Kubernetes для автотестировщика: от диагностики 404 до анализа CrashLoopBackOff

Архитектура песочницы: как связаны поды, сервисы и ваши автотесты в кластере

Вы запускаете автотест AEQS-49, и в консоли загорается красным: HTTP 404 Not Found при обращении к GET /v1/api/time_slots. Вы открываете дашборд или спрашиваете DevOps-инженера, а в ответ слышите парадокс: «Сервис жив, статус Ready 2/2, всё работает!». Как такое возможно? Приложение успешно запущено, но ваш код в упор его не видит, получая ошибку отсутствия ресурса.

Для Java-автотестировщика Kubernetes (часто его называют K8s) поначалу выглядит как черный ящик. Однако вам не нужно быть системным администратором, чтобы находить причины падений. Достаточно понять один ключевой механизм: путь, который проходит ваш HTTP-запрос от метода в автотесте до конкретного Java-кода в кластере.

Давайте разберем этот путь по слоям, используя названия из вашей реальной задачи.

От монолита к контейнерам: смена парадигмы

В традиционной разработке вы привыкли, что приложение — это просто запущенный JAR-файл на конкретном сервере с известным IP-адресом. В Kubernetes всё иначе. Кластер — это огромный распределенный суперкомпьютер. Чтобы в нем не было хаоса, используются уровни абстракции.

| Традиционная модель | Модель Kubernetes | Роль в системе | | :--- | :--- | :--- | | Сервер (виртуальная машина) | Node (Узел) | Физическое железо или виртуалка, предоставляющая процессор и память. | | Папка с проектом | Namespace (Пространство имен) | Изолированная песочница для конкретной команды или ветки. | | Запущенный JAR-файл | Container (Контейнер) | Самодостаточный пакет с Java, вашим приложением и зависимостями. | | Процесс в ОС | Pod (Под) | Обертка вокруг одного или нескольких контейнеров. Минимальная единица в K8s. | | Статический IP-адрес | Service (Сервис) | Стабильная точка входа для динамически меняющихся Подов. |

> В Kubernetes приложение никогда не существует «само по себе». Оно всегда завернуто в Под, скрыто за Сервисом и выставлено наружу через Ingress.

Анатомия вашего запроса

Когда автотест вызывает эндпоинт https://aeqs-backend-preregistration.dev.aeqs.corp.dev.vtb/v1/api/time_slots, запрос преодолевает четыре рубежа.

1. Ingress (Входная дверь)

2. Namespace (Ваша песочница)

3. Service (Внутренний коммутатор)

4. Pod (Рабочая лошадка)

Значение 2/2 означает, что внутри Пода работают два контейнера (например, само приложение Spring Boot и вспомогательный контейнер для сбора логов), и оба успешно стартовали и сообщили кластеру: «Мы готовы работать».

Почему возникает 404, если Под жив?

Теперь, понимая архитектуру, вернемся к загадке: Под имеет статус Ready 2/2, но автотест получает 404.

Ошибка 404 (Not Found) означает, что запрос успешно прошел сеть, но конечная точка не смогла найти запрашиваемый ресурс. В цепочке K8s это может произойти на разных этапах:

Параллельно в вашей песочнице есть другой Под (aeqs-ticket-789975cb94-v8xp7), который вообще не может запуститься и уходит в цикличную перезагрузку (CrashLoopBackOff) из-за проблем с авторизацией в Kafka.

Эти две проблемы — 404 при живом поде и бесконечные рестарты при падении приложения — требуют разных подходов к диагностике. Чтобы найти точную причину, нам нужно научиться заглядывать внутрь этих абстракций. Этим мы и займемся на следующем шаге, начав с навигации по пространству имен.

Навигация в пространстве имен: поиск проблемных компонентов через статусы и селекторы

Ваша тестовая среда d5k8s-aeqs-d6d16b-main — это не просто абстрактная папка, а оживленный перекресток, где одновременно работают десятки микросервисов. Когда автотест AEQS-49 падает с ошибкой, первым делом нужно заглянуть внутрь этой среды и провести инвентаризацию. Как среди множества процессов найти тот самый aeqs-ticket, который застрял в бесконечном цикле перезапусков, и убедиться, что aeqs-backend-preregistration вообще готов принимать запросы?

Пульт управления кластером

Чтобы увидеть содержимое пространства имен (Namespace), нам понадобится инструмент для общения с кластером.

