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Golang应用在K8s Service下的流量分发不均问题排查

P粉602998670

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发布时间:2026-02-16 12:44:02

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来源于php中文网

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k8s中service的sessionaffinity误设为clientip、conntrack与http client超时参数不匹配、endpointslice同步延迟及readiness probe设置不当,共同导致golang应用流量不均。

golang应用在k8s service下的流量分发不均问题排查

Service 的 sessionAffinity 被误开导致连接粘连

很多 Golang 应用在 K8s 里跑着跑着就发现某个 Pod CPU 突然飙升,其他 Pod 却空闲——八成是 sessionAffinity 意外开启了 ClientIP 模式。K8s 默认是 None,但一旦你在 Service YAML 里写了 sessionAffinity: ClientIP,kube-proxy 就会按源 IP 做哈希绑定,而 Golang 的 HTTP client 默认复用连接(http.DefaultTransport),一个 client 实例发几十个请求,全打到同一个 Pod 上。

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  • 检查 Service YAML:确认 sessionAffinity 字段没被手动设为 ClientIP,或被 Helm chart / Kustomize 模板注入
  • 临时验证:用 kubectl get svc -o wide 看输出里有没有 Session Affinity: ClientIP
  • 如果必须保持会话粘性,改用应用层方案(如 JWT + Redis 记录路由偏好),别依赖 Service 层

Golang HTTP client 复用连接撞上 kube-proxy 的 conntrack 表老化

K8s Node 上的 conntrack 默认老化时间是 5 分钟(net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established),而 Golang 的 http.Transport 默认 IdleConnTimeout 是 30 秒、KeepAlive 是 30 秒。两者不匹配时,client 还以为连接可用,实际 conntrack 表里这条连接已被清理,下一次请求就会触发 TCP RST 或超时重试,kube-proxy 可能把它当成新连接重新哈希,导致流量跳变甚至集中打向某 Pod。

实操建议:

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  • 统一调大 http.TransportIdleConnTimeoutKeepAlive(比如设为 240 秒),略小于 conntrack 老化时间(建议同步调大 Node 的 nf_conntrack_tcp_timeout_established 到 600)
  • 禁用长连接?别急——除非你每秒请求数极低,否则关闭 KeepAlive 会导致 TLS 握手和 TCP 建连开销暴增
  • 加日志:在 client 请求前记录 req.Header.Get("User-Agent") 和目标 URL,配合 Pod 日志观察是否出现“同一 client IP 的请求突然分散到多个 Pod”

Endpoints 切片未及时同步,旧 Pod 还在接收流量

Golang 应用做滚动更新时,经常看到新 Pod 已 Ready,但老 Pod 的 CPU 仍在缓慢上涨。这不是负载均衡问题,而是 EndpointSlice 控制器同步延迟或 kube-proxy 没及时刷新规则。尤其当集群规模大、节点多,EndpointSlice 的 watch event 可能堆积,或者 endpointslice.kubernetes.io/managed-by 注解被误删,导致该 Endpoints 不被管理。

实操建议:

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  • 查 EndpointSlice:运行 kubectl get endpointslice -l kubernetes.io/service-name=your-svc-name,看 address 列是否包含已终止 Pod 的 IP
  • 确认 controller 状态:kubectl get deployment -n kube-system | grep endpointslice,确保 endpointslice-controller 在运行且无 CrashLoopBackOff
  • 强制触发同步:删掉对应 EndpointSlice(它会被自动重建),比重启 kube-proxy 更安全

Readiness probe 设置太宽松,Pod 提前进入 Endpoints

这是最隐蔽也最常见的原因:Golang 应用启动后立刻返回 200,但实际 gRPC server 还没 bind port、或 DB 连接池没建满。K8s 把它加进 Endpoints,流量进来后请求卡住、超时、重试,下游看到的就是“部分 Pod 响应慢”,其实是它们根本没准备好处理请求。

实操建议:

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  • readiness probe 必须检查真实依赖:比如用 http.Get("http://localhost:8080/healthz?full=1"),内部校验 DB 连接、Redis ping、gRPC 连通性
  • 避免用 exec 执行 ps aux | grep main 这类假健康检查——进程存在 ≠ 服务就绪
  • initialDelaySeconds 设为 10–30 秒,failureThreshold 至少 3,防止短暂抖动误踢 Pod
Golang 的 HTTP 客户端行为、K8s 的网络组件老化策略、Endpoint 同步机制这三者之间的时序差,才是流量不均真正的“交界故障点”。调参不能只盯一边。

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