Когда деплой в Kubernetes терпит крах, выяснение причины можно сравнить с поиском иголки в стоге сена. Пропущенное поле, опечатка в имени образа, нехватка памяти… Достаточно маленькой ошибки, чтобы остановить непростой процесс оркестрации контейнеров.

Интересный факт, подтверждаемый опытом: до 80% сбоев и уязвимостей в Kubernetes связаны с некорректными конфигурациями — YAML-манифестами, лимитами ресурсов, сетевыми правилами и RBAC и т. д.

Так какие именно ошибки деплоя в Kubernetes встречаются чаще всего и как их устранять? Будь то CrashLoopBackOff, зависшие поды, проблемы в синтаксисе YAML — рассмотрим 10 распространенных проблем и к каждой приложим простые и проверенные советы, как избежать их появления в будущем.

Три главных виновника краха деплоя

Для начала остановимся на основных причинах появления ошибок, больших и маленьких. С этой троицей сталкивались, пожалуй, все DevOps-инженеры.

Ошибки в конфигурационных файлах

Хотя Kubernetes помогает вам запускать приложения в безопасных и автономных контейнерах, это компенсируется сложностью настройки конфигурации. Даже незначительные ошибки, допущенные на стадии настройки, могут разрастись в большие проблемы. 

YAML-файлы — глаза и уши Kubernetes. В них содержится описание того, как должно выглядеть приложение перед тем, как оно будет развернуто. Но если в декларативной конфигурации есть хотя бы одна мелкая ошибка — опечатка, неверный отступ или пропущенное поле — приложение не запустится.

Еще один частый сценарий — ошибки в указании имени образа контейнера. Например, вы перепутали версию, допустили опечатку или сослались на образ, которого нет в реестре (registry). В этом случае Kubernetes просто не сможет скачать контейнер, и деплой остановится.

Сложности добавляет то, что YAML-файл может быть корректным с точки зрения синтаксиса, но содержать ошибки, несовместимые с Kubernetes. К примеру, вы забыли указать количество реплик или сослались на сервис, который еще не существует… Подобные мелкие ошибки легко устранить, главное — вовремя их заметить. 

Образы и лимиты ресурсов

Не менее коварная категория ошибок связана с ресурсами. Каждый под в Kubernetes «просит» себе определенное количество CPU и памяти. Но если запросы заданы неправильно — например, слишком завышены относительно возможностей кластера или, наоборот, слишком занижены — у вас начинаются проблемы. Под может застрять в состоянии Pending или же стартовать, но стабильно падать под нагрузкой.

Добавим сюда еще и банальные ошибки проектирования: отсутствие четких лимитов на потребление ресурсов, использование одинаковых настроек для разных сред (dev, staging, production) и желание «сэкономить» на планировании. Все это рано или поздно выливается в нестабильный деплой.

Проблемы на уровне узлов и кластера

Классический пример — проблемы с сетью. Под не может подключиться к соседнему сервису, DNS-запросы зависают, а трафик внутри кластера идет «в обход». Не меньшую головную боль доставляют и хранилища: если подключенный том недоступен, приложение падает, даже если с самим кодом все идеально.

Стоит помнить: Kubernetes — это не только контейнеры и конфигурации, но и целый уровень инфраструктуры под ними. И именно здесь кроется масса проблем, «невидимых» до последнего момента.

Главные ошибки деплоя в Kubernetes (и лекарства от них)

Проблемы при деплое в Kubernetes на первых порах могут сбивать с толку. Жить (и деплоить) становится куда легче, когда приходит понимание, что большинство встречающихся ошибок довольно типовые.

Что-то из этого уже попадалось в вашей работе, что-то может случиться в любой момент. Понимание возможных «что-то пошло не так» — сценариев поможет сориентироваться в первые непростые минуты. Ниже — 10 наиболее распространенных проблем и шпаргалка с решением для каждой.

OOMKilled

OOM (out of memory). Эта ошибка означает, что контейнер превысил доступный лимит памяти и был принудительно остановлен системой.

Как устранить

• Увеличьте лимит памяти в манифесте.

• Оптимизируйте приложение, чтобы оно потребляло меньше ресурсов.

• Используйте kubectl describe pod <имя пода>, чтобы проверить текущие лимиты и реальное потребление памяти.

CreateContainerConfigError

Эта ошибка указывает на некорректную конфигурацию пода. Причина может быть в неверно указанном secret, configMap или volume.

Как устранить

• Выполните kubectl describe pod <имя пода>, чтобы увидеть детали.

• Проверьте правильность ссылок на secrets, configMaps и volumes в YAML.

• Убедитесь в корректности путей и ключей.