> kubectl (читается как куб-контрол или куб-катл) — это консольная утилита, ваш главный пульт управления Kubernetes. Она переводит ваши команды в API-запросы, понятные кластеру.

Самая частая операция при отладке — получение списка запущенных подов. Команда строится по простой логике: действие + тип ресурса + указание пространства имен.

Выполнив эту команду, вы увидите таблицу, которая дает моментальный срез здоровья вашей инфраструктуры.

| NAME | READY | STATUS | RESTARTS | AGE | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | aeqs-backend-preregistration-5c8f... | 2/2 | Running | 0 | 5d | | aeqs-ticket-789975cb94-v8xp7 | 0/1 | CrashLoopBackOff | 42 | 3h | | aeqs-database-0 | 1/1 | Running | 0 | 12d |

Анатомия статусов: о чем говорят столбцы

Таблица выше — это приборная панель автотестировщика. Давайте разберем критически важные индикаторы, опираясь на наши проблемные сервисы.

Невидимые связи: Метки и Селекторы

Мы видим, что под aeqs-backend-preregistration жив (статус Running) и готов (2/2). Но автотест все равно получает 404. Почему?

Вспоминаем архитектуру: Ingress передает запрос Сервису (Service), а Сервис должен направить его в Под (Pod). Сервис — это статический балансировщик, а Поды динамичны: они удаляются, создаются заново, меняют IP-адреса. Как Сервис узнает, в какие именно поды отправлять трафик?

Здесь вступает в игру механизм меток и селекторов.

> Метка (Label) — это стикер с парой «ключ-значение», который приклеивается к Поду при создании. Например: app=preregistration. > > Селектор (Selector) — это правило поиска, встроенное в Сервис. Сервис непрерывно сканирует пространство имен и забирает под свое крыло все поды, чьи метки совпадают с его селектором.

Сценарий маршрутизации

Представьте процесс в виде фильтрации:

Если разработчик опечатался в конфигурации и повесил на под метку app=preregistratin (без 'o'), Сервис не найдет ни одного подходящего пода. Запрос от автотеста придет в Сервис, Сервис увидит пустоту и... вернет ошибку маршрутизации (часто это именно 404 или 502/503 в зависимости от настроек Ingress).

Таким образом, навигация в Kubernetes сводится к двум шагам: сначала мы находим нужные ресурсы визуально через kubectl get, оценивая их статусы, а затем проверяем невидимые логические связи (селекторы), которые объединяют эти ресурсы в работающую систему.

Мы локализовали проблемный aeqs-ticket со статусом CrashLoopBackOff. Теперь нам нужно понять, почему именно он падает. Для этого придется заглянуть внутрь падающего контейнера и прочитать его логи.

Анатомия CrashLoopBackOff: чтение логов контейнера для выявления фатальных ошибок инициализации

Счетчик RESTARTS в выводе терминала неумолимо растет: 10, 25, 42. Под aeqs-ticket-789975cb94-v8xp7 застрял в состоянии CrashLoopBackOff. Kubernetes отчаянно пытается оживить ваше Java-приложение, но оно раз за разом умирает сразу после старта. Для автотестировщика этот статус — сигнал о том, что проблема кроется не в сетевых настройках кластера, а внутри самого контейнера, на уровне кода или его конфигурации.

Механика петли перезапусков

Чтобы понять, как диагностировать эту ошибку, нужно разобрать само название статуса на две составляющие: CrashLoop (цикл падений) и BackOff (отсрочка).

Когда Java-приложение внутри контейнера сталкивается с критической ошибкой (например, RuntimeException, которая не была перехвачена), виртуальная машина Java (JVM) завершает свою работу. Контейнер, чьим главным процессом была эта JVM, останавливается с кодом ошибки (Exit Code, отличный от нуля).

Kubernetes видит, что процесс умер, и согласно своим правилам пытается его перезапустить. Если приложение снова падает по той же причине, возникает цикл. Чтобы не перегружать ресурсы физического сервера бесконечными мгновенными перезапусками, Kubernetes включает механизм экспоненциальной задержки — BackOff.

| Попытка запуска | Исход | Действие Kubernetes (BackOff) | | :--- | :--- | :--- | | 1-я | Падение | Мгновенный перезапуск | | 2-я | Падение | Ожидание 10 секунд перед стартом | | 3-я | Падение | Ожидание 20 секунд перед стартом | | 4-я | Падение | Ожидание 40 секунд... и так до 5 минут |

В периоды этого ожидания под и получает статус CrashLoopBackOff. Контейнер в этот момент физически не работает — он ждет своей очереди на следующий запуск.

