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Detector de problemas de nós

A biblioteca de código aberto Node Problem Detector permite monitorar a integridade dos nós e detectar problemas comuns de hardware, kernel ou tempo de execução de contêineres. No Google Distributed Cloud, ele é executado como um serviço systemd em cada nó e é ativado por padrão na versão 1.10.0 e mais recentes. Na versão 1.32 e mais recentes, o Detector de Problemas de Nós também pode reparar automaticamente alguns problemas de nós.

Se precisar de mais ajuda, entre em contato com o Cloud Customer Care. Consulte também Como receber suporte para mais informações sobre recursos de suporte, incluindo:

Requisitos para abrir um caso de suporte.
Ferramentas para ajudar você a resolver problemas, como a configuração do ambiente, os registros e as métricas.
Componentes compatíveis.

Quais problemas ele detecta?

O detector de problemas do nó pode detectar os seguintes tipos de problemas:

Problemas no ambiente de execução do contêiner, como daemons do ambiente de execução sem resposta
Problemas de hardware, como falhas de CPU, memória ou disco
Problemas de kernel, como condições de impasse do kernel ou sistemas de arquivos corrompidos

Ele é executado em um nó e informa problemas no servidor da API Kubernetes como um NodeCondition ou como um Event. NodeCondition é um problema que impede o nó de executar pods, enquanto um Event é um problema temporário que tem efeito limitado nos pods, mas é considerado importante o suficiente para ser relatado.

A tabela a seguir descreve os NodeConditions descobertos pelo detector de problemas do nó e se eles podem ser reparados automaticamente:

Condição	Motivo	Reparo automático compatível¹
`KernelDeadlock`	Os processos do kernel estão travados aguardando que outros processos do kernel liberem os recursos necessários.	Não
`ReadonlyFilesystem`	O cluster não consegue gravar no sistema de arquivos devido a um problema, como o disco estar cheio.	Não
`FrequentKubeletRestart`	O kubelet está sendo reiniciado com frequência, o que impede que o nó execute pods de maneira eficaz.	Não
`FrequentDockerRestart`	O daemon do Docker foi reiniciado mais de cinco vezes em 20 minutos.	Não
`FrequentContainerdRestart`	O ambiente de execução do contêiner foi reiniciado mais de cinco vezes em 20 minutos.	Não
`FrequentUnregisterNetDevice`	O nó está passando por cancelamentos frequentes de registro de dispositivos de rede.	Não
`CorruptDockerOverlay2`	Há problemas ou inconsistências no sistema de arquivos no diretório do driver de armazenamento overlay2 do Docker.	Não
`OrphanContainers`²	Um pod específico de um contêiner foi excluído, mas o contêiner correspondente ainda existe no nó.	Não
`ContainerRuntimeUnhealthy`	O ambiente de execução do contêiner não está funcionando corretamente, impedindo que os pods sejam executados ou programados no nó.	Sim
`FailedCgroupRemoval`²	Alguns cgroups estão em um estado congelado.	Sim
`KubeletUnhealthy`	O nó não está funcionando corretamente ou não está respondendo ao plano de controle.	Sim

¹ Para as versões 1.32 e mais recentes, é possível reparar automaticamente os problemas detectados em determinadas condições.

² Compatível com as versões 1.32 e mais recentes.

Alguns exemplos dos tipos de Events relatados pelo Node Problem Detector são:

Warning TaskHung node/vm-worker-1-user-a12fabb4a99cb92-ddfce8832fd90f6f.lab.anthos kernel: task docker:7 blocked for more than 300 seconds.
Warning KernelOops node/vm-worker-1-user-a12fabb4a99cb92-ddfce8832fd90f6f.lab.anthos kernel: BUG: unable to handle kernel NULL pointer dereference at 00x0.

Quais problemas ele repara?

A partir da versão 1.32, quando o Detector de Problemas do Nó descobre um NodeConditions selecionado, ele pode reparar automaticamente o problema correspondente no nó. Os seguintes NodeConditions são compatíveis com o reparo automático:

ContainerRuntimeUnhealthy
FailedCgroupRemoval
KubeletUnhealthy

Como ver os problemas detectados

Execute o seguinte comando kubectl describe para procurar NodeConditions e Events:

kubectl describe node NODE_NAME \
    --kubeconfig=KUBECONFIG

Substitua:

NODE_NAME: o nome do nó que você está verificando.
KUBECONFIG: o caminho do arquivo kubeconfig do cluster.