NodeNotReady

Эта ошибка означает, что узел кластера недоступен для запуска подов: он может быть перегружен, отключен от сети или выключен.

Как устранить

• Выполните kubectl get nodes, чтобы проверить статус узлов.

• Используйте kubectl describe node <имя пода> для получения подробностей.

• Перезапустите или восстановите узел в зависимости от источника проблемы.

FailedScheduling

Эта ошибка говорит о том, что Kubernetes не смог найти подходящий узел для пода. Чаще всего проблема в завышенных ресурсных запросах или строгих правилах планирования.

Как устранить

• Используйте kubectl describe node <имя пода>, чтобы увидеть детали планировщика.

• Уменьшите запросы CPU/памяти.

• Проверьте настройки nodeSelector или taints, которые могут блокировать запуск.

ContainerCannotRun

Контейнер не смог стартовать. Причины бывают разные: от неверной команды entrypoint до отсутствия у контейнера нужных разрешений.

Как устранить

• Используйте kubectl logs <имя пода> или kubectl describe pod для диагностики.

• Проверьте корректность команды и аргументов в YAML.

• Убедитесь в наличии нужных файлов, правильных прав доступа и разрешений.

Exit Code 1/125

Эти коды выхода означают, что приложение упало сразу после старта.

• Код 1 — общая ошибка («Что-то пошло не так»).

• Код 125 — команда контейнера завершилась сбоем еще до запуска приложения («Мы даже не дошли до запуска»).

Как устранить

• Просмотрите kubectl logs <имя пода>.

• Проверьте entrypoint, переменные окружения и зависимости.

• Попробуйте локально запустить образ через docker run, чтобы воспроизвести ошибку.

Под застрял в Init или Waiting

Иногда под слишком долго остается в состоянии Init или Waiting. Обычно это связано с тем, что init-контейнеры или основной контейнер не могут завершить запуск.

Как устранить

• Выполните kubectl describe pod <имя пода>, чтобы понять, что мешает.

• Убедитесь, что init-контейнеры завершаются корректно.

• Проверьте имена образов, томов и стартовые скрипты.

Под завис в состоянии Pending

Под в состоянии Pending еще не запущен. Обычно это означает нехватку ресурсов (CPU или памяти) либо проблемы с доступом к тому.

Как устранить

• Выполните kubectl describe pod <имя пода>, чтобы выяснить причину.

• Проверьте, достаточно ли ресурсов в кластере.

• Убедитесь, что storage volumes и node selectors указаны корректно.

CrashLoopBackOff

Эта ошибка означает, что под запускается, падает и снова пытается перезапуститься — и так по кругу. Обычно это происходит, когда приложение внутри контейнера завершается сбоем сразу после старта.

Как устранить

• Выполните kubectl logs <имя пода>, чтобы понять, почему приложение падает.

• Проверьте команду запуска (command/entrypoint) или переменные окружения.

• Убедитесь, что все необходимые файлы, сервисы и зависимости доступны.

ImagePullBackOff/ErrImagePull (ошибка загрузки образа)

С этой ошибкой встречался, наверное, каждый. Она возникает, если Kubernetes не может скачать образ контейнера. Причины — от банальной опечатки в имени или теге до отсутствия авторизации в реестре.

Как устранить

• Проверьте имя и тег образа в YAML-манифесте.

• Убедитесь, что образ загружен в container registry.

• Если используется приватный реестр, настройте корректный image pull secret.

Общий подход к поиску неисправностей

Когда в Kubernetes что-то идет не так, главное — не паниковать, а действовать системно. Вместо того чтобы вслепую гадать о причинах, лучше вооружиться встроенными инструментами и провести небольшое расследование. Вот понятная схема, которая в этом поможет.

Шаг 1. Начните с kubectl describe

Эта команда — ваш швейцарский нож для диагностики. Она дает полную и подробную картину того, что происходит с подом, узлом или другим ресурсом. kubectl describe показывает их текущий статус, связанные с ним события и любые сообщения об ошибках. В 9 из 10 случаев это лучший первый шаг, чтобы получить зацепку и понять, в каком направлении двигаться дальше.

Шаг 2. Проверьте события и логи

Если describe не дал мгновенного ответа, пора заглянуть глубже. События (events) — это протокол действий самого Kubernetes. Они покажут, что система пыталась сделать: например, назначить под на узел или скачать образ. Используйте kubectl get events, чтобы увидеть общую картину по неймспейсу.

Шаг 3. Проверьте YAML с помощью dry-run

Мы уже говорили, что львиная доля сбоев кроется в конфигурациях. Мелкая опечатка или неверный отступ в YAML-файле могут обернуться большими неприятностями. Чтобы избежать этого, используйте команду kubectl apply –dry-run=client -f <имя файла>.yaml.

