Kubernetes的基础组件就像一栋房子的地基，它们的重要性不言而喻。作为Kubernetes集群的维护者，经常会遇到组件的问题，那平时是怎么去定位解决的呢?
这里简要分析一下我的排查思路。
通过集群的状态，找到故障的节点或者组件 分析组件的日志 使用pprof分析组件的具体性能 确定范围
Kubernetes的基础组件不多，而且部署也非常简单，所以在定义范围的时候还是很容易的，比如我们在使用kubectl get nodes的时候，如果某个节点的状态是NotReady，我们脑海中是不是会出现两种可能?
(1)节点的kubelet组件有问题
(2)节点的网络组件有问题
这样一来，大体方向已经确定了，然后就是做排除法了。
这里为何说是排除法?因为在解决问题的途中，我们通常会采用先假设再验证的方式进行，先把所以可能的因素列出来，然后一个一个的去验证去排除，直到解决问题。
分析日志
日志分析是故障排查最直接的方式，大部分问题都能从日志里体现出来，Kubernetes的组件日志查看方式通常有两种:
通过systemd启动的服务，使用journalctl -l -u xxxx 使用静态pod启动的服务，使用kubectl logs -n kube-system $PODNAME --tail 100
当然，很多时候不仅仅是分析它本身的问题，我们还会关注周边的问题，比如基础设施的CPU、内存、IO等情况，这样进行综合考虑来找出问题。
性能分析
为什么把性能分析放到最后呢?
对于大部分人来说，并不擅长，也不喜欢分析组件的性能。第一是时间比较长，第二是要对各个性能指标有一定的了解，第三是学习成本比较大。
众所周知，Kubernetes的版本迭代比较快，基本一年会发2-3个版本，如此快的迭代速度，不排除一些版本中存在BUG，存在一些性能问题。所以在实在没招的情况下，可以尝试对其组件的性能进行分析。
Kubernetes是使用Golang开发，而Golang的pprof是性能分析的利器，提供交互式界面和UI图形化，比较直观，可以很方便的找出问题。除此之外，还可以使用go-torch将profile数据生成火焰图，这样会更直观。
Kubernetes的组件都可以使用pprof进行性能分析，界面在host:port/debug/pprof/。
pprof的常用方式
使用交互式命令
查看堆栈调用信息
go tool pprof http://localhost:8001/debug/pprof/heap
查看 30 秒内的 CPU 信息
go tool pprof http://localhost:8001/debug/pprof/profile?seconds=30
查看 goroutine 阻塞
go tool pprof http://localhost:8001/debug/pprof/block
收集 5 秒内的执行路径
go tool pprof http://localhost:8001/debug/pprof/trace?seconds=5
互斥持有者的堆栈跟踪
go tool pprof http://localhost:8001/debug/pprof/mutex 通过UI界面
UI分析工具使用起来相对比较麻烦，我们需要先导出文件，然后再使用go tool工具起服务进行分析。
比如我们导出kube-scheduler的堆栈信息。
curl -sK -v http://localhost:10251/debug/pprof/heap >
然后使用go tool工具起一个服务，如下:
go tool pprof -http=.0:8989
然后就可以在浏览器上看到具体的堆栈信息图了。
注意，这里需要在服务端安装graphviz组件，各种操作系统的安装方式见[3]。
UI界面主要的菜单以及其功能简要介绍如下:
VIEW:查看模式 Top:从高到底排序查看 Graph:默认的模式，以关系图形式查看 Flame Graph:以火焰图形式查看 Peek:排序查看，展示的信息更多 Source:排序查看，带源码标注 Disassemble:现实所有总量 SAMPLE:为VIEW提供查看模式 alloc_objects:已分配的对象总量(不管是否已释放 alloc_space:已分配的内存总量(不管是否已释放) inuse_objects:已分配但尚未释放的对象数量 inuse_sapce:已分配但尚未释放的内存数量 REFINE:提供筛选能力
上面简单介绍了pprof的基本使用方法，下面就Kubernetes的各个组件进行简单的分析，这里只就CPU信息进 行获取以及展示。
注意:由于版本原因，有的版本默认开启了pprof，有的版本则没有，如果没有开启的，需要自行去开启，参数基本都是profiling: true，具体的信息可以到官网进行查看[4]。
分析kube-apiserver
(1)使用kubectl proxy启动一个代理
kubectl proxy
(2)另起一个终端，获取CPU信息
curl -sK -v http://localhost:8001/debug/pprof/profile >apiserver-
(3)使用go tool工具启动服务
go tool pprof -http=.0:8989 apiserver-
(4)在浏览器上进行查看
分析kube-scheduler
(1)获取CPU的信息
curl -sK -v http://localhost:10251/debug/pprof/profile >scheduler-
(2)使用go tool工具启动服务
go tool pprof -http=.0:8989 scheduler-
(3)在浏览器进行查看
分析kube-controller-manager
(1)获取CPU的信息
curl -sK -v http://localhost:10252/debug/pprof/profile >controller-
(2)使用go tool工具启动服务
go tool pprof -http=.0:8989 controller-
(3)在浏览器进行查看
分析kubelet
(1)使用kubectl proxy启动一个代理
kubectl proxy
(2)另起一个终端，获取CPU信息
curl -sK -v .1:8001/api/v1/nodes/k8s-node04-138/proxy/debug/pprof/profile >kubelet-
(3)使用go tool工具启动服务
go tool pprof -http=.0:8989 kubelet-
(4)在浏览器上进行查看
能够抓到具体的性能数据才是第一步，后续的具体分析才会帮助我们找到问题。
文档
[1] /google/pprof
[2] /uber-archive/go-torch
[3] /download/#linux
[4] /zh/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-apiserver/
