为什么我的 GPU 节点都挂了

发表于 更新于 分类于 本文字数： 26k 阅读时长 ≈ 1:49

背景

最近在公司收到了一条告警，K8S 集群中的 GPU 的节点一台接一台的变成了 NotReady 状态了。过了半个小时，业务找我说他们的服务起不来了，同时服务的所有的实例全都异常了。因为我们线上没有关闭 controller manager Node 异常的驱逐，如果业务代码会把宿主机节点跑死,节点上的异常业务就会触发迁移，迁移完接着把下一台节点跑死。如同葫芦娃救爷爷一般，全军覆没。最后 GPU 节点全部跪了。

复现

业务侧复现

业务侧给了一个jar包，pod 配置内存 limit 40g，宿主机62g内存。则会出现异常，宿主机节点会被跑死。

将 Pod 的内存 limit 改为 20g，Pod 则会运行一段时间后达到 cgroup 的限制大小，触发OOM。

模拟复现

如过你也想在自己的集群里模拟复现类似的场景可以使用如下方式。

下面尝试用 docker 复现需要在阿里云开一台 GPU 实例 ecs.gn6i-c16g1.4xlarge 16c64g 1*T4 GPU这个规格，大体上20块钱一个小时。驱动选择自动安装就好。都勾上。系统选择 alinux3.2

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curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
  
sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
sudo systemctl start docker
[ $(uname -m) = x86_64 ] && curl -Lo ./kind https://kind.sigs.k8s.io/dl/v0.22.0/kind-linux-amd64
chmod +x ./kind
sudo mv ./kind /usr/local/bin/kind
kind create cluster --name k1

sudo docker run --gpus=all -m 40g -it  phantooom/hostboom-tiny

问题排查

节点已经关闭swap了。

为什么 Pod limit 40g 节点会处于半死不活的状态？

为什么同时 Pod 没有被 OOM 掉？

为什么 Pod limit 20g 则 Pod 会被正常 OOM 掉？

运行异常代码，一会你就会发现节点变成 NotReady（K8S节点状态） 了。然后机器的负载变得非常的诡异。不管是ssh 还是vnc。执行任何命令都变的非常的慢，可能十几秒钟可以输入一个字符。

资源占用大体上是这个样子的。

Untitled

打满的IO

磁盘读 IOPS 4w的样子依然是打满状态，我们观察下到底是谁占了，如下图所示:

Untitled

几乎所有程序都在疯狂的进行读操作，这是为什么？

被刷空的cache

Untitled

观察到 IO 打到非常高。同时看了一下 top 如上图所示，这个大概猜到是cache全部被刷出去了造成。程序要运行，如果依赖了动态库则这部分需要加载到内存当中，这部分内容是用到的时候如果不存在则触发缺页中断从磁盘加载，平时也不会也不会释放，但是如果内存非常紧张的时候则这部分内存是允许释放的，如果程序再次执行的时候需要到动态库里面的代码则重新触发缺页中断，从磁盘读取。所以我们猜测大体上是内存紧张，动态库分配的内存被释放了。

