写在前面

记录一次生产环境sudo启动进程频繁被Kill且不报错的异常处理过程，如果遇到同样的问题只想要解决方案，直接跳到处理方案部分即可。

问题描述

这次记录一个比较特殊的问题，先说一下这次的环境情况，大数据底座使用的是Ambari管理的HDP-3.1.5.0-152，在上面部署的二开后的Dolphinscheduler调度服务，操作系统版本是Centos7(对应版本7.6.1810)。

接下来说下问题现象，运维日常巡检应该是没有去查看任务运行的情况，只是看看数据的输入输出，然后前两天客户投诉了项目，项目上也一直没查到问题，运维这个时候去看了任务执行的情况，发现存在大量任务的状态为Kill：

这个表现，第一印象就是是不是任务上Yarn 被.干掉了，但是同时期去查了Yarn的任务记录，并没有任何被Kill的任务：

于是就怀疑是Dolphinscheduler自己杀的任务，项目就安排调度的二开团队上来排查；查了一段时间，开发人员看到日志有大量报负载高的日志，所以认为是服务器负载过高导致的问题，关键日志如下：

[WARN] 2023-03-07 00:31:38.841 org.apache.dolphinscheduler.server.master.dispatch.host.LowerWeightHostManager:[163] – load is too high or availablePhysicalMemorySize(G) is too low, it’s availablePhysicalMemorySize(G):247.3,loadAvg:100.42
[WARN] 2023-03-07 00:31:43.842 org.apache.dolphinscheduler.server.master.dispatch.host.LowerWeightHostManager:[163] – load is too high or availablePhysicalMemorySize(G) is too low, it’s availablePhysicalMemorySize(G):247.3,loadAvg:100.42
[WARN] 2023-03-07 00:31:48.843 org.apache.dolphinscheduler.server.master.dispatch.host.LowerWeightHostManager:[163] – load is too high or availablePhysicalMemorySize(G) is too low, it’s availablePhysicalMemorySize(G):247.46,loadAvg:125.33

这确实也是怀疑方向，随后项目上的维护人员也尝试降低机器负载，减少资源占用之类的方法，不过都没改观这个问题，同事就来找我，看看我有什么头绪。

问题排查

高负载现象排查

接下来说说我的整体排查和定位过程，首先是针对开发人员推断的负载高导致的问题进行了排查，确实存在负载很高的问题，但是和Kill的发生时间无法吻合，不过既然存在这个问题也要稍微排查和处理下，经过定位，发现是客户部署的监控agent有问题，启动大量的线程并且挂死，把负载拉高了，那么先把这部分僵尸进程干掉：

随着负载降低下来，问题依旧存在：

日志排查

基本可以确认开发所说的机器负载导致的问题是站不住脚的，Worker日志中还是大量任务被Kill的记录：

[INFO] 2023-03-07 00:35:14.961 org.apache.dolphinscheduler.server.worker.runner.TaskExecuteThread:[151] – task instance id : 1707926,task final status : KILL，exitStatusCode：137
[INFO] 2023-03-07 00:35:14.961 org.apache.dolphinscheduler.server.worker.runner.TaskExecuteThread:[163] – ========任务执行完成，准备发送任务状态，退出状态码137

这里从日志出发，KILL任务的退出码是137，在这一点的认知上，很多人存在误区，这个状态码是由128+9的来的，含义就是程序接受到了一个信号，信号值为9，而9我们都知道代表的信号是SIGKILL。

退出码137很多人以为就代表内存OOM，由内核Kill，这个是误区，一个进程被内核oomkill他的退出状态码确实是137，但是其他发送SIGKILL信号的行为也会表现为退出状态码137，这个Reddit上有个老哥说过：

Article needs correcting. 137 isn’t some magic shorthand for out of memory. An exit code of 128+n means the process received signal number n and exited because of it. 137=128+9, signal 9 is SIGKILL. SIGKILL can be sent due to failing liveness probes.

OK，言归正传，这里我去和研发也核实了Dolphinscheduler的逻辑，他们确认不会是Dolphinscheduler自己发动的kill动作，那么我也就不再Dolphinscheduler上继续深入，我去操作系统日志找找头绪，很遗憾，在/var/log/message中也没找到什么有价值的东西；

跟踪任务调度过程

现在因为没有头绪，我决定找一个失败任务来看看执行了哪些命令，以及失败的命令是什么，这个可以在Dolphinscheduler的任务提交日志里找到相关信息:

[INFO] 2023-03-07 10:30:14.824  – [taskAppId=TASK-20230307-228-321408-1714904]:[299] – task run command:
sudo -u root sh /tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/44/228/321408/1714904/228_321408_1714904.command
[INFO] 2023-03-07 10:30:14.826  – [taskAppId=TASK-20230307-228-321408-1714904]:[193] – process start, process id is: 11958
[INFO] 2023-03-07 10:30:15.562  – [taskAppId=TASK-20230307-228-321408-1714904]:[204] – process has exited, execute path:/tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/44/228/321408/1714904, processId:11958 ,exitStatusCode:137
[INFO] 2023-03-07 10:30:16.533  – [taskAppId=TASK-20230307-228-321408-1714904]:[138] –  -> ${SPARK_HOME2}/bin/spark-submit –name fact_pm_nr_cellcu_v2_h …..

