Kubernetes网络故障排查的核心在于理解CNI插件实现机制与网络流量路径。以下是我在多年实践中总结的网络插件排查方法论及挑战:
一、分层诊断流程
-
Pod网络层验证
- 使用
kubectl exec
进入Pod执行ifconfig确认veth pair分配
- 检查CNI插件日志(/var/log/calico/cni/cni.log)是否存在IPAM分配错误
- 通过
nsenter
进入容器网络命名空间验证iptables规则
-
节点网络层分析
- 在节点执行
ip route show table all
检查路由表
- 使用
tcpdump -i cni0
抓取CNI桥接设备流量
- 跨节点场景验证VxLAN隧道(flannel.1)或BGP邻居状态(Calico)
-
服务网络排查
- 检查kube-proxy的iptables/ipvs规则是否生成正确
- 验证kube-dns端点可用性及CoreDNS解析日志
- 通过
conntrack -L
追踪NAT会话状态
二、典型问题案例库
- ARP不通问题:某次因节点开启rp_filter导致Pod间ARP响应被丢弃,需设置net.ipv4.conf.all.rp_filter=0
- IP冲突事故:Calico IP池耗尽导致Pod获取169.254地址,通过扩容IPPool解决
- MTU不匹配:AWS环境因VPC MTU=9001与Flannel默认MTU冲突引发分片丢包
三、多CNI插件适配挑战
- 混合场景下网络策略冲突(如Cilium与Calico共存)
- 异构网络插件导致Service Mesh流量异常
- 自定义CNI插件与Kubernetes版本兼容性问题(如1.24移除dockershim影响)
四、高级诊断工具链
- 开发定制化CNI健康检查Operator,实时监控100+节点网络状态
- 使用eBPF工具集(如Cilium Tetragon)实现内核级网络追踪
- 构建网络拓扑可视化系统,集成Prometheus+ELK实现异常流量图谱分析
五、云原生网络演进思考
随着Kubernetes进入生产深水区,网络故障排查正从手动CLI操作转向AIOps智能诊断。我们正试验通过GNN模型学习网络异常模式,实现秒级根因定位。但跨云厂商VPC互通、IPv6双栈实施等场景仍是行业级难题。