Извлечение логов из "мертвого" контейнера

Главный инструмент для выяснения причин падения — чтение стандартного вывода (stdout) и потока ошибок (stderr) приложения. В Kubernetes для этого используется команда logs.

Базовый синтаксис выглядит так:

Однако здесь кроется главная ловушка состояния CrashLoopBackOff. Если вы выполните эту команду в момент, когда под находится в фазе ожидания (BackOff), Kubernetes попытается показать логи текущего (еще не запущенного) контейнера и выдаст пустоту.

Чтобы увидеть предсмертные хрипы приложения, из-за которых произошел сбой, необходимо запросить логи предыдущего упавшего экземпляра контейнера. Для этого используется флаг --previous (или коротко -p).

> Флаг -p — обязательный инструмент при диагностике циклических падений. Он заставляет Kubernetes поднять архивированные логи контейнера, который завершил работу непосредственно перед текущей попыткой.

Расследование инцидента с aeqs-ticket

Применим этот инструмент к нашей задаче. В пространстве имен d5k8s-aeqs-d6d16b-main падает сервис работы с талонами. Выполняем команду с флагом предыдущего состояния:

В терминал выводится лог запуска Spring Boot приложения. Мы видим успешную инициализацию контекста, но в самом конце лога стек-трейс обрывается фатальной ошибкой:

Картина прояснилась. Приложение TicketApp успешно стартует, но при попытке подключиться к брокеру сообщений Kafka для чтения топика unp-statuses-topic получает отказ в доступе (AuthorizationException).

Архитектура сервиса настроена так, что невозможность подключиться к критически важному топику расценивается как фатальная ошибка инициализации (Fatal consumer exception). Приложение намеренно завершает свою работу, контейнер останавливается, и Kubernetes запускает петлю CrashLoopBackOff.

Теперь мы точно знаем, что проблема не в коде самого автотеста и не в маршрутизации кластера. Для починки этого пода потребуется выдать сервису корректные права (ACL) на чтение из топика Kafka в данном dev-окружении.

Мы успешно локализовали причину падения одного сервиса. Но в рамках нашего автотеста AEQS-49 остается вторая, более коварная проблема: сервис aeqs-backend-preregistration, который имеет статус Ready 2/2 (полностью здоров и работает), при обращении возвращает ошибку HTTP 404.

Сетевой лабиринт: почему возникает 404 при живом поде и как проверить доступность эндпоинтов

Под aeqs-backend-preregistration светится зеленым статусом Ready 2/2. Контейнеры успешно стартовали, JVM работает, Kubernetes считает, что всё идеально. Однако ваш автотест AEQS-49 при обращении к GET /v1/api/time_slots получает холодный HTTP 404 (Not Found). Более того, по прямой ссылке не открывается даже Swagger. Как приложение, которое абсолютно здорово с точки зрения инфраструктуры, может отвечать, что страница не найдена?

Статус Ready означает лишь то, что процесс внутри контейнера запущен и прошел базовые проверки жизнеспособности (Health Checks). Kubernetes свою работу выполнил. Ошибка 404 — это проблема не жизненного цикла пода, а маршрутизации трафика или конфигурации самого приложения.

Анатомия ошибки 404 в кластере

В классической архитектуре 404 означает, что на сервере нет нужного файла или эндпоинта. В Kubernetes запрос от вашего автотеста проходит полосу препятствий, и ответ «Не найдено» может сгенерировать любой узел на этом пути.

| Источник 404 | Причина | Как выглядит в логах/ответах | | :--- | :--- | :--- | | Ingress (Маршрутизатор) | Запрос пришел в кластер, но Ingress не знает, какому Сервису передать этот URL-путь. | Стандартная HTML-страница ошибки от Nginx или HAProxy. | | Приложение (Java/Spring) | Запрос дошел до пода, но внутри Spring Boot нет контроллера, обрабатывающего именно этот путь. | JSON-ответ с полями timestamp, status: 404, error: "Not Found". |

> Ошибка 404 при живом поде — это всегда рассинхронизация ожиданий. Либо Ingress ожидает другой путь для перенаправления, либо само приложение ожидает запросы по другому префиксу.