这里其实可以看到 ，进程启动后，不到一秒的时间久退出了，并且没有任何提交的信息，正常来说，至少会有打印一些Yarn任务的提交信息，比如相关文件的上传，kerberos认证后的连接信息等，这里都没有，也就是说进程已启动就被干掉了，这基本也能排除是Dolphinscheduler自己把它干掉的情况。

接下来我把相关的执行命令粘出来，自己手动跑了一遍，任务不光能执行，还能成功：

实际上到这里问题已经陷入了僵局，直到研发哥们阴差阳错做的一个操作帮我找到了新的契机。

Sudo引发的问题

接近晚上19点的时候，我由上环境看了下，任务依旧被Kill，没啥变化貌似：

不对，我又仔细翻看了几页，在16:40以后，图中标记的226服务器就没有任务被Kill了，难道研发已经找到问题了？

本着学习的态度，去和他们团队的维护人员沟通了解情况，但他们说只改了堆内存，没有动别的东西：

我之前已经说过这个和资源没有关系，所以我当即是认为肯定有别的东西发生改动，这个时候我想到，Dolphinscheduler在提交任务的时候，使用的是sudo -u切换root进行的，会不会是和这个有关系，于是我马上去查看了sudo的记录日志，默认一般在/var/log/secure，这下我终于找到了一些端倪，首先这是16:40以及之前的sudo记录：

Mar  7 16:40:32 sudo: dolphinscheduler : PWD=/tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/377/322266/1721369 ; USER=root ; COMMAND=/bin/sh /tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/377/322266/1721369/377_322266_1721369.command
Mar  7 16:40:33 sudo: dolphinscheduler : PWD=/tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/377/322261/1721374 ; USER=root ; COMMAND=/bin/sh /tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/377/322261/1721374/377_322261_1721374.command
Mar  7 16:40:34 sudo: dolphinscheduler : PWD=/tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/377/322278/1721383 ; USER=root ; COMMAND=/bin/sh /tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/377/322278/1721383/377_322278_1721383.command
Mar  7 16:40:34 sudo: dolphinscheduler : PWD=/tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/377/322255/1721380 ; USER=root ; COMMAND=/bin/sh /tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/377/322255/1721380/377_322255_1721380.command

这是16:40之后的sudo记录日志：

Mar  7 16:49:46 sudo:    root : TTY=pts/6 ; PWD=/tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/381/322310/1721636 ; USER=root ; COMMAND=/bin/sh /tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/381/322310/1721636/381_322310_1721636.command
Mar  7 16:49:46 sudo:    root : TTY=pts/6 ; PWD=/tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/381/322322/1721648 ; USER=root ; COMMAND=/bin/sh /tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/381/322322/1721648/381_322322_1721648.command
Mar  7 16:49:47 sudo:    root : TTY=pts/6 ; PWD=/tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/381/322312/1721638 ; USER=root ; COMMAND=/bin/sh /tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/381/322312/1721638/381_322312_1721638.command
Mar  7 16:49:47 sudo:    root : TTY=pts/6 ; PWD=/tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/381/322324/1721650 ; USER=root ; COMMAND=/bin/sh /tmp/dolphinscheduler/exec/process/20230307/43/381/322324/1721650/381_322324_1721650.command

执行sudo的用户变了，由原先的dolphinscheduler用户变成了root，这个区别就大了，root直接执行sudo并不会发生任何多余的事情，也就相当于直接使用root执行命令。

为了确认我的推测，我继续去核实研发人员是否改过执行用户等配置，才知道他们调整过配置以后，是通过后台启动的服务，而没有使用Ambari重启，这就导致启动用户变成了root，所以sudo用户变成了root，至此我大概确认问题是由sudo导致的，接下来就是佐证。

手动复现

主要目的是为了捕捉sudo的问题，也要尽可能模拟生产环境的操作，那么久手动写一个command的命令集：

#!/bin/sh
BASEDIR=$(cd `dirname $0`; pwd)
cd $BASEDIR
source ${DOLPHINSCHEDULER_HOME}/bin/dolphinscheduler_env.sh
kinit -k -t /etc/security/keytabs/hdfs.headless.keytab user@BIGDATA.COM || true
${SPARK_HOME2}/bin/spark-submit --version

尝试循环去运行这个命令：

for i in {1..10};do sudo -u root sh /tmp/test.command ;done

很快就看见了sudo启动的命令被Killed了：

板上钉钉，sudo确实是概率性的触发这个进程被Kill的问题。

问题分析

现在我们找到了问题的诱因，但是sudo为什么会概率性的触发这个问题呢，我接下来查了很多资料，google、Bing都没找到，最后尝试去sudo的github页去搜issues，终于找到了：

Issue-117：Sudo responds with “killed”

提出者遇到的现象和我们一致，甚至sudo的版本都和我们的相近，我的是1.9.6p1，根据issue的描述，这个问题是sudo在低内核版本下导致的，centos7是3.10的内核，sudo调用到的一个getentropy方法是在3.17引入的，所以使用sudo的时候概率性的会触发这个问题：

调用的位置是arc4random.c：

static void
_rs_stir(void)
{
        unsigned char rnd[KEYSZ + IVSZ];

        if (getentropy(rnd, sizeof rnd) == -1)
        		// 这里传递了SIGKILL信号
                raise(SIGKILL);

        if (!rs_initialized) {
                rs_initialized = 1;
                _rs_init(rnd, sizeof(rnd));
        } else
                _rs_rekey(rnd, sizeof(rnd));
        explicit_bzero(rnd, sizeof(rnd)); /* discard source seed */

        /* invalidate rs_buf */
        rs_have = 0;
        memset(rs_buf, 0, sizeof(rs_buf));

        rs_count = 1600000;
}

开发者提交了一个commit来规避这个低版本内核导致的问题，commit

处理方案

现在问题已经明朗，具体的解决方案大致有3中：

• 不使用其他用户sudo，直接root，这对于很多生产环境显然不允许；
• 重新编译安装sudo命令，1.8.31-1.9.8的版本在编译的时候需要增加ac_cv_func_getentropy=no环境变量；
• 升级sudo命令到1.9.9及以上版本；

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持IT俱乐部。