进一步验证

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| Name                                                                          | Size (bytes)   | Pages      | Cached    | Percent |
|-------------------------------------------------------------------------------+----------------+------------+-----------+---------|
| /usr/local/cloudmonitor/bin/argusagent                                        | 114843023      | 28038      | 1069      | 003.813 |
| /usr/bin/kubelet                                                              | 188908296      | 46121      | 820       | 001.778 |
| /usr/bin/containerd-shim-runc-v2                                              | 10158080       | 2480       | 629       | 025.363 |
| /root/hcache                                                                  | 2542252        | 621        | 540       | 086.957 |
| /usr/local/share/aliyun-assist/2.2.3.579/aliyun-service                       | 32559921       | 7950       | 322       | 004.050 |
| /usr/lib64/libc-2.32.so                                                       | 3299704        | 806        | 311       | 038.586 |
| /usr/bin/containerd                                                           | 53171440       | 12982      | 274       | 002.111 |
| /usr/local/share/assist-daemon/assist_daemon                                  | 3819656        | 933        | 271       | 029.046 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libModuleMetadata.so                | 2996336        | 732        | 269       | 036.749 |
| /usr/lib64/libsystemd.so.0.23.0                                               | 1398376        | 342        | 165       | 048.246 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libgrpc.so.10                       | 4040312        | 987        | 80        | 008.105 |
| /usr/lib64/libpython3.6m.so.1.0                                               | 3164008        | 773        | 76        | 009.832 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/AliYunDun                           | 3174360        | 775        | 59        | 007.613 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libaegisProcMng.so                  | 441632         | 108        | 53        | 049.074 |
| /usr/lib64/libstdc++.so.6.0.28                                                | 2034504        | 497        | 48        | 009.658 |
| /usr/lib64/libtinfo.so.6.1                                                    | 187488         | 46         | 46        | 100.000 |
| /usr/lib/systemd/libsystemd-shared-239.so                                     | 2767336        | 676        | 32        | 004.734 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libaegisMonitor.so                  | 348504         | 86         | 27        | 031.395 |
| /usr/lib64/ld-2.32.so                                                         | 268904         | 66         | 19        | 028.788 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libgpr.so.10                        | 73440          | 18         | 16        | 088.889 |
| /var/db/nscd/passwd                                                           | 217032         | 53         | 16        | 030.189 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libaegisFileWatch.so                | 387464         | 95         | 16        | 016.842 |
| /usr/lib64/libpthread-2.32.so                                                 | 304440         | 75         | 16        | 021.333 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libaegisNetWork.so                  | 583920         | 143        | 15        | 010.490 |
| /var/db/nscd/group                                                            | 217032         | 53         | 15        | 028.302 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libaqsUtil.so.1                     | 573840         | 141        | 15        | 010.638 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libaegisIpc.so                      | 215080         | 53         | 12        | 022.642 |
| /usr/lib64/libglib-2.0.so.0.6800.4                                            | 1300472        | 318        | 10        | 003.145 |
| /usr/local/aegis/aegis_update/AliYunDunUpdate                                 | 3724520        | 910        | 9         | 000.989 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libModuleCommon.so                  | 603664         | 148        | 7         | 004.730 |
| /etc/csi-tool/csiplugin-connector                                             | 3385062        | 827        | 2         | 000.242 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libaqsHttp.so.1                     | 41528          | 11         | 2         | 018.182 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libaegisCommon.so.1                 | 202288         | 50         | 2         | 004.000 |
| /usr/lib64/libdbus-1.so.3.19.7                                                | 359480         | 88         | 2         | 002.273 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libFileQuara.so                     | 512496         | 126        | 2         | 001.587 |
| /usr/sbin/rngd                                                                | 123872         | 31         | 2         | 006.452 |
| /usr/lib64/libev.so.4.0.0                                                     | 71416          | 18         | 2         | 011.111 |
| /usr/sbin/atd                                                                 | 37344          | 10         | 2         | 020.000 |
| /usr/lib64/rsyslog/imjournal.so                                               | 38312          | 10         | 2         | 020.000 |
| /usr/lib64/libgio-2.0.so.0.6800.4                                             | 2053336        | 502        | 2         | 000.398 |
| /usr/sbin/chronyd                                                             | 371672         | 91         | 2         | 002.198 |
| /usr/sbin/iprinit                                                             | 153184         | 38         | 2         | 005.263 |
| /usr/sbin/iprupdate                                                           | 153264         | 38         | 2         | 005.263 |
| /usr/bin/rpcbind                                                              | 71128          | 18         | 2         | 011.111 |
| /usr/sbin/iprdump                                                             | 153616         | 38         | 2         | 005.263 |
| /usr/lib64/libm-2.32.so                                                       | 1921824        | 470        | 1         | 000.213 |
| /usr/sbin/sshd                                                                | 906736         | 222        | 1         | 000.450 |
| /run/systemd/journal/kernel-seqnum                                            | 8              | 1          | 1         | 100.000 |
| /usr/local/aegis/aegis_client/aegis_11_37/libaqsNetWork.so.1                  | 32552          | 8          | 1         | 012.500 |
| /usr/lib64/libblkid.so.1.1.0                                                  | 347608         | 85         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libresolv-2.32.so                                                  | 130104         | 32         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libkeyutils.so.1.6                                                 | 24344          | 6          | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libkrb5support.so.0.1                                              | 71408          | 18         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libhogweed.so.4.5                                                  | 206008         | 51         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libgmp.so.10.4.0                                                   | 687248         | 168        | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libgnutls.so.30.28.2                                               | 2067656        | 505        | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libnettle.so.6.5                                                   | 243544         | 60         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libffi.so.6.0.2                                                    | 41312          | 11         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib/systemd/systemd-resolved                                             | 470928         | 115        | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libp11-kit.so.0.3.0                                                | 1266728        | 310        | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libtasn1.so.6.5.5                                                  | 78800          | 20         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libtirpc.so.3.0.0                                                  | 201048         | 50         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib/systemd/systemd-logind                                               | 275016         | 68         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libcom_err.so.2.1                                                  | 24920          | 7          | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libbrotlicommon.so.1.0.6                                           | 138912         | 34         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libsasl2.so.3.0.0                                                  | 129568         | 32         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libldap-2.4.so.2.10.9                                              | 341296         | 84         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/liblber-2.4.so.2.10.9                                              | 67104          | 17         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libcrypt.so.1.1.0                                                  | 144264         | 36         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libpsl.so.5.3.1                                                    | 78832          | 20         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libgssapi_krb5.so.2.2                                              | 359936         | 88         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libjansson.so.4.14.0                                               | 67168          | 17         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libbrotlidec.so.1.0.6                                              | 57736          | 15         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libssh.so.4.8.7                                                    | 476840         | 117        | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libnghttp2.so.14.17.0                                              | 175128         | 43         | 0         | 000.000 |
| /var/db/nscd/hosts                                                            | 217032         | 53         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libk5crypto.so.3.1                                                 | 100432         | 25         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libnss_sss.so.2                                                    | 50344          | 13         | 0         | 000.000 |
| /usr/sbin/nscd                                                                | 219992         | 54         | 0         | 000.000 |
| /var/db/nscd/netgroup                                                         | 217032         | 53         | 0         | 000.000 |
| /var/db/nscd/services                                                         | 217032         | 53         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libnss_systemd.so.2                                                | 955680         | 234        | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libnss_myhostname.so.2                                             | 727808         | 178        | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libnss_dns-2.32.so                                                 | 39896          | 10         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib/locale/locale-archive                                                | 223542144      | 54576      | 0         | 000.000 |
| /usr/bin/dbus-daemon                                                          | 253328         | 62         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libexpat.so.1.6.7                                                  | 190784         | 47         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libkrb5.so.3.3                                                     | 975024         | 239        | 0         | 000.000 |
| /usr/lib/systemd/systemd-udevd                                                | 434032         | 106        | 0         | 000.000 |
| /usr/lib/modules/5.10.134-16.1.al8.x86_64/modules.alias.bin                   | 696359         | 171        | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libgmodule-2.0.so.0.6800.4                                         | 20088          | 5          | 0         | 000.000 |
| /usr/sbin/NetworkManager                                                      | 3597064        | 879        | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/NetworkManager/1.40.16-4.0.1.al8/libnm-device-plugin-team.so       | 53728          | 14         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib/modules/5.10.134-16.1.al8.x86_64/modules.builtin.bin                 | 11735          | 3          | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/gconv/gconv-modules.cache                                          | 26998          | 7          | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/NetworkManager/1.40.16-4.0.1.al8/libnm-settings-plugin-ifcfg-rh.so | 314560         | 77         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libgobject-2.0.so.0.6800.4                                         | 376296         | 92         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib/modules/5.10.134-16.1.al8.x86_64/modules.dep.bin                     | 256904         | 63         | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libndp.so.0.1.1                                                    | 33040          | 9          | 0         | 000.000 |
| /usr/lib64/libpcre.so.1.2.10                                                  | 493648         | 121        | 0         | 000.000 |
+-------------------------------------------------------------------------------+----------------+------------+-----------+---------+
  • Pages 表示这个文件的总的需要的内存页数
  • Cached 表示这个文件缓存在内存中的页数
  • Percent 则是在内存中的比例

