(none) ses=4294967295 comm="nvidia-containe" exe="/usr/bin/nvidia-container-runtime" key="trace_kill_9"
    time->Thu Feb 20 22:47:26 2020
    type=PROCTITLE msg=audit(1582210046.181:2649752): proctitle="/usr/lib/systemd/systemd-udevd"
    type=OBJ_PID msg=audit(1582210046.181:2649752): opid=6686 oauid=-1 ouid=0 oses=-1 ocomm="systemd-udevd"
    type=SYSCALL msg=audit(1582210046.181:2649752): arch=c000003e syscall=62 success=yes exit=0 a0=1a1e a1=f a2=8 a3=bb8 items=0 ppid=1 pid=16425 auid=4294967295 uid=0 gid=0 euid=0 suid=0 fsuid=0 egid=0 sgid=0 fsgid=0 tty=(none) ses=4294967295 comm="systemd-udevd" exe="/usr/lib/systemd/systemd-udevd" key="trace_kill_15"
    time->Thu Feb 20 22:47:42 2020
    type=PROCTITLE msg=audit(1582210062.620:2649753): proctitle="/usr/sbin/init"
    type=OBJ_PID msg=audit(1582210062.620:2649753): opid=7283 oauid=-1 ouid=0 oses=-1 ocomm="sshd"
    type=SYSCALL msg=audit(1582210062.620:2649753): arch=c000003e syscall=62 success=yes exit=0 a0=bf a1=f a2=0 a3=ffffffc0 items=0 ppid=6661 pid=6683 auid=4294967295 uid=0 gid=0 euid=0 suid=0 fsuid=0 egid=0 sgid=0 fsgid=0 tty=(none) ses=4294967295 comm="systemd" exe="/usr/lib/systemd/systemd" key="trace_kill_15"
- 【起死回生】
  - containerd-shim 异常退出现场，看到在执行docker exec命令时，发生了panic: runtime error: invalid memory address or nil pointer dereference，显示代码访问空指针，contaienrd-shim进程异常退出，触发cleanupAfterDeadShim，导致用户容器异常退出。
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.374422177+08:00" level=debug msg="Calling POST /v1.39/containers/de42a6372c1d996efc475d294afc42f430beaad3ff443a86f124754a70a1b517/exec"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.374608247+08:00" level=debug msg="form data: {\"AttachStderr\":true,\"AttachStdin\":true,\"AttachStdout\":true,\"Cmd\":[\"ip\",\"a\"],\"Detach\":false,\"DetachKeys\":\"\",\"Env\":null,\"Privileged\":false,\"Tty\":false,\"User\":\"\",\"WorkingDir\":\"\"}"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.376137747+08:00" level=debug msg="Calling POST /v1.39/exec/0f80962a9b908b89ea5af2f20f361e9dc10cfee6986cdc29d59e040e863427ef/start"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.376236749+08:00" level=debug msg="form data: {\"Detach\":false,\"Tty\":false}"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.376409211+08:00" level=debug msg="starting exec command 0f80962a9b908b89ea5af2f20f361e9dc10cfee6986cdc29d59e040e863427ef in container de42a6372c1d996efc475d294afc42f430beaad3ff443a86f124754a70a1b517"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.377794937+08:00" level=debug msg="attach: stdin: begin"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.377888031+08:00" level=debug msg="attach: stdout: begin"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.377945302+08:00" level=debug msg="attach: stderr: begin"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.378383214+08:00" level=debug msg="Closing buffered stdin pipe"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.378459556+08:00" level=debug msg="attach: stdin: end"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.521401882+08:00" level=debug msg="event published" ns=moby topic="/tasks/exec-started" type=containerd.events.TaskExecStarted
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.522615348+08:00" level=debug msg=event module=libcontainerd namespace=moby topic=/tasks/exec-started
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.742957161+08:00" level=debug msg="event published" ns=moby topic="/tasks/exit" type=containerd.events.TaskExit
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.744535201+08:00" level=debug msg=event module=libcontainerd namespace=moby topic=/tasks/exit
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.745009232+08:00" level=debug msg="attach: stderr: end"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.745069071+08:00" level=debug msg="attach: stdout: end"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.745086517+08:00" level=debug msg="attach done"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.749102092+08:00" level=debug msg="Calling GET /v1.39/exec/0f80962a9b908b89ea5af2f20f361e9dc10cfee6986cdc29d59e040e863427ef/json"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.793241263+08:00" level=debug msg="Calling GET /v1.38/containers/json?all=1&filters=%7B%22label%22%3A%7B%22io.kubernetes.docker.type%3Dpodsandbox%22%3Atrue%7D%7D&limit=0"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.803366670+08:00" level=debug msg="Calling GET /v1.38/containers/json?all=1&filters=%7B%22label%22%3A%7B%22io.kubernetes.docker.type%3Dcontainer%22%3Atrue%7D%7D&limit=0"
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz systemd: Removed slice User Slice of root.