Como ativar e desativar o Detector de Problemas do Nó

Por padrão, o Detector de Problemas do Nó está ativado, mas pode ser desativado no recurso ConfigMap node-problem-detector-config. A menos que você o desative explicitamente, o Detector de Problemas de Nós monitora continuamente os nós em busca de condições específicas que indicam problemas para o nó.

Para desativar o Detector de Problemas do Nó em um determinado cluster, siga estas etapas:

Edite o recurso ConfigMap node-problem-detector-config:
```
kubectl edit configmap node-problem-detector-config \
    --kubeconfig=KUBECONFIG \
    --namespace=CLUSTER_NAMESPACE
```
Substitua:
- KUBECONFIG: o caminho do arquivo kubeconfig do cluster.
- CLUSTER_NAMESPACE: o namespace do cluster em que você quer ativar o detector de problemas do nó.
Esse comando inicia automaticamente um editor de texto para editar o recurso node-problem-detector-config.
Defina data.enabled como false na definição de recurso node-problem-detector-config.
```
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: "2025-04-19T21:36:44Z"
  name: node-problem-detector-config
...
data:
  enabled: "false"
```
Inicialmente, o ConfigMap node-problem-detector-config não tem um campo data. Portanto, talvez seja necessário adicioná-lo.
Para atualizar o recurso, salve as mudanças e feche o editor.

Para reativar o detector de problemas de nós, siga as etapas anteriores, mas defina data.enabled como true na definição do recurso node-problem-detector-config.

Como ativar e desativar o reparo automático

A partir da versão 1.32, o Detector de Problemas de Nós verifica se há NodeConditions específicos e corrige automaticamente o problema correspondente no nó. Por padrão, o reparo automático é ativado para NodeConditions compatíveis, mas pode ser desativado no recurso ConfigMap node-problem-detector-config.

Para desativar o comportamento de reparo automático em um determinado cluster, siga estas etapas:

Edite o recurso ConfigMap node-problem-detector-config:
```
kubectl edit configmap node-problem-detector-config \
    --kubeconfig=KUBECONFIG \
    --namespace=CLUSTER_NAMESPACE
```
Substitua:
- KUBECONFIG: o caminho do arquivo kubeconfig do cluster.
- CLUSTER_NAMESPACE: o namespace do cluster em que você quer ativar o detector de problemas do nó.
Esse comando inicia automaticamente um editor de texto para editar o recurso node-problem-detector-config.
Defina data.check-only como true na definição do recurso node-problem-detector-config.
```
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: "2025-04-19T21:36:44Z"
  name: node-problem-detector-config
...
data:
  enabled: "true"
  check-only: "true"
```
Inicialmente, o ConfigMap node-problem-detector-config não tem um campo data. Portanto, talvez seja necessário adicioná-lo. Definir check-only como "true" desativa o reparo automático para todas as condições compatíveis.
Para atualizar o recurso, salve as mudanças e feche o editor.

Para reativar o reparo automático em todos os NodeConditions compatíveis, defina data.check-only como "false" no ConfigMap node-problem-detector-config.

Como parar e reiniciar o detector de problemas do nó

O detector de problemas do nó é executado como um serviço systemd em cada nó. Para gerenciar o detector de problemas de um nó, use o SSH para acessar o nó e execute os seguintes comandos systemctl.

Para desativar o Detector de problemas do nó, execute o seguinte comando:
```
systemctl stop node-problem-detector
```
Para reiniciar o detector de problemas do nó, execute o seguinte comando:
```
systemctl restart node-problem-detector
```
Para verificar se o Detector de Problemas de Nós está sendo executado em um nó específico, execute o seguinte comando:
```
systemctl is-active node-problem-detector
```

Recursos não suportados

O Google Distributed Cloud não aceita as seguintes personalizações do detector de problemas do nó:

Exportar relatórios do Detector de problemas de nós para outros sistemas de monitoramento, como Cloud Monitoring ou Prometheus.
Personalizando qual NodeConditions ou Events procurar.
Executar scripts de monitoramento definidos pelo usuário.

A seguir