我们可以看到确实都被刷出去了。所以大体的流程是可能是

  • 内存用的太多了，可用内存到达了low & min 的水位线
  • kswapd0 开始回收动态库的缓存。
  • 程序又要运行某段动态库中的代码
  • 然后又触发缺页中断把动态库的部分内容重新放到内存。
  • 其他程序要运行
  • 然kswapd0继续回收动态库的缓存
  • 多个程序轮流获得 CPU 运行，不断将各种动态库加载到内存，提出内存，循环往复打爆磁盘读 IO

我们手动触发一下kdump看下系统的状态。

Untitled

kswapd 确实是在page释放

后续在 任叔 那边了解到了更优雅的办法，不一定要用kdump的方式 可以使用 echo ‘l’ > /proc/sysrq-trigger 的方式打印stack。

消失的内存

内存不足的时候各类cache才会开始释放，我们开始分析内存的问题。如下图所示：

Untitled

我们观察到如下情况:

  1. kswapd0 启动了
  2. free&avail 只有1g+ buff/cache 也只有1.5G的样子
  3. java 也只有5g的内存使用，没有其他特别占用内存的进程。

那么问题来了。我的内存哪里去了？

我们把所有的进程加载一起内存不过30g，剩下的内存去哪里了？cache/buffer 也没有多少,估计是让内核占了。

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 cat /proc/meminfo
MemTotal:       63596320 kB
MemFree:          433348 kB
MemAvailable:      16240 kB
Buffers:             852 kB
Cached:            26580 kB
SwapCached:            0 kB
Active:            16720 kB
Inactive:       27111048 kB
Active(anon):       3880 kB
Inactive(anon): 27101972 kB
Active(file):      12840 kB
Inactive(file):     9076 kB
Unevictable:           0 kB
Mlocked:               0 kB
SwapTotal:             0 kB
SwapFree:              0 kB
Dirty:                12 kB
Writeback:             0 kB
AnonPages:      27100712 kB
Mapped:           105652 kB
Shmem:              5188 kB
Slab:             516752 kB
SReclaimable:      47820 kB
SUnreclaim:       468932 kB
KernelStack:       16512 kB
PageTables:        72564 kB
NFS_Unstable:          0 kB
Bounce:                0 kB
WritebackTmp:          0 kB
CommitLimit:    31798160 kB
Committed_AS:   53252204 kB
VmallocTotal:   34359738367 kB
VmallocUsed:           0 kB
VmallocChunk:          0 kB
Percpu:            15360 kB
HardwareCorrupted:     0 kB
AnonHugePages:  25145344 kB
ShmemHugePages:        0 kB
ShmemPmdMapped:        0 kB
FileHugePages:         0 kB
FilePmdMapped:         0 kB
CmaTotal:              0 kB
CmaFree:               0 kB
HugePages_Total:       0
HugePages_Free:        0
HugePages_Rsvd:        0
HugePages_Surp:        0
Hugepagesize:       2048 kB
Hugetlb:               0 kB
DirectMap4k:    37127992 kB
DirectMap2M:    26834944 kB
DirectMap1G:     3145728 kB
  • Slab 很低
  • KernelStack 很低
  • PageTables 很低

这个时候我们看下slab的具体分配吧。

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65
 Active / Total Slabs (% used)      : 9927144 999243428 (99.3
 Active / Total Caches (% used)     : 10380 / 99380.0%)
 Active / Total Size (% used)       : 488344.34K / 512542.09K (95.3%)
 Minimum / Average / Maximum Object : 090503.86.05K /2913.43K   5.6