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: panic: runtime error: invalid memory address or nil pointer dereference
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: [signal SIGSEGV: segmentation violation code=0x1 addr=0x78 pc=0x5ff488]
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: goroutine 5 [running]:
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: github.com/containerd/containerd/runtime/v1/linux/proc.(*execProcess).pidv(...)
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: /go/src/github.com/containerd/containerd/runtime/v1/linux/proc/exec.go:76
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: github.com/containerd/containerd/runtime/v1/linux/proc.(*execStoppedState).Pid(0x8d8cf0, 0xffffffffffffffff)
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: /go/src/github.com/containerd/containerd/runtime/v1/linux/proc/exec_state.go:175 +0x8
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: github.com/containerd/containerd/runtime/v1/linux/proc.(*execProcess).Pid(0xc4201e0000, 0x55ec)
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: /go/src/github.com/containerd/containerd/runtime/v1/linux/proc/exec.go:72 +0x34
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: github.com/containerd/containerd/runtime/v1/shim.(*Service).checkProcesses(0xc42000e0c0, 0xbf8d68647291f929, 0xbec8633ef91e, 0x8bc720, 0x4308, 0x0)
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: /go/src/github.com/containerd/containerd/runtime/v1/shim/service.go:514 +0xde
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: github.com/containerd/containerd/runtime/v1/shim.(*Service).processExits(0xc42000e0c0)
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: /go/src/github.com/containerd/containerd/runtime/v1/shim/service.go:492 +0xd0
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: created by github.com/containerd/containerd/runtime/v1/shim.NewService
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: /go/src/github.com/containerd/containerd/runtime/v1/shim/service.go:91 +0x3e9
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.874199295+08:00" level=info msg="shim reaped" id=de42a6372c1d996efc475d294afc42f430beaad3ff443a86f124754a70a1b517
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: time="2020-02-25T22:07:13.874266470+08:00" level=warning msg="cleaning up after killed shim" id=de42a6372c1d996efc475d294afc42f430beaad3ff443a86f124754a70a1b517 namespace=moby
### 问题分析-之论本质
- 【从代码中来到代码中去】
  - 为什么在打开docker debug日志节点能抓到现场，线上其他vgpu上为什么没有出现SIGSEGV这个panic的问题。
    - containerd-shim出现panic时，因为containerd启动containerd-shim进程时，stdout/stderr都没有重定向到os的stdout/stderr上，所以在messages中没有找到任何panic信息。只有debug日志打开时，
      containerd-shim设置了重定向
      ，才会有panic的日志输出。
      if debug {
      cmd.Stdout = os.Stdout
      cmd.Stderr = os.Stderr
  - 为什么containerd-shim出现panic时，dmesg和/var/log/message中都没有相关segment fault的日志。
    - c/c++程序遇到segment fault都会在messages有类似的日志。
      segfault at 0 ip 00000000004005c7 sp 00007ffce36494f0 error 6 in main。因为containerd-shim是go程序，go的runtime catch到了SIGSEGV。当containerd-shim SIGSEGV 触发panic时，go runtime会调用runtime.crash，dieFromSignal(_SIGABRT) 实际 raise的是SIGABRT信号，所以dmesg和/var/log/message同时由于docker启动的时候，没有配置GOTRACEBACK=crash环境变量，默认是 GOTRACEBACK=single，ulimited -c 是0，也不会生成coredump文件。
  - 为什么容器中会有频繁的exec操作
    - 平台kubelet使用内网sdn接口获取ip，没有使用cni插件的方式，当每秒执行PLEG，检查Pod状态，通过docker exec -i ip a 获取Pod IP。
    - 频繁的exec操作，增加了containerd-shim触发exec bug概率。
  - 问题本质是[exec.go代码](https://github.com/containerd/containerd/blob/v1.2.2/runtime/v1/linux/proc/exec.go#L76) 访问了空指针。
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: panic: runtime error: invalid memory address or nil pointer dereference
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: [signal SIGSEGV: segmentation violation code=0x1 addr=0x78 pc=0x5ff488]
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: goroutine 5 [running]:
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: github.com/containerd/containerd/runtime/v1/linux/proc.(*execProcess).pidv(...)
