مشکلات throttling در سرویس‌های مدیریت‌شده Kubernetes زمانی رخ می‌دهند که سرور API به منظور جلوگیری از بار زیاد، نرخ درخواست‌های ارسالی از سوی کلاینت‌ها، نظیر kubectl، را محدود می‌کند. این محدودیت‌ها برای حفظ پایداری و عملکرد بهینه سیستم ضروری هستند، اما در برخی موارد می‌توانند باعث اختلال در جریان کاری و کاهش کارایی شوند. به‌ویژه، زمانی که بار درخواست‌ها زیاد است یا تعداد زیادی عملیات هم‌زمان در حال انجام است. این راهنما بر راه‌حل‌های سمت کلاینت برای شناسایی، مدیریت و رفع مشکلات throttling تمرکز دارد و نکات کاربردی برای بهینه‌سازی تعاملات با سرور API و جلوگیری از محدودیت‌های اضافی ارائه می‌دهد.

Throttling در Kubernetes چیست؟

Throttling تعداد درخواست‌هایی که سرور API Kubernetes می‌تواند در یک بازه زمانی مشخص پردازش کند را محدود می‌کند تا از استفاده بیش از حد منابع جلوگیری کرده و تخصیص منصفانه منابع را برای همه کاربران تضمین کند. در سرویس‌های مدیریت‌شده Kubernetes، این محدودیت‌ها به‌طور یکنواخت و غالباً بر اساس سیاست‌های پیش‌فرض اعمال می‌شوند. در نتیجه، کاربران باید تعاملات سمت کلاینت خود را به‌گونه‌ای بهینه‌سازی کنند که هم از بروز مشکلات throttling جلوگیری شود و هم کارایی کلی افزایش یابد. به‌عنوان مثال، استفاده از تکنیک‌هایی مانند کاهش فراوانی درخواست‌ها، استفاده از کشینگ یا گروه‌بندی درخواست‌ها می‌تواند کمک‌کننده باشد.

شناسایی علائم Throttling

Throttling ممکن است منجر به تأخیر یا شکست در اجرای دستورات kubectl شود، پیام‌های خطای مرتبط با محدودیت نرخ درخواست‌ها در سمت کلاینت را ایجاد کند، و همچنین باعث افزایش قابل توجه زمان پاسخگویی دستورات و کاهش عملکرد کلی کلاستر گردد.

این مشکل به‌ویژه در سناریوهایی مانند اجرای دستورات مکرر، استفاده از اسکریپت‌های خودکار، یا تعاملات هم‌زمان چندین کلاینت با API سرور مشهودتر است. برای کاهش اثرات throttling، می‌توان از تکنیک‌هایی مانند اعمال تأخیر بین درخواست‌ها، استفاده از کشینگ، و تنظیم محدودیت نرخ در کلاینت بهره برد.

تشخیص مشکلات Throttling

بررسی رفتار کلاینت

برای تعیین اینکه آیا بهینه‌سازی سمت کلاینت لازم است یا نیاز به مداخله پشتیبانی وجود دارد، باید نحوه تعامل kubectl با سرور API را بررسی کنید. از حالت verbose در kubectl برای مشاهده جزئیات درخواست‌ها و پاسخ‌های API استفاده کنید:

kubectl -v=8 <command>

مثال خروجی:

I0101 10:00:00.123456   12345 request.go:1085] Request Body: {"kind":"Pod","apiVersion":"v1"}
I0101 10:00:00.123457   12345 round_trippers.go:423] GET https://<api-server>/api/v1/namespaces/default/pods
I0101 10:00:00.123458   12345 round_trippers.go:438] Response Status: 200 OK

این خروجی نشان می‌دهد که kubectl چگونه با سرور API تعامل دارد و به شناسایی درخواست‌های تکراری یا بیش از حد کمک می‌کند. اگر cache discovery باعث ایجاد درخواست‌های غیرضروری می‌شود، آن را پاک کنید تا محتوای کش به‌روز شود. علاوه بر این، اگر امکان‌پذیر است، جستجوی مکرر منابع را در یک عملیات واحد ادغام کنید تا تعداد درخواست‌ها کاهش یابد.