  OBJS ACTIVE  USE OBJ SIZE  SLABS OBJ/SLAB CACHE SIZE NAME
8650926 8650926 100%    0.04K  84813      102    339252K nvidia_pte_cache-2782818403
 69760  67912  97%    0.06K   1090       64      4360K kmalloc-64
 61698  28017  43%    0.20K   1582       39     12656K dentry
 60099  27130  45%    0.13K   1541       30      6328K kernfs_node_cache
 32096  32096 100%    0.50K   1003       32     16048K kmalloc-512
 32064  32064 100%    0.12K   1002       32      6032K kmalloc-128
 26132  29632  97%    0.03K    206      128       814K kmalloc-32
 26080  26017  96%    1.00K    815       32     26080K kmalloc-1024
 21760  21760 100%    0.02K     85      256       340K kmalloc-16
 20076  20076 100%    0.09K    478       42      1912K kmalloc-96
 18070  13330  73%    0.61K    695       26     11120K inode_cache
 17850  17850 100%    0.04K    175      102       700K Acpi-Namespace
 14352   5455  38%    0.09K    312       46      1248K vmap_area
 14994  14994 100%    0.04K    147      102       588K ext4_extent_status
 14352   5455  38%    0.29K    312       46      1248K vmap_area
 12670  11725  92%    0.06K    202       64       896K anon_vma_chain
 12416  11577  93%    0.01K    194      512       776K kmalloc-8
 10248   3764  36%    0.57K    366       28      5856K radix_tree_node
  9072   4018  44%    1.09K    324       29      9184K ext4_inode_cache
  8992   8992 100%    0.12K    281       32      1124K seq_file
  7461   3473  38%    1.09K    309       29      9888K ext4_inode_cache
  7527   7527 100%    0.10K    193       39       772K anon_vma
  7476   7243  96%    0.29K    278       42      1424K kmalloc-192
  6486   6115  86%    0.69K    141       46      4512K ovl_inode
  6486   4047  62%    0.69K    141       46      4512K ovl_inode
  6300   6300 100%    0.71K    140       45      4480K shmem_inode_cache
  5734   5568  97%    2.68K    122       47      3904K proc_inode_cache
  5350   5350 100%    0.16K    214       25       856K sigqueue
  5265   4740  97%    0.10K    135       39       540K buffer_head
  4688   4688 100%    2.00K    293       16      9376K kmalloc-2048
  4536   4536 100%    0.19K    108       42       864K cred_jar
  4505   4505 100%    0.05K     53       85       212K ftrace_event_field
  4096   4096 100%    0.02K     16      256        64K selinux_file_security
  4096   4096 100%    0.02K     16      256        64K selinux_file_security
  3104   3104 100%    0.25K     97       32       776K skbuff_head_cachervation
  2958   2958 100%    0.08K     58       51       232K task_delay_info
  2912   2912 100%    0.07K     52       56       208K Acpi-Operand
  2720   2720 100%    0.02K     16      170        64K avtab_node
  2436   2436 100%    0.14K     87       28       348K ext4_groupinfo_4k
  1856   1856 100%    0.25K     58       32       464K kmalloc-256
  1856   1856 100%    0.06K     29       64       116K ebitmap_node
  1632   1632 100%    0.04K     16      102        64K pde_opener
  1600   1600 100%    0.16K     64       25       256K sigqueue
  1512   1512 100%    0.19K     36       42       288K proc_dir_entry
  1460   1460 100%    0.05K     20       73        80K mbcache
  1408   1408 100%    0.25K     44       32       352K pool_workqueue
  1380   1380 100%    1.06K     46       30      1472K signal_cache
  1334   1334 100%    0.69K     29       46       928K sock_inode_cache
  1292   1292 100%    0.12K     38       34       152K jbd2_journal_head
  1288   1288 100%    0.07K     23       56        92K eventpoll_pwq
  1168   1168 100%    0.05K     16       73        64K Acpi-Parse
  1143   1126  98%    8.19K    381        3     12192K task_struct
  1037   1082 100%    0.06K     79       64        28K ext4_io_end
  1088   1088 100%    0.06K     17       64        68K ext4_io_end
   897    897 100%    0.10K     23       39        92K blkdev_ioc
   896    896 100%    0.07K     16       56        64K jbd2_journal_handle
   850    636  74%    0.31K     34       25       272K bio-0
   828    828 100%    0.69K     18       46       576K files_cache
   784    784 100%    0.56K     28       48       448K skbuff_fclone_cache

nvidia_pte_cache-2782818403 非常奇怪，但是 8650926 * 0.04K = 300M+ 这个就很少。

不过这个pte就很令人产生遐想，会不会是page table。如果说每个这个pte-cache背后都有一个对应的page那么这就是很大的内存了。假设如果这个每个object 背后对应的都是一个page的话， 8650926 * 4k(单个page大小) = 30g+ 这个跟我们丢掉的内存空间确实比较接近，非常值得怀疑。

搜一下nvidia_pte_cache这个东西。

https://github.com/NVIDIA/open-gpu-kernel-modules/blob/main/kernel-open/nvidia/nv.c#L414