    Feb 25 22:07:13 gpu-ser-xyz dockerd: /go/src/github.com/containerd/containerd/runtime/v1/linux/proc/exec.go:76
- 【从社区来到社区去】
  - containerd社区相关的issue，在1.2.2版本上抓到了和我们类似的现场，pid原来是int类型修改成safePid，加锁线程安全了。[[signal SIGSEGV: segmentation violation code=0x1 addr=0x78 pc=0x5ff488\]](https://github.com/containerd/containerd/issues/2969)
  - [Fix exec race condition](https://github.com/containerd/containerd/pull/2970) pr中已经解决2969此问题，1.2.3版本上合入了这个commit：[5730c5003980f2b8c6d18188b56188230353ba81](https://github.com/containerd/containerd/commit/5730c5003980f2b8c6d18188b56188230353ba81)
  - 同时也能解释通升级到containerd 1.2.3之后的版本，容器未出现137问题
### 解决方案
- 【降运维】
  - 在137问题根本原因未澄清前，为了减少用户容器异常退出带来的运维工作量。修改了kubelet 容器异常重启的策略，通过用户容器的标签信息，将平台实验环境vgpu的容器发生异常退出时，不在是容器重建，修改成容器重启。
  - 修改平台Daemonset hostNetwork=true的方式，不在使用sdn网络，减少exec操作。
- 【开处方】
  - 问题本质原因是containerd execde bug，后续增量环境containerd升级至1.2.4版本。
  - 去除kubelet sdn网络exec获取容器IP的方式。
  - 使用平台自研的sdn cni网络插件，目前正在研发中。
### 参考文档
- [Container exits with non-zero exit code 137](https://success.docker.com/article/what-causes-a-container-to-exit-with-code-137)
- [STOPSIGNAL--与信号转发](https://github.com/zhangguanzhang/docker-need-to-know/blob/master/2.docker-image/dockerfile/stopsignal.md)
- [Random task failures with "non-zero exit (137)" since 18.09.1](https://github.com/moby/moby/issues/38768)
- [[signal SIGSEGV: segmentation violation code=0x1 addr=0x78 pc=0x5ff488]](https://github.com/containerd/containerd/issues/2969)
### 作者：童超【 滴滴出行资深软件开发工程师】
- [	现在注册滴滴云，得8888元立减红包](https://app.didiyun.com/#/auth/signup?channel=14816)
- [7月特惠，1C2G1M云服务器 9.9元/月限时抢](https://www.didiyun.com/?channel=14816)
- [滴滴云使者专属特惠，包年云服务器低至68元/年](https://www.didiyun.com/envoy/e-index.html?channel=14816)
- [输入大师码【7886】，GPU全线产品9折优惠](https://www.didiyun.com/production/gpu.html?channel=14816)

来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/31559758/viewspace-2705938/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。

广播电视节目制作经营许可证(京) 字第1234号中国互联网协会会员