Команда проверит ваш манифест на корректность, но не будет применять его. Это лучшая профилактика ошибок, которая не затрагивает работающий кластер.

Шаг 4. Следите за потреблением ресурсов

Мы уже обсуждали ошибки OOMKilled и Pending, которые напрямую связаны с ресурсами. Важно не просто задать лимиты, но и активно следить з�� тем, сколько CPU и памяти на самом деле потребляют ваши поды.

Для проверки «на лету» используйте kubectl top, а для полноценного и долгосрочного анализа — дашборды с метриками. Если приложение постоянно упирается в потолок лимитов или, наоборот, запрашивает нереалистично много, оно будет работать нестабильно — падать, зависать или принудительно останавливаться системой.

Шаг 5. Используйте проверки состояния (Probes)

Kubernetes должен понимать, нормально ли себя функционирует приложение, чтобы правильно им управлять. В этом помогают пробы — механизм, с помощью которого оркестратор опрашивает ваш контейнер. 

Liveness probe отвечает на вопрос «Живо ли еще приложение?». Если проверка провалится, Kubernetes сочтет контейнер зависшим и принудительно перезапустит его. 

Readiness probe отвечает на вопрос «Готово ли приложение принимать трафик?». Если нет, под будет временно исключен из балансировки нагрузки и не будет получать новые запросы, пока не придет в норму. 

Без этих проверок Kubernetes может направлять трафик на еще не готовый к работе под или, наоборот, не перезапускать упавшее приложение. Добавление правильных проверок состояния — путь к созданию отказоустойчивых и самовосстанавливающихся систем.

Работа на опережение: как предотвратить ошибки в будущем

Мы разобрались, как исправлять популярные ошибки. Следующий логичный шаг — выстроить процессы так, чтобы они больше не появлялись. Несколько полезных привычек превратят ваши деплои из стрессовой лотереи в предсказуемый и управляемый процесс.

Автоматизируйте проверку манифестов

Мы помним, что ошибки в YAML — постоянный источник головной боли. Не стоит полагаться только на внимательность человека: внедрите в ваш CI/CD-пайплайн автоматический санитарный контроль для манифестов.

Специальные инструменты (линтеры) могут проверить файлы на синтаксис, пропущенные поля, неверные значения и даже на соответствие лучшим практикам еще до того, как код попадет в кластер.

Популярные инструменты

• Kubeval или kubeconform — для базовой проверки на соответствие схемам Kubernetes.

• kube-linter — ищет не только синтаксис, но и логические проблемы, например отсутствие проб или лимитов.

• Datree — мощный инструмент для централизованного управления политиками.

• И, конечно, kubectl –dry-run, который мы уже упоминали.

Задавайте разумные лимиты и запросы ресурсов 

Правильное управление ресурсами — основа стабильной работы всего кластера. Всегда устанавливайте запросы (requests) и лимиты (limits) для CPU и памяти. Первые помогают Kubernetes правильно выбрать узел для «подселения» пода. Вторые же защищают кластер от слишком ресурсоемких приложений.

Главное правило — не задавайте их наугад. Начните с небольших значений (например, 100m CPU, 128 Mi памяти), наблюдайте за реальным потреблением с помощью kubectl top или метрик и корректируйте его по необходимости. Избегайте установки слишком низких лимитов, так как это может привести к сбоям или перезапускам вашего приложения.

Внедряйте Observability: смотрите, а не гадайте

Управлять кластером без отстроенного мониторинга — опрометчивое решение. Современные observability-решения дают инструменты, которые позволяют вам видеть, что происходит с вашими приложениями в реальном времени. Это помогает не только мгновенно реагировать на проблемы, но и находить узкие места в производительности.

Джентльменский набор для Kubernetes

• Prometheus + Grafana: золотой стандарт для сбора метрик и их визуализации.

• Kube-state-metrics: поставляет в Prometheus детальные метрики о состоянии объектов Kubernetes.

• Loki: система для сбора и агрегации логов, «Prometheus для логов».

• Jaeger или Tempo: для распределенной трассировки запросов.

Для тех, кто предпочитает комплексные решения «из коробки», существуют коммерческие платформы вроде Datadog, New Relic или Dynatrace.

Будьте на шаг впереди проблем с деплоем 

Ошибки деплоя в Kubernetes могут замедлять ваши команды, приводить к потере ресурсов и вызывать ненужные простои. Вот почему понимание распространенных проблем — и знание о том, как их исправлять или предотвращать, — является ценным навыком для всех, кто работает с контейнерами и кластерами.

Используя инструменты, которые отлавливают проблемы на ранней стадии, устанавливая разумные лимиты ресурсов и внимательно следя за своей средой, вы можете избежать большинства болей еще до их появления.