看起来是gpu驱动里面的东西，我们看下是不是调用这里面的方法申请到的内核的内存。

看了下里面大部分都是nv开头的函数，我们重跑一遍我们的程序，然后看下对应带nv字样的函数调用数量。

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./funccount 'nv*'
FUNC                              COUNT
nv_drm_fence_supported_ioctl          2
nvidia_dev_get                        2
nvidia_dev_put                        2
nvkms_alloc_ref_ptr                   2
nvkms_close_gpu                       2
nvkms_free_ref_ptr                    2
nvkms_memcpy                          2
nvkms_open                            2
nvkms_open_common                     2
nvkms_open_gpu                        2
nvkms_snprintf                        2
nvkms_strcmp                          2
nvkms_close                           3
nvkms_copyin                          3
nvkms_copyout                         3
nvkms_ioctl                           3
nv_drm_get_dev_info_ioctl             4
nvidia_read_card_info                 4
nv_get_usermap_access_params          6
nv_is_gpu_accessible                  6
nvkms_free_timer                      6
nvkms_memset                         18
nv_vm_map_pages                      18
nv_vm_unmap_pages                    21
nv_assert_not_in_gpu_exclusion       24
nv_is_uuid_in_gpu_exclusion_li       24
nvkms_free                           26
nv_open_device                       26
nvkms_alloc                          27
nvidia_close_callback                37
nv_close_device                      39
nvkms_call_rm                        48
nvidia_modeset_rm_ops_alloc_st       52
nvidia_modeset_rm_ops_free_sta       52
nv_alloc_user_mapping                59
nvidia_mmap_sysmem                   59
nv_add_mapping_context_to_file       65
nvidia_frontend_mmap                 65
nvidia_mmap                          65
nvidia_mmap_helper                   65
nv_free_user_mapping                 74
nv_get_file_private                  81
nvidia_ctl_close.constprop.0         81
nvidia_vma_release                   83
nv_alloc_file_private                87
nvidia_open                          87
nvidia_frontend_open                 89
nv_put_file_private                  89
nvidia_close                        118
nvidia_frontend_close               121
nv_match_dev_state                  156
nv_get_ctl_state                    189
nvidia_rc_timer_callback            440
nvidia_frontend_poll                660
nvidia_poll                         660
nv_create_dma_map_scatterlist       724
nv_dma_map_scatterlist.constpr      724
nv_dma_map_scatterlist.part.0       724
nv_load_dma_map_scatterlist         724
nv_map_dma_map_scatterlist          724
nv_alloc_system_pages               728
nv_destroy_dma_map_scatterlist      738
nv_unmap_dma_map_scatterlist        738
nv_free_system_pages                743
nvidia_isr                         3114
nvidia_isr_msix                    3114
nv_uvm_event_interrupt             3114
nvidia_ioctl                       4386
nvidia_frontend_unlocked_ioctl     4389
nv_alloc_contig_pages              7463
nv_free_contig_pages               7469
nv_alloc_pages                     8191
nv_compute_gfp_mask                8191
nv_dma_map_alloc                   8191
nv_dma_map_pages                   8191
nvos_create_alloc                  8191
nv_requires_dma_remap              8191
nv_dma_unmap_alloc                 8212
nv_dma_unmap_pages                 8212
nv_free_pages                      8212
nvos_free_alloc.isra.0             8212
nv_encode_caching                  8254
nv_alloc_kernel_mapping           45008
nv_free_kernel_mapping            45010
nv_printf                         62442
nv_get_kern_phys_address        8250125

观察这些函数，有不少值得怀疑的对象比如 nvos_create_alloc nv_alloc_pages。

结合开源的代码我们看两个函数 。这两个函数的功能差不多，同时他们之间也是依赖关系，所以我们选择参数少的nvos_create_alloc进行分析 ，函数定义如下。

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static
nv_alloc_t *nvos_create_alloc(
    struct device *dev,
    NvU64          num_pages
)

我们跟踪下这个函数的参数，第二个参数是page的数量即下边的arg1，如果所有的申请跟我们消失的内存大致对的上则证明我们的分析是合理的。

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<...>-2657537 [000] .... 637715.039848: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x1
           java-2657537 [001] .... 637715.048983: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x20
           java-2657537 [001] .... 637715.049273: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x40
           java-2657537 [001] .... 637715.052133: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x20
           java-2657537 [001] .... 637715.052364: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x40
           java-2657537 [001] .... 637715.052708: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x20
           java-2657537 [001] .... 637715.052978: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x40
           java-2657537 [001] .... 637715.053273: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x1
           java-2657537 [001] .... 637715.053505: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x2
           java-2657537 [001] .... 637715.053536: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x2
           java-2657537 [001] .... 637715.058549: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x2
           java-2657537 [001] .... 637715.058569: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x2
           java-2657537 [001] .... 637715.061134: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x2
           java-2657537 [001] .... 637715.061145: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x2
           java-2657537 [001] .... 637715.063490: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x4
           java-2657537 [001] .... 637715.063676: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x2
           java-2657537 [001] .... 637715.064055: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x13
           java-2657537 [001] .... 637715.064260: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x80
           java-2657537 [001] .... 637715.074803: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x100
           java-2657537 [001] .... 637715.075544: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x4
           java-2657537 [001] .... 637715.081795: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x3
           java-2657537 [001] .... 637715.084390: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x3
           java-2657537 [000] .... 637716.029619: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x200
           java-2657537 [001] .... 637716.061426: myprobe: (nvos_create_alloc+0x0/0x1a0 [nvidia]) arg1=0x80
           .... 省略若干

Untitled

使用脚本处理结果

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#!/bin/bash

# 从管道读取输入
input=$(cat)

# 使用 grep 和 awk 提取所有包含 'arg1=' 的行中的十六进制数值
# 然后将这些十六进制数值累加
total_sum=$(echo "$input" | grep 'arg1=' | awk -F'arg1=' '{print $2}' | awk '{sum += strtonum($1)} END {print sum}')