بهینه‌سازی‌های سمت کلاینت زمانی لازم است که درخواست‌های API تکراری یا cache قدیمی مشاهده شود، عملیات قابل ادغام باشند تا حجم درخواست‌ها کاهش یابد، یا تنظیمات QPS و burst در kubectl با محدودیت‌های سرور API همخوانی نداشته باشند. همچنین، داشتن لاگ‌های دقیق می‌تواند به تیم‌های پشتیبانی کمک کند تا مشکلات را سریع‌تر شناسایی و برطرف کنند. در نهایت، بررسی و به‌روز رسانی تنظیمات مربوط به محدودیت‌های سرور API می‌تواند از بروز مشکلات مشابه در آینده جلوگیری کند.

رفع مشکلات Throttling

بهینه‌سازی cache سمت کلاینت

برای جلوگیری از استفاده از داده‌های قدیمی یا خراب، cache‌های discovery و HTTP در kubectl را پاک کنید.

این cache‌ها تعداد درخواست‌های ارسال‌شده به سرور API را کاهش می‌دهند، اما داده‌های قدیمی یا خراب می‌توانند باعث درخواست‌های غیرضروری شوند و منجر به throttling گردند. توصیه می‌شود پس از تغییرات مهم در کلاستر، مانند به‌روزرسانی منابع یا تغییرات گسترده در API objects، کش را پاک کنید. بااین‌حال، از پاک کردن مکرر آن خودداری کنید، زیرا بازسازی مجدد cache می‌تواند بار موقتی بر سرور API تحمیل کند.

برای حذف cache‌های قدیمی، از دستورات زیر استفاده کنید:

rm -rf ~/.kube/cache/discovery
rm -rf ~/.kube/http-cache

همچنین، اگر می‌خواهید cache را برای یک دستور خاص به‌طور موقت غیرفعال کنید، می‌توانید از گزینه —cache-dir استفاده کنید و مسیر دلخواهی برای کش موقت تعیین نمایید:

kubectl get pods --cache-dir=/tmp/kubectl-cache

این روش به شما امکان می‌دهد که بدون حذف کامل cache، داده‌های جدید را دریافت کنید، درحالی‌که فشار اضافی بر API سرور را کاهش می‌دهد.

کاهش درخواست‌های تکراری

برای بهینه‌سازی تعاملات با سرور API و کاهش تعداد درخواست‌ها، چندین عملیات را در یک درخواست ترکیب کنید. این کار نه‌تنها به کاهش throttling کمک می‌کند، بلکه کارایی کلی اجرای دستورات را نیز افزایش می‌دهد.

مثال‌ها:

به جای اجرای kubectl apply برای هر منبع به‌صورت جداگانه، همه منابع مرتبط را در یک فایل YAML واحد یا یک دایرکتوری قرار دهید و سپس با یک دستور آن‌ها را اعمال کنید:

kubectl apply -f <directory>
  • این روش باعث کاهش تعداد درخواست‌های API و بهبود زمان اجرای عملیات می‌شود.

برای دریافت داده‌های چندین منبع در یک درخواست، از لیست کردن منابع به‌صورت گروهی استفاده کنید:

kubectl get pods,services

این کار باعث می‌شود که kubectl تنها یک درخواست به API سرور ارسال کند، به‌جای آنکه برای هر منبع یک درخواست جداگانه ارسال شود.

علاوه بر این، اگر نیاز به دریافت اطلاعات از چندین namespace دارید، از فلگ —all-namespaces استفاده کنید تا به جای اجرای چندین دستور جداگانه، همه داده‌ها در یک درخواست واحد دریافت شوند:

kubectl get pods --all-namespaces

تنظیم محدودیت نرخ در سمت کلاینت

تنظیمات QPS (تعداد درخواست‌ها در ثانیه) و burst (حداکثر درخواست‌های لحظه‌ای) در kubectl را در فایل تنظیمات Kubernetes تغییر دهید تا با محدودیت‌های سرور API سازگار شود. این کار باعث می‌شود که درخواست‌های شما به‌صورت کنترل‌شده‌تر ارسال شوند و احتمال رسیدن به محدودیت‌های سرور کاهش یابد.

apiVersion: v1
kind: Config
users:
- name: <user-name>
  user:
    client-key: <path-to-key>
    client-certificate: <path-to-certificate>
    auth-provider:
      config:
        exec-args: ["--client-qps=10", "--client-burst=20"]

✅ مقدار QPS را متناسب با میزان تعامل خود با API سرور انتخاب کنید.

