Amazon EKS AMI中Containerd 1.7.27版本核心转储泄漏问题分析
在AWS EKS环境中,从Amazon EKS AMI v20250317升级到v20250403版本后,用户报告了一个严重问题:节点上出现了大量核心转储文件(core dump),导致临时存储空间被耗尽并引发非关键Pod被驱逐。这个问题与Containerd从1.7.25升级到1.7.27版本有关。
问题现象
升级后,系统根目录下会不断生成大量核心转储文件,每个文件大小约100MB。这些文件会快速消耗节点的临时存储空间。通过分析核心转储文件,发现崩溃进程是ctr命令行工具,错误信号为SIGSYS(错误的系统调用)。
环境特征
- 操作系统:Amazon Linux 2(内核版本5.10.234-225.921.amzn2.x86_64)
- Containerd版本:1.7.27(问题版本),1.7.25(正常版本)
- Runc版本:1.1.14
- Kubernetes版本:1.30和1.31
- 实例类型:m5.2xlarge
问题排查过程
初步分析
核心转储显示崩溃命令为:
/usr/bin/ctr -a /run/containerd/containerd.sock -n k8s.io c info <容器短ID>
有趣的是,直接手动执行相同命令不会触发崩溃,且命令中的容器短ID在实际系统中需要通过完整ID才能查询到。
版本回退测试
回退到Containerd 1.7.25版本后问题消失,确认问题与1.7.26/1.7.27版本引入的变更有关。通过分析版本差异,最初怀疑与containerd/nri的更新有关,但测试排除此可能性。
深入调查
尝试使用strace跟踪ctr命令执行,发现:
- 当使用包装脚本拦截
ctr调用时,核心转储不再产生 - 核心转储似乎与容器启动过程相关
- 系统配置已禁用核心转储(ulimit -c=0),但转储仍被创建
进一步发现Amazon Linux 2通过sysctl而非systemd管理核心转储,需使用以下命令完全禁用:
sysctl -w kernel.core_pattern=|/bin/false
技术背景
核心转储机制
核心转储是操作系统在程序异常终止时保存的内存映像,用于调试。在Linux中,其行为由以下因素控制:
ulimit -c:用户级限制/proc/sys/kernel/core_pattern:系统级配置- 文件系统权限和空间
Containerd架构
Containerd作为容器运行时,通过ctr工具提供命令行接口。在Kubernetes环境中,kubelet通过CRI插件与Containerd交互,某些操作可能间接调用ctr。
解决方案
目前确认的临时解决方案包括:
- 降级到Containerd 1.7.25版本
- 彻底禁用系统核心转储功能
- 设置定期清理任务删除已产生的转储文件
长期解决方案需要Containerd社区修复1.7.27版本中的相关问题。用户应关注后续版本更新。
最佳实践建议
对于EKS用户,建议:
- 升级前在测试环境验证新AMI版本
- 监控节点存储使用情况,特别是/tmp和根目录
- 考虑使用daemonset定期清理临时文件
- 保持对核心系统组件(如containerd、runc)版本变更的关注
此问题凸显了容器运行时升级可能带来的隐性风险,特别是在生产环境中。系统管理员应当建立完善的升级验证流程和监控机制,确保及时发现和解决类似问题。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C061
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0131
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00