# 输出最终的总和
echo "十六进制数的和为: $total_sum"

最后累计得到 8231127 * 4k / 1024 /1024 = 31.39G 与消失的内存接近。最初pte 推算猜测，本次使用跟踪nvos_create_allo 对比应该可以确定内存确实是被nv的模块给申请走了，同时这部分内存确实是在分配在内核空间中。

此时如果我们 kill 掉进程之后该部分内存会被释放，所以说并不存在内核/driver层面的泄露，而是业务使用的时候没有释放，或者还没走到释放的逻辑就卡住了。

内存是被如何分配走的？

perf 了一下除了一个egl的lib没有什么值得注意的，这个egl应该就是申请内存的玩意，但是没有符号表。就很继续分析了，调用链也推不太清楚。

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在没有明确具体过滤查找的某些系统调用情况下strace也很难获取到有用的信息。内容过多。

到这里实在没有办法搞了。业务代码太复杂了。此时我在朋友圈吐槽阿里排查的人不专业，也不给我们升级，刚好让之前的老板看到了。就在群里聊了起来。此时F叔说可能是 CUDA 申请的。还发了一小段文档。感觉说的简直太有道理了，必定就是这个了。感谢F叔的开悟。

业务的大体逻辑是opengl 图片渲染。我以为的流程大概是（实际上不是） opengl→ egl.so → cuda xxx → nvxx.ko（内核）在gpt的帮助下分别实现了如下的代码。

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#include <cuda_runtime.h>
#include <stdio.h>

int main() {
    const size_t size = 100 * 1024 * 1024; // 100MB
    void *hostPtr;
    cudaError_t err;

    // 无限循环分配内存
    while (1) {
        err = cudaHostAlloc(&hostPtr, size, cudaHostAllocDefault);
        if (err != cudaSuccess) {
            fprintf(stderr, "cudaHostAlloc failed (%s)\n", cudaGetErrorString(err));
            break; // 如果分配失败，退出循环
        }
        // 打印成功分配的内存地址
        printf("Allocated memory at address: %p\n", hostPtr);
    }

    // 注意：此代码不会实际运行，因为它会导致内存泄漏
    // 并且没有提供释放内存的代码。这只是为了演示目的。

    return 0;
}

cudaHostAlloc 这个分配的内存会算到进程的内存中，会被 OOM 掉。

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#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <cuda_runtime.h>

// 定义CUDA核函数
__global__ void MirrorFlipKernel(unsigned char *data, int width, int height) {
    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;

    if (x < width && y < height) {
        int mirroredX = width - 1 - x;
        data[y * width + x] = data[(height - 1 - y) * width + mirroredX];
    }
}

// 主函数
int main() {
    // 使用OpenCV加载图像
    cv::Mat image = cv::imread("pic.jpg"); // 替换为你的图像路径
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "Could not open or find the image" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 获取图像的宽度和高度
    int width = image.cols;
    int height = image.rows;
    for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
    // 使用统一内存分配图像内存
    unsigned char *d_data;
    size_t size = width * height * sizeof(unsigned char);
    cudaMallocManaged(&d_data, size);
    
    // 将OpenCV图像数据复制到统一内存
    cudaMemcpy(d_data, image.data, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 定义CUDA核函数的执行配置
    int blockSize = 16;
    dim3 dimGrid(ceil(width / float(blockSize)), ceil(height / float(blockSize)), 1);
    dim3 dimBlock(blockSize, blockSize, 1);

    // 启动CUDA核函数进行镜像翻转
    MirrorFlipKernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(d_data, width, height);

    // 将处理后的图像数据复制回OpenCV图像
    cudaMemcpy(image.data, d_data, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
    }
    // 显示或保存处理后的图像
    // cv::imshow("Mirror Flipped Image", image);
    // cv::waitKey(0);

    // 释放统一内存
    // cudaFree(d_data);

    return 0;
}

cudaMallocManaged 这个虽然能复现类似的场景，但是有一点明显不同。会有大量的uvm设备交互，同时会有uvm的进程cpu使用率升高。同时也能使用工具看到pmap看到相关的分配，而之前是完全没有办法看到的。这个是跟之前的不一致。

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只能回去又扒之前的kdump，这里面有些信息，至少说是内核态的分配路径大体是清楚的了，但是用户态的逻辑依然不清楚。

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在网上扒到了一张百度的图，才发现跟自己的猜测不太一样。opengl这一波的调用并不依赖CUDA相关的东西。

不过想想也是合理。毕竟CUDA出现的比这玩意要晚的多，而且更多是为了用来支持非图形计算的场景。只是自己之前基础知识过于薄弱，同时之前在工作中使用GPU的场景全部是深度学习场景，都是基于CUDA的，因此并不知道他们的关系。好蠢~

1000090510.png

知道了opengl 这部分的内容后开始尝试写程序复现，但是学了一顿没有学明白。也没有找到讲解相关内存分配逻辑的文章。

只能上网上扒个项目https://github.com/KernelA/egl-offscreen-render ，改了改代码，反复申请buffer不释放成功的进行了复现。

从API的层面看初始化contex 之后 调用 glBindFramebuffer→glFramebufferTexture2D 之后内核中的内存就已经分配了。

eglDestroyContext 之后则内存释放。（可能有其他的方式我不知道）整个Linux的图形系统比较难以学习。

暂时不继续分析了。大体上我们知道在用户态能够通过某些手段分配到内核中的内存，进而耗尽系统的内存。cgroup v1 中kmem 中是不会统计到这部分内核中申请的内存，当然v2 也不会。