Изоляция проблемы: прорубаем прямой туннель к поду

Чтобы понять, кто именно возвращает 404 — внешний маршрутизатор кластера или ваше Java-приложение, — нужно исключить Ingress из цепочки. Нам нужно отправить HTTP-запрос напрямую в контейнер, в обход всех внешних правил Kubernetes.

Для этого существует механизм проброса портов.

Утилита kubectl умеет создавать безопасный сетевой туннель между вашим рабочим ноутбуком и конкретным подом внутри закрытой сети кластера.

Команда для создания туннеля выглядит так:

Разберем синтаксис:

Пока эта команда запущена в терминале, туннель открыт. Теперь ваш локальный порт 8080 физически соединен с портом 8080 внутри пода в кластере.

Диагностика через туннель

Открыв туннель, вы меняете URL в вашем автотесте или браузере. Вместо длинного кластерного адреса https://aeqs-backend-preregistration.dev.aeqs.corp... вы делаете запрос на http://localhost:8080/v1/api/time_slots.

Здесь возможны два сценария, которые сразу локализуют баг.

Сценарий А: Запрос через localhost успешен (200 OK)

Сценарий Б: Запрос через localhost возвращает 404

В контексте вашей задачи (когда не работает и API, и Swagger) наиболее вероятен именно Сценарий Б. Почему Java-приложение может не видеть свои же эндпоинты?

Чаще всего причина кроется в Context Path — базовом префиксе, который задается в конфигурации приложения (например, в application.yml). Если разработчики задали server.servlet.context-path=/preregistration, то контроллер, написанный для /v1/api/time_slots, физически будет доступен только по адресу /preregistration/v1/api/time_slots. Автотест, стучащийся в корень, закономерно получит 404.

Использование kubectl port-forward позволяет автотестировщику за пару минут доказать, на чьей стороне дефект: в инфраструктурных правилах маршрутизации или во внутренних настройках самого микросервиса. О том, как заглянуть в эти настройки и проверить конфигурации окружения (в том числе для решения проблем с доступами к Kafka), мы поговорим на следующем этапе диагностики.

Взаимодействие с окружением: проверка конфигураций и прав доступа к внешним ресурсам вроде Kafka

Код приложения TicketApp в вашем кластере абсолютно идентичен тому, что запускается на локальной машине разработчика, где всё работает идеально. Почему же тогда в Kubernetes контейнер падает с ошибкой AuthorizationException: Not authorized to access topics: [unp-statuses-topic], которую мы обнаружили в логах? Ответ кроется в главном правиле контейнеризации: образ приложения неизменен, меняется только среда, в которую он помещен.

В традиционной разработке на Java настройки часто лежат прямо внутри проекта в файле application.yml. В Kubernetes такой подход не работает. Мы не собираем новый JAR-файл отдельно для тестового, предпродуктового и продуктового контуров. Вместо этого мы берем один и тот же скомпилированный контейнер и «впрыскиваем» в него нужные настройки извне при запуске.

> Конфигурация в Kubernetes отделена от кода. Приложение узнает, к какой базе данных подключаться и с какими паролями идти в Kafka, исключительно через переменные окружения (Environment Variables) или примонтированные файлы.

Если под падает с ошибкой авторизации, проблема почти никогда не в самом коде Java. Проблема в том, что кластер передал поду неверные учетные данные.

ConfigMap и Secret: словари кластера

Чтобы передать настройки в под, Kubernetes использует два специальных типа ресурсов. Они работают как словари (пары «ключ-значение»), которые администраторы или CI/CD пайплайны создают в пространстве имен d5k8s-aeqs-d6d16b-main еще до запуска вашего приложения.

| Характеристика | ConfigMap | Secret | | :--- | :--- | :--- | | Назначение | Хранение открытых, несекретных данных. | Хранение чувствительной информации. | | Что хранят | URL брокеров Kafka, таймауты, названия топиков, флаги фич (feature toggles). | Пароли, токены доступа, SSL-сертификаты, ключи шифрования. | | Формат хранения | Обычный читаемый текст (Plain text). | Закодировано в Base64 (не шифрование, а именно кодирование для безопасной передачи). |

Когда под aeqs-ticket стартует, Kubernetes берет значения из ConfigMap и Secret и превращает их в системные переменные окружения внутри контейнера. Spring Boot автоматически считывает их и переопределяет то, что было написано в дефолтном application.yml.

