MySQL-Deadlock finden — Flamegraph ohne Profiling

Ein Flamegraph aus dem sich kein klares Bild ergibt

Wir hatten ein seltsames Problem in einem unserer MySQL-Cluster: Die primäre Node konnte keine neuen Verbindungen mehr annehmen. Die Verbindungen wurden nicht abgelehnt, aber sie wurden auch nicht vollständig aufgebaut.

Ein Restart von mysqld hat das Problem gelöst – aber wir haben uns gefragt, was da passiert ist. Daher war eine der Maßnahmen im Post-Mortem, dass wir für die Zukunft dokumentieren, wie man Stacktrace aller MySQL-Threads dumpen kann.

Als das Problem kurz später noch mal auftrat, waren wir vorbereitet: Wir haben einen Coredump erstellt und uns dann mit gdb die Threads angesehen:

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mtail testen mit Golden Files

Wie wir bereits beschrieben haben, benutzen wir mtail um Prometheus-Metrics aus Logs zu erzeugen. 

mtail-Programme enthalten Patterns für konkrete Logzeilen, aus denen die Metrics entstehen.

Wie alle Programme können solche für mtail natürlich auch Fehler enthalten. Deswegen wollen wir dafür gerne, wie für andere Programme auch, automatische Tests haben. Dann können wir mindestens bekannte Fehler ausschließen. Tests schaffen auch Sicherheit bei Refactorings, dass man keine Funktionalität kaputt gemacht hat durch Änderungen.

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Structural diff for HAProxy configuration

(This is an English translation of a previous post)

We use HAProxy for all our incoming HTTP and other TCP connections.

Its configuration is the most complex we have. That’s why we do not write it by hand, but rather generate it from metadata and includes. Such a generator makes the configuration easier — but it also makes it harder to see what the actual changes will be in the end.

For situations like that, we like tooling that will show us a diff of the generated configuration. Because the HAProxy configuration is a single text file, we could use the diff program to compare two versions.

The downside of a textual diff is that it shows meaningless differences, for example if only order or comments change.

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HAProxy-Konfiguration strukturell diffen

(This post is also available in English)

Wir benutzen HAProxy für alle unsere eingehenden HTTP- und sonstigen TCP-Verbindungen.

Die Konfiguration ist die komplexeste, die wir haben. Daher wird die Konfiguration nicht von Hand erstellt, sondern aus Metadaten und Includes generiert. Ein solcher Generator vereinfacht die Konfiguration — aber kann es erschweren zu sehen, was man nun wirklich ändert.

Für solche Fälle mögen wir Tooling, dass uns einen Diff der generierten Konfiguration anzeigen kann. Da die HAProxy-Konfiguration eine einzelne Textdatei ist, könnten wir das diff-Programm benutzen um zwei Versionen zu vergleichen.

Das Problem mit einem rein textuellen Diff ist, dass dort auch Unterschiede auftauchen, die gar keine Auswirkung auf HAProxy haben, z.B. wenn sich nur die Reihenfolge oder Kommentare ändern.

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Kubernetes Local Persistent Volumes mit virtio-Disks

In Kubernetes ermöglichen Persistent Volumes (PVs) den Betrieb von Workloads mit persistentem State. Der Inhalt dieser Volumes existiert unabhängig von der Lebensdauer der Pods, die sie verwenden.

Es gibt viele verschiedene Implementierungen/Provider für PVs. Wenn man Kubernetes bei einem Cloud-Anbieter betreibt, kann man deren Blockdevice- oder Netzwerkdateisystem-Service verwenden, z.B. Elastic Block Store (EBS) bei AWS

Auch in einer on-prem-Umgebung wie unserer gibt es Möglichkeiten: die meisten unserer Persistent Volumes liegen auf NetApps. Mit dem offiziellen NetApp-Provisioner Trident werden diese bei Bedarf automatisch angelegt.

In manchen Fällen möchte man aber nicht Volumes per Netzwerk einbinden, sondern diese direkt auf der Node haben, d.h. Local Storage nutzen. Das kann z.B. schneller oder kostengünstiger sein, und hat weniger Abhängigkeiten. Es passt insbesondere dann, wenn die Redundanz der Daten auf Anwendungsebene sichergestellt ist, so dass ein Verlust eines einzelnen PVs keinen Datenverlust bedeutet.

Pods verwenden die PVs nicht direkt, sondern sie referenzieren einen Persistent Volume Claim (PVC). Ein PVC ist ein „Wunsch“ nach einem Volume einer bestimmter Art und Größe. Eine Controller-Loop in Kubernetes sorgt dafür, dass ein PVC mit einem passenden PV verknüpft wird. Erst dann kann das PVC von Pods verwendet werden.

Für die meisten Arten von Volumes gibt es dynamisches Provisioning: wenn jemand ein PVC erstellt, wird automatisch vom Hersteller-spezifischen Provisioner (wie NetApp Trident) ein passendes PV erstellt. Da das neue PV genau auf das PVC passt, werden diese dann von Kubernetes verknüpft. 