小插曲

这部分测试完了之后我在想会不会是老黄舅舅比较垃圾，实现的方式不太好。于是把代码跑到了AMD 的 GPU 上，打算让苏妈好好教教他老黄舅舅做人。结果大吃一惊，不但 AMD 也会申请内核中的内存，而且貌似实现的方式还有内存泄露，即使 kill 掉用户的进程内核中申请的内存仍然无法释放。

还得是她老黄舅舅技高一筹。

为什么Pod为什么没有OOM？

从之前的排查看我们的 Pod 的内存仍然没有超过 cgroup 的限制，没有因为触发 cgroup OOM 是预期内的。但是系统整体内存已经不足了。这种场景难道不应该触发 OOM 去杀死进程吗？

很遗憾，并没有。

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关于为什么没有OOM的问题一直困扰了我很久，做了如下3组实验。

  • 在新启动的一台空机器中跑docker中会复现，但是经过一段时间可能是几十秒也可能是几分钟最终会被 进程会被 OOM 掉。
  • 在 K8S 中几乎是必现。从未被kill掉。为此我还特意调整了docker 的oom adj 让他们的oom score的预期尽量一致。
  • 在跑 K8S 的节点上起 docker 跑复现的程序，也必然会复现长期卡死的一个状态。

一筹莫展之际。任叔提供了一个重要的线索。low水位下内存的频繁换入换出本身就会抑制内存的分配(因为太卡了，跑的慢了)。同时提了2个比较有用的特性:

  • 一个是阿里云/龙蜥的内核提供了一个特性能够根据pid锁定page
  • 另外一个是echo l > sysrq-trigger 可以打印cpu上的stack

基于上述重要的线索，我们大体上可以做一个推测:

  • 有大量的程序(这个大量很重要)在运行，他们运行就要把他们的代码加载到内存中。
  • 很多程序在运行的过程中大量程序轮流获得cpu，程序轮流加载到内存中。
  • 系统就变的非常的慢。
  • 我们那个申请内存的程序在执行过程中也会经历大量的缺页中断从磁盘加载动态库到内存，消耗大量时间。所以分配内存的逻辑走不了几次，系统卡住也不会申请很多内存，系统的整体内存减少的不多。
  • 同时因为这部分被各个程序运行动态库占用的 page 是可以被释放的，所以整体水位仍然没有达到 min 水位。
  • 所以分配内存的时候不会触发oom killer。

如过我们的猜测是正确的话。如果我们能锁定我们系统中运行程序的 page，那么他们的运行速度会变得很快，应该会被kill。

我们周期性的触发 echo l > sysrq-trigger 会发现会有相当一部分cpu栈是在触发缺页中断从磁盘加载程序到内存，同时也会有相当一部分是page被释放（因为内存比较少了）。

第一个比较简单我们先按照第一个去验证。

失败了，这个显然也是不太符合预期的。看起来好像是动态库的没办法锁定。如下图所示，第二次执行的时候cache已经被刷出去一半了。

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我们通过第二种方式从侧面观察看看程序运行所处的路径

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#!/bin/bash

# 将脚本放入后台执行，避免阻塞当前终端
{
    while true; do
        echo l > /proc/sysrq-trigger
        sleep 1 # 暂停一秒
    done
} &

通过这个脚本可以周期的打印stack

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只看到申请的了，没有看到释放的记录。侧面观察的方式也是失败了。

可能还是要从方案1入手，但是除了二进制还要想办法把动态库也锁住。

github上找到了一个利用mlock机制锁定动态库的项目。大体上的思路如下：

  • 程序启动的时候调用 mlockall 方法，则此进程中的全部内存会被锁定不会被换出。
  • 扫描 /proc/pid/maps 获取到全部进程中使用的动态库。
  • mmap的方式将这些lib加载一遍，由于开始执行了mlockall，所以这些lib的page全部锁定住。

所以我们需要做如下操作：

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// phantooom/hostboom 容器内执行
python3 /root/egl-offscreen-render/egl.py
// 另外的窗口 phantooom/hostboom 容器内执行
ps -ef |awk '{print $2}'|grep -v PID|xargs -I {} echo {} > /proc/unevictable/add_pid
git https://github.com/hakavlad/prelockd/tree/master
cd prelockd
make install
vim /usr/local/etc/prelockd.conf 增加python3
/usr/local/sbin/prelockd -c /usr/local/etc/prelockd.conf 

// 宿主机执行
ps -ef |awk '{print $2}'|grep -v PID|xargs -I {} echo {} > /proc/unevictable/add_pid

我们观测到进程被预期内的 OOM 掉了

Untitled.jpg

虽然并不是特别直接的观测到内存分配释放的路径，但是大体上应该能够推断是：

  • 程序运行时依赖的动态库的page被不断地重新释放与加载
  • 同时磁盘的读io被打爆，重新加载会消耗大量的时间，因此导致了导致程序本身运行的很慢
  • 因此申请内存的速度减缓
  • 比较难进一步达到oom-killer需要的最低水位线。
  • 所以程序没有被oom kill掉。