✅ مقدار burst را برای کنترل درخواست‌های ناگهانی تنظیم کنید.

استفاده از ابزارهای 3rd party

از ابزارهایی که با تلاش مجدد درخواست‌های ناموفق، throttling موقت را مدیریت می‌کنند استفاده کنید. 🔹 نمونه ابزارها:

  • kubectl-retry: این ابزار دستورات kubectl را اجرا کرده و در صورت دریافت پاسخ محدودیت (429 Too Many Requests)، از backoff نمایی برای تلاش مجدد استفاده می‌کند.

اسکریپت‌های Bash و Python: می‌توانید منطق تلاش مجدد را در ابزارهای اتوماسیون مانند Bash, Python, Ansible پیاده‌سازی کنید تا درخواست‌های ناموفق را بدون مداخله دستی مجدداً ارسال کنند.

for i in {1..5}; do
  kubectl get pods && break
  sleep $((2**i))  # backoff نمایی
done

✅ این روش‌ها تضمین می‌کنند که عملیات مهم حتی در شرایط محدودیت نرخ به‌طور موفقیت‌آمیز انجام شوند.

چه زمانی با پشتیبانی تماس بگیرید

برای مشکلات مداوم که فراتر از تنظیمات سمت کلاینت هستند، مانند throttling طولانی‌مدت یا نگرانی‌های عملکردی سیستم گسترده، با تیم پشتیبانی ارائه‌دهنده سرویس Kubernetes تماس بگیرید. لاگ‌ها و توضیحات دقیق مشکل را ارائه دهید تا فرآیند حل سریع‌تر انجام شود.

بهترین روش‌ها برای جلوگیری از Throttling

برای جلوگیری از throttling و بهینه‌سازی تعاملات با سرور API Kubernetes، نکات زیر را رعایت کنید:

✅ مانیتورینگ مداوم: رفتار کلاستر و میزان درخواست‌های API را به‌طور منظم بررسی کنید.

✅ برنامه‌ریزی درخواست‌ها: در صورت اجرای jobهای زمان‌بندی‌شده، آن‌ها را در ساعاتی با کمترین بار پردازشی اجرا کنید.

✅ به‌روزرسانی kubectl: همیشه آخرین نسخه kubectl را استفاده کنید تا از بهبودهای سازگاری و عملکرد بهره ببرید.

✅ استفاده از کش و کاهش درخواست‌ها: کش discovery و HTTP را مدیریت کنید تا از ارسال درخواست‌های غیرضروری جلوگیری شود.

✅ تجمیع درخواست‌ها: به جای ارسال چندین درخواست جداگانه، آن‌ها را در یک درخواست ترکیب کنید (مثلاً استفاده از kubectl get pods,services).

نتیجه‌گیری

throttling در سرویس‌های مدیریت‌شده Kubernetes بخشی از مکانیزم‌های کنترلی سرور است، اما با بهینه‌سازی سمت کلاینت، می‌توان تأثیر آن را به میزان قابل‌توجهی کاهش داد. استفاده از ابزارهای تلاش مجدد خودکار، تنظیمات صحیح QPS و burst، و کاهش درخواست‌های غیرضروری می‌تواند به اجرای روان‌تر عملیات کمک کند.

📌 در صورت ادامه مشکلات، تیم‌های پشتیبانی Kubernetes آماده کمک هستند. لاگ‌های دقیق و جزئیات مشکل را ارائه دهید تا فرآیند عیب‌یابی و حل مسئله سریع‌تر انجام شود.

📞 در صورت نیاز به کمک بیشتر، لطفاً از طریق کانال پشتیبانی با ما تماس بگیرید تا مشکلات شما به سرعت بررسی و حل شوند. 🚀