Как проверить, что именно передано в под

Чтобы локализовать причину AuthorizationException, нам как тестировщикам нужно узнать, какие именно значения переменных окружения получил падающий под. Для этого есть два пути.

Способ 1: Чтение манифеста пода (kubectl describe)

Команда describe позволяет посмотреть детальную информацию о поде с точки зрения самого кластера Kubernetes. Это ваш главный инструмент, если под находится в глубоком CrashLoopBackOff и постоянно перезагружается.

В объемном выводе этой команды вам нужно найти секцию Environment:. Она покажет, какие переменные кластер попытался внедрить в контейнер:

Здесь мы видим структуру: переменная KAFKA_BROKER_URL берется из ConfigMap, а логин и пароль — из ресурса Secret. Если в этой секции нужных переменных нет вообще — релизный инженер забыл их прокинуть, и приложение пытается использовать локальные заглушки.

Способ 2: Выполнение команды внутри контейнера (kubectl exec)

Если под жив (например, наш соседний aeqs-backend-preregistration со статусом Ready 2/2) или если контейнер aeqs-ticket успевает пожить пару минут до падения, мы можем зайти прямо в него и спросить у операционной системы, какие переменные она видит.

Команда exec выполняет произвольную команду внутри работающего контейнера. Чтобы вывести все переменные окружения и отфильтровать только те, что касаются Kafka, используем:

Вывод покажет реальные значения:

Разгадка AuthorizationException

Посмотрите внимательно на вывод команды exec выше. В нем кроется ответ на проблему из нашего автотеста AEQS-49.

Мы находимся в тестовом пространстве имен (песочнице). Логин и пароль переданы для dev окружения. Однако переменная KAFKA_BROKER_URL указывает на kafka.prod.aeqs.corp — продуктовый кластер Kafka.

Приложение успешно стартует, берет dev-пароль и пытается авторизоваться с ним на prod-сервере Kafka, чтобы прочитать топик unp-statuses-topic. Продуктовый сервер закономерно отвергает эти учетные данные, возвращая AuthorizationException. Приложение не может инициализировать критически важный компонент (Kafka Consumer) и завершает работу с фатальной ошибкой (Exit Code не равен нулю). Kubernetes видит падение, перезапускает под, и цикл CrashLoopBackOff повторяется.

Теперь вам не нужно писать разработчику абстрактное «тест упал, под рестартует». Вы можете приложить к баг-репорту конкретный факт: «В пространстве имен d5k8s-aeqs-d6d16b-main в под aeqs-ticket прокидывается URL продуктовой кафки вместо тестовой, что вызывает ошибку авторизации при старте консьюмера».

Инструментарий kubectl: базовые команды для оперативной отладки инфраструктурных инцидентов

Когда автотест прерывается с ошибкой, в консоли CI/CD остается лишь сухой факт падения. К этому моменту в вашем арсенале уже есть набор команд для работы с кластером, но применять их наугад — всё равно что пытаться открыть сложный замок, перебирая всю связку ключей в темноте. Чтобы диагностика занимала минуты, а не часы, разрозненные команды необходимо собрать в единую систему координат.

> Диагностика инцидента в Kubernetes — это последовательный переход от оценки общего состояния песочницы к изучению внутреннего состояния конкретной JVM.

Все изученные нами инструменты делятся на четыре логических уровня погружения. Понимание того, на каком уровне вы находитесь, определяет, какую команду следует вводить следующей.

Четыре уровня локализации проблемы

Вместо того чтобы воспринимать kubectl как справочник команд, посмотрите на него как на диагностическую воронку. Вы всегда начинаете с самого широкого радиуса обзора и сужаете его до конкретной строчки кода или конфигурации.