整体上我们遇到的问题大体上分析的差不多了。

问题分析

  1. 为什么我们的宿主机notReady了？
    1. 因为宿主机kubelet运行的非常慢没办法上报状态了。
  2. 为什么我们的kubelet运行的非常的慢？
    1. 同时kubelet运行需要的各种依赖动态库被刷出内存了，运行要重新加载，同时读io被打爆了，将程序运行时的依赖加载到内存当中就要花很久。所以非常慢。
  3. 为什么kubelet运行的各种动态库依赖被刷出内存了？
    1. 因为系统内存不足。
  4. 为什么系统内存不足了？
    1. 业务代码申请了大量的内存。
  5. 业务运行在Pod当中配置了合适的内存Limit为什么cgroup的限制没有OOM掉业务进程？
    1. [推测]因为业务申请的一部分内存是通过驱动申请的这部分内存，这部分内存cgroup统计不到，没有超过cgroup的限制。所以没有oom。
  6. 即使cgroup没有限制住，当整体内存不足的时候，系统整体的oom为什么也没有起作用？
    1. [推测]程序运行时依赖的代码&lib的page被不断地重新释放与加载，同时磁盘的读io被打爆，重新加载会消耗大量的时间，因此导致了导致程序本身运行的酒很慢，因此申请内存的速度减缓，比较难进一步达到oom-killer需要的最低水位线。所以程序没有被oom kill掉。

解决办法

这里指的解决办法是防止因为业务的错误用法，或内存用量估计不足导致把集群打爆。

潜在可行的解决办法

  • 可能社区或者厂商能够记录进程通过driver的内存，同时统计到cgroup当中利用cgroup的oom机制进行oom。不确定是否能够实现。
  • 使用earlyoom/oomd 不要等到大量的page被释放程序运行的缓慢时再进行oom，将这个过程提前到系统整体运行状态还不错的时候。如下图所示(earlyoom)。

Untitled.jpg

  • 降低node-eviction-rate比如降到0.0003查不多1小时驱逐一个node，集群打爆的风险大大降低。不出现大规模宕机事件应该不会有什么风险，如过出现大规模宕机事件（比如一个tor掉电，一个机会掉电，或者某个厂商的某个az挂了），要人工介入加速驱逐。同时如果某些业务比较点背的跟异常业务重合度比较高，可能出现正常业务，也没办法依赖驱逐机制重建。
  • 关闭k8s node not ready 的驱逐策略，自己写控制器实现更灵活的驱逐策略。

其他

关于结论

稀里糊涂查了好多东西，也查了很多不太相关的方向，比较偏的方向就不往上写了。整体上逻辑链中有不少仍然是缺失的。也没有做源码级别的分析跟调试。所以得到的结论可能也是错的。但是好像能自圆其说。

关于OOM

理论上只要内存申请的足够多，哪怕是在用户空间申请的，仍然会造成系统卡死的问题。但是这么多年我竟然不知道，同时也很少见到相关的文章。当我找到了一些能够解决系统卡死了仍然没有 OOM的开源项目时，我又惊讶的发现这个问题已经存在很久了。而且貌似内核侧仍然没有明显的改善。从4.19-5.10-6.1 都能复现。

关于Cgroup

Cgroup 仍然有很多资源我们没办法限制，我们的节点仍然会面临着被无法限制的某类资源打爆的可能性，不过好在看到内核社区与厂商合作仍然有很多种资源的限制能力在持续跟进开发。

参考文章

https://github.com/freelancer-leon/notes/blob/master/kernel/graphic/Linux-Graphic.md

https://zhuanlan.zhihu.com/p/511791039

https://www.khronos.org/opengl/wiki/Memory_Model

https://forums.developer.nvidia.com/t/cuda-unified-memory-usage-is-not-accounted-by-linux-cgroup/264689

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-runtime-api/group__CUDART__MEMORY.html

https://mp.weixin.qq.com/s/6cBKEolypVPcAbzu4GwS3A

https://time.geekbang.org/column/article/75797

https://www.bluepuni.com/archives/linux-memory-reclaim/

https://help.aliyun.com/zh/alinux/user-guide/memcg-oom-priority-policy

https://help.aliyun.com/zh/alinux/support/causes-of-and-solutions-to-the-issue-of-oom-killer-being-triggered

https://cloud.tencent.com/developer/article/2309788

https://lwn.net/Articles/666024/

https://www.kernel.org/doc/Documentation/sysctl/vm.txt

https://blog.acean.vip/post/linux-kernel/gai-shu-linuxnei-he-san-jia-ma-che-zhi-nei-cun-guan-li

https://www.kernel.org/doc/html/v5.0/vm/unevictable-lru.html

https://gitcode.net/openanolis/cloud-kernel/-/blob/linux-next/mm/unevictable.c?from_codechina=yes

https://docs.kernel.org/admin-guide/sysrq.html

https://www.wang7x.com/2021-01-26-linux-oom-killer/

https://plantegg.github.io/2020/11/15/Linux内存--pagecache/

https://plantegg.github.io/2020/11/15/Linux内存--HugePage/

https://help.aliyun.com/zh/alinux/support/solutions-to-memory-fragmentation-in-linux-operating-systems

https://www.reddit.com/r/linux/comments/56r4xj/why_are_low_memory_conditions_handled_so_badly/

https://superuser.com/questions/406101/is-it-possible-to-make-the-oom-killer-intervent-earlier

https://lkml.org/lkml/2013/3/18/812

https://github.com/facebookincubator/oomd

http://0fd.org/2021/07/13/cgroup-memory-controller-of-mlock/

https://github.com/hakavlad/prelockd

https://github.com/datenwolf/fmlock/blob/master/fmlock.c

https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/architecture/nodes/#rate-limits-on-eviction

https://blog.csdn.net/qazw9600/article/details/123742808

https://cloud.tencent.com/developer/article/2363233