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。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00