Матрица применения инструментов

Выбор инструмента напрямую зависит от того, с каким типом сбоя вы столкнулись. Ошибка 404 (когда приложение работает, но не отвечает там, где нужно) и падение инициализации (когда приложение умирает на старте) требуют разных подходов.

| Команда | Уровень | Идеально для живого пода (ошибка 404) | Идеально для падающего пода (CrashLoop) | | :--- | :--- | :--- | :--- | | kubectl get pods | Наблюдение | Убедиться, что статус Running и счетчик рестартов не растет. | Увидеть статус CrashLoopBackOff и зафиксировать факт цикличного падения. | | kubectl describe pod | Осмотр | Проверить секцию Environment на предмет опечаток в путях или URL. | Посмотреть секцию Events в самом низу: почему контейнер был убит (например, OOMKilled). | | kubectl logs | Вскрытие | Бесполезно, если запрос даже не дошел до приложения (логи будут пустыми). | Критически важно. С флагом -p покажет стек-трейс фатальной ошибки (например, проблемы с Kafka). | | kubectl port-forward | Взаимодействие | Главный инструмент. Позволяет дернуть эндпоинт напрямую и исключить влияние Ingress. | Бесполезно. Нельзя пробросить порт к контейнеру, который постоянно перезагружается. | | kubectl exec | Взаимодействие | Зайти внутрь и выполнить env, curl или ls для проверки файлов и доступов. | Бесполезно. Команда не выполнится в мертвом контейнере. |

Специфика многоконтейнерных подов: флаг -c

Вспомним статус Ready 2/2 у сервиса aeqs-backend-preregistration. Это означает, что внутри одной логической обертки (Пода) работают два независимых контейнера. Чаще всего вторым выступает служебный процесс — например, сборщик логов или прокси-сервер.

Если вы попытаетесь выполнить команду уровня «Вскрытие» или «Взаимодействие» (логи или выполнение команд) для такого пода: kubectl logs aeqs-backend-preregistration-xyz

Kubernetes выдаст ошибку, потому что не знает, логи какого именно из двух контейнеров вам нужны. В этом случае в инструментарий добавляется уточняющий флаг:

* -c (или --container) — указывает точное имя контейнера внутри пода.

Правильный вызов будет выглядеть так: kubectl logs aeqs-backend-preregistration-xyz -c preregistration-app

Имя нужного контейнера всегда можно подсмотреть на уровне «Осмотра», выполнив describe и изучив блок Containers:.

Логика переходов между инструментами

Инструменты kubectl редко используются изолированно. Эффективная отладка — это связка команд, где вывод одной становится аргументом для другой.

Если вы видите CrashLoopBackOff, ваш маршрут выглядит так: Вы делаете get pods копируете имя проблемного пода делаете logs -p видите AuthorizationException делаете describe находите кривой Secret в переменных окружения.

Если вы получаете 404 Not Found, маршрут меняется: Вы делаете get pods видите, что под здоров делаете port-forward отправляете локальный запрос если ответ 404 сохраняется, делаете exec проверяете внутренние конфигурационные файлы на предмет неверного Context Path.

Каждая команда отвечает только на один узкий вопрос. Умение быстро переключаться между ними, не теряя контекста (и не забывая указывать пространство имен -n), превращает автотестировщика из пассивного наблюдателя за красными пайплайнами в инженера, способного точно указать разработчикам или DevOps-команде на источник проблемы.

Алгоритм синтеза: пошаговый план локализации ошибки от падения теста до фиксации баг-репорта

Пайплайн CI/CD окрасился в красный цвет. Ваш автотест AEQS-49 (API Регистрация талона в отделение) упал с ошибкой HTTP 404. Раньше в такой ситуации вы бы просто приложили скриншот ответа сервера к задаче в Jira и перевели её на разработчиков с комментарием «стенд не работает». Но теперь у вас есть доступ к кластеру и набор инструментов диагностики. Вопрос лишь в том, в какой последовательности их применять, чтобы не утонуть в мегабайтах логов и десятках конфигураций.

Разрозненные команды не решают проблему — её решает система. В этой главе мы объединим всё, что изучили ранее, в единый алгоритм действий автотестировщика. Это воронка, которая на входе принимает упавший тест, а на выходе выдает точную причину инцидента.

Шаг 1. Осмотр поля боя (Триаж)

Первое правило отладки в распределенных системах: не пытайтесь сразу искать ошибку в коде. Сначала нужно понять, жив ли пациент.

Как только тест падает, ваша задача — оценить состояние пространства имен, в котором он выполнялся.

Здесь алгоритм ветвится в зависимости от того, что вы увидели. В нашем сценарии с AEQS-49 мы столкнулись сразу с двумя аномалиями, поэтому пройдем по обеим веткам.

Шаг 2. Ветка А: Инфраструктурный сбой (CrashLoopBackOff)

Вы видите, что под aeqs-ticket-789975cb94-v8xp7 находится в статусе CrashLoopBackOff, а счетчик RESTARTS неумолимо растет. Приложение даже не может запуститься.

