集群中排查 Pod 和节点的方法有很多，但 kubectl debug 是其中最简单、最常用、最突出的方法之一。它提供了一组静态配置文件，每个配置文件都用于不同的角色。例如，从网络管理员的角度来看，调试节点应该像这样简单：$ kubectl debug node/mynode -it --image=busybox --profile=netadmin 另一方面，静态配置文件也带来了固有的僵化，这对于某些 Pod 来说，与它们的易用性相比，会带来一些影响。

译自Kubernetes 1.31: Custom Profiling in Kubectl Debug Graduates to Beta，作者 Arda Güçlü。

在集群中，有多种方法可以对 Pod 和节点进行故障排除。然而，kubectl debug是最简单、使用最广泛和最突出的方法之一。它提供了一组静态配置文件，每个配置文件都用于不同的角色。例如，从网络管理员的角度来看，调试节点应该像这样简单：

$ kubectl debug node/mynode -it --image=busybox --profile=netadmin

另一方面，静态配置文件也带来了固有的僵化性，这对于某些 Pod 来说，与易用性相比，会带来一些影响。因为存在各种类型的 Pod（或节点），它们都有各自的特定需求，不幸的是，有些 Pod 无法仅通过使用静态配置文件进行调试。

以一个简单的 Pod 为例，该 Pod 包含一个容器，其健康状况依赖于一个环境变量：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: example-pod
spec:
  containers:
  - name: example-container
    image: customapp:latest
    env:
    - name: REQUIRED_ENV_VAR
      value: "value1"

目前，复制 Pod 是唯一支持在 kubectl debug 中调试此 Pod 的机制。此外，如果用户需要将REQUIRED_ENV_VAR修改为其他内容以进行高级故障排除？目前还没有机制可以实现这一点。

自定义分析

自定义分析是--custom标志下提供的新功能，在 kubectl debug 中引入，以提供可扩展性。它期望以 YAML 或 JSON 格式提供部分Container规范。为了通过创建临时容器来调试上面的 example-container，我们只需定义以下 YAML：

# partial_container.yaml
env:
- name: REQUIRED_ENV_VAR
  value: value2

并执行：

kubectl debug example-pod -it --image=customapp --custom=partial_container.yaml

以下是一个同时修改多个字段（更改端口号、添加资源限制、修改环境变量）的 JSON 示例：

{
  "ports": [
    {
      "containerPort": 80
    }
  ],
  "resources": {
    "limits": {
      "cpu": "0.5",
      "memory": "512Mi"
    },
    "requests": {
      "cpu": "0.2",
      "memory": "256Mi"
    }
  },
  "env": [
    {
      "name": "REQUIRED_ENV_VAR",
      "value": "value2"
    }
  ]
}

约束

不受控制的可扩展性会损害可用性。因此，不允许对某些字段使用自定义分析，例如命令、镜像、生命周期、卷设备和容器名称。将来，如果需要，可以将更多字段添加到禁止列表中。

限制

kubectl debug命令有 3 个方面：使用临时容器进行调试、Pod 复制和节点调试。这些方面的最大交集是 Pod 中的容器规范。因此，自定义分析仅支持修改containers中定义的字段。这导致了一个限制，即如果用户需要修改 Pod 规范中的其他字段，则不支持。

致谢

特别感谢所有参与此功能的审阅者和评论者，从最初的概念到实际实现（按字母顺序排列）：

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