Bei den local Volumes gibt es stattdessen ein statisches Provisioning: der local-static-provisioner scannt nur auf der jeweiligen Node, wo er läuft, nach schon bestehenden Mountpoints oder Blockdevices, und erstellt dafür die PV-Objekte. Wenn man also ein PVC anlegt, und es gar kein passendes PV gibt, dann wird das PVC pending bleiben, bis man selbst ein Volume erstellt.

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Linux-Packages erstellen aus fertigen Binaries – mit automatischen Updates

Man kennt das Problem: in der Linux-Distribution der Wahl ist eine gewünschte Software nicht als Paket verfügbar, oder nicht in der Version, die man braucht/möchte. 

Früher™ hätte man häufig selbst kompilieren müssen. Heutzutage, und insbesondere mit Programmiersprachen wie Go oder Java, aus denen (fast) statische Binaries/JARs fallen, stellen viele Upstreams eigene Binaries für ihre Programme bereit. Mit etwas Glück auch in Form von DEBs oder RPMs – aber leider nicht immer.

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Unsere interne API für SMS-Versand

Bei uns gibt es einige Anwendungen, die SMS verschicken:

  • Icinga verschickt Monitoring-Alerts
  • ein 2FA-Service verschickt Login-TANs
  • Jira verschickt Alerts für bestimmte Tickets

Bis vor kurzem haben wir dafür Hardware-Maschinen mit Mobilfunk-Modems betrieben.

Das hatte leider einige Nachteile:

  • Diese Maschinen brauchen spezialisierte Hardware und können nicht virtualisiert werden
  • Aufwand bei Updates; insbesondere hatten wir einen gepatchten gsmmuxd

Unser Ziel war es, diese Maschinen loszuwerden. Um weiterhin SMS versenden zu können, brauchten wir also einen externen Dienstleister mit einer API.

Die neue API

Wir wollten uns bei der neuen Lösung nicht fest an einen Anbieter binden. In den Begriffen der Softwareentwicklung würde man sagen: wir wollen Loose Coupling.

Deswegen haben wir eine interne API geschaffen, die zwischen unseren Anwendungen und dem Versender steht. Diese API ist ein stabiles Interface; worüber eine SMS versendet wird ist dann nur ein Implementierungsdetail.

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SYN/ACK-Retries unter Linux mit eBPF messen

Wir sind häufig DDoS-Angriffen ausgesetzt. Ein SYN-Flood ist eine der ältesten Techniken, die dabei verwendet werden: der Angreifer sendet zahlreiche SYN-Pakete mit gespooften IP-Absenderadressen.

Dabei wird ausgenutzt, dass der TCP-Handshake aus mehreren Schritten besteht:

  • Der Client sendet ein SYN-Paket
  • Der Server antwortet mit einem SYN/ACK-Paket
  • Der Client antwortet mit einem ACK-Paket

Der Empfänger muss nicht nur für jedes erhaltene Paket einen State in seinem TCP-Stack aufrecht erhalten, sondern sendet im Angriffsfall mehrmals das SYN/ACK-Antwortpaket auf das SYN. Bei einem SYN-Flood wird es aber natürlich niemals eine Antwort auf das SYN/ACK geben.

Bei Linux werden standardmäßig bis zu 6 SYN/ACK-Pakete (1 initial + 5 Retries) auf ein einzelnes SYN geantwortet. Währenddessen bleibt der TCP-State erhalten und Connection-Tracking-States in Paketfiltern werden durch jedes neue SYN/ACK aktuell gehalten, wodurch sie ebenfalls nicht ablaufen können. Zusätzlich erzeugen wir unnötigen ausgehenden Traffic, der dann bei den gespooften Source-Adressen ankommt.

Maßnahmen gegen SYN-Floods sind z.B. einfach mehr offene States zu erlauben oder gar keinen State zu tracken, indem man SYN-Cookies verwendet. Mehr States kosten natürlich mehr Ressourcen und SYN-Cookies funktionieren nicht mit allen Protokollen oder in allen Fällen.

Wir haben uns aber zusätzlich noch einen anderen Ansatz angeschaut: Die Menge der SYN/ACK-Retries zu reduzieren.

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Prometheus-Metriken für Puppet Server mit Mtail

Wir verwalten alle unsere über 1000 Linux-Maschinen zentral mit Puppet. Puppet Server ist also eine wichtige Komponente unserer Infrastruktur. Wenn Puppet nicht zuverlässig läuft, können wir nicht ordentlich arbeiten.

In solche wichtigen Komponenten wollen wir Einblick, damit wir bei Problemen verstehen können wo es klemmt. Deswegen sammeln wir generell alle möglichen Daten mit Prometheus ein und werten diese in Grafana-Dashboards aus.

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