Действие 1: Проверка метаданных кластера. Выполняем kubectl describe pod aeqs-ticket-789975cb94-v8xp7. Прокручиваем в самый низ до секции Events. Если проблема в нехватке памяти (OOMKilled) или невозможности скачать Docker-образ, это будет написано прямо здесь. Если в событиях только Back-off restarting failed container — проблема внутри самого приложения.

Действие 2: Вскрытие логов. Так как контейнер мертв, текущий лог пуст. Выполняем kubectl logs aeqs-ticket-789975cb94-v8xp7 -p. Мы находим AuthorizationException: Not authorized to access topics: [unp-statuses-topic].

Действие 3: Сверка окружения. Почему нет авторизации? Выполняем kubectl describe pod или kubectl exec (если успели поймать под в короткие секунды жизни) и проверяем переменные окружения. Находим несовпадение: URL брокера смотрит на PROD, а учетные данные взяты от DEV-среды.

> Истинная цель автотестировщика при падении инфраструктуры — не починить её своими руками, а собрать исчерпывающий контекст, чтобы DevOps-инженер или разработчик потратил на исправление 5 минут вместо 5 часов.

Шаг 3. Ветка Б: Логический сбой (Живой под, но HTTP 404)

Вернемся к сервису aeqs-backend-preregistration. Статус Ready 2/2. Приложение рапортует кластеру, что оно здорово. Но тест упорно получает 404.

Действие 1: Изоляция сети. Нужно отсечь Ingress (маршрутизатор кластера). Пробрасываем порт напрямую: kubectl port-forward aeqs-backend-preregistration-xyz 8080:8080.

Действие 2: Прямой запрос. Отправляем запрос на localhost:8080/v1/api/time_slots.

Действие 3: Проверка конфигурации приложения. Мы знаем, что под жив. Выполняем kubectl exec aeqs-backend-preregistration-xyz -c <имя-контейнера> -- env. Проверяем переменную SERVER_SERVLET_CONTEXT_PATH. Обнаруживаем, что разработчики задали глобальный префикс /preregistration, который мы не учли в автотесте.

Шаг 4. Формирование баг-репорта нового уровня

Теперь у нас есть вся информация. Сравним два подхода к заведению дефекта в трекере.

| Элемент баг-репорта | Классический подход (без знаний K8s) | Синтезированный подход (с контекстом K8s) | | :--- | :--- | :--- | | Заголовок | Тест AEQS-49 падает с 404 | Ошибка 404 на эндпоинте /time_slots из-за неучтенного Context Path | | Окружение | Стенд DEV | Namespace: d5k8s-aeqs-d6d16b-main, Pod: aeqs-backend-preregistration-xyz | | Описание проблемы | При запуске автотеста возвращается 404 Not Found. Также не работает Swagger. | Под находится в статусе Ready 2/2. При прямом подключении через port-forward эндпойнт недоступен по старому пути. Через exec выявлено, что CONTEXT_PATH = /preregistration. | | Сопутствующие блокирующие ошибки | (Не замечено, так как тестировался только один API) | В этом же namespace падает смежный сервис aeqs-ticket (CrashLoopBackOff). В логах (logs -p): AuthorizationException к Kafka. Переменная KAFKA_BROKER_URL указывает на PROD. | | Шаги для воспроизведения | 1. Запустить Jenkins джобу. 2. Увидеть красный крестик. | 1. Выполнить port-forward к поду. 2. Отправить GET на localhost:8080/v1/api/time_slots. |

Второй вариант баг-репорта кардинально меняет процесс разработки. Вы не просто констатируете факт поломки, вы применяете паттерн «Изоляция» — отсекаете заведомо рабочие слои инфраструктуры и указываете разработчику ровно на ту строку конфигурации или кода, где произошел сбой.

Заключение

Kubernetes кажется пугающим лабиринтом абстракций только до тех пор, пока вы смотрите на него снаружи. Как только вы понимаете, что Поды — это просто процессы, Сервисы — это внутренние DNS-имена, а логи можно прочитать даже у упавшего приложения, кластер превращается из черного ящика в прозрачную витрину.

Теперь, когда автотест AEQS-49 снова упадет, вы не пойдете писать в общий чат «стенд лежит». Вы откроете терминал, введете kubectl get pods, и начнете свое расследование.