Pinterest 工程师消除 CPU 僵尸以解决生产瓶颈

标题：Pinterest 工程师清除“CPU 僵尸”以解决生产环境瓶颈

来源网址：https://www.infoq.com/news/2026/05/pinterest-cpu-zombies-bottleneck/

发布日期：2026-05-14T10:00:00+0000

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Pinterest 工程师清除“CPU 僵尸进程”，解决生产环境瓶颈

2026 年 5 月 14 日｜阅读时长：2 分钟

作者：

•  Mark Silvester

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Pinterest 发布了一篇详尽的技术博文，讲述了其工程师如何追踪并定位导致机器学习训练任务频繁崩溃的间歇性 CPU 资源饥饿问题。通过识别团队所称的“僵尸进程”（即默认代理因反复崩溃重启而遗留的内存 cgroup），工程师成功恢复了其分布式计算平台的稳定性。

该问题表现为 Pinterest 基于 Kubernetes 构建的离线机器学习平台 PinCompute 上出现间歇性网络故障与任务崩溃。Pinterest 每月为此类任务部署数万个 Ray 集群；部分用例中，由于弹性网络适配器（ENA）设备重置及数据包丢弃，训练任务成功率下降超过 25%。初期排查受阻，因为整体 CPU 使用率显示正常，掩盖了底层真实故障。

工程师被迫放弃高层级监控看板，转而使用 mpstat 进行单核粒度分析。结果发现，个别 CPU 核心会持续数秒达到 100% 的系统态 CPU 占用率。这种现象尤为危险：若处理 ENA 网络中断的 CPU 核心发生饱和，则驱动程序的 NAPI poll 线程将因缺乏 CPU 时间片而被饿死，进而触发 ENA 设备重置——这是一种自愈机制，当发送完成（Tx completion）停滞超过 5 秒时自动激活，最终导致连接中断并使 Ray 任务崩溃。

为精确定位核心饱和根源，团队在长达 12 小时的复现窗口内，持续运行滚动式的两分钟 perf 性能采样。借助 Netflix 开源的Flamescope 可视化工具，工程师得以精准定位网络重置发生的精确时刻。他们发现，通常仅占用不到 1% CPU 的 kubelet 进程，此时 CPU 占用率飙升至约 6.5%，其中绝大部分时间消耗在内核函数 mem_cgroup_nr_lru_pages 中。

进一步调查最终将问题根源锁定在节点所使用的 AWS 深度学习 AMI 镜像上。该基础镜像默认启用了 Amazon ECS Agent，但 Pinterest 实际并未使用该组件。该代理持续崩溃重启，并在每次重启时泄漏内存 cgroup（memcg）。最终，系统中积累了近 7 万个“僵尸” memcg，而活跃使用的仅有约 240 个。kubelet 在每次同步 cgroup 统计信息时，都不得不遍历这个严重膨胀的列表，从而长时间独占某个 CPU 核心。

该问题的解决方法相对简单，但需要对系统栈有深入的理解。Pinterest 通过在其基础镜像中禁用 ECS Agent 的 systemd 服务单元，并重启受影响的机器以清除累积的 cgroups，成功解决了这一瓶颈。自此之后，内存 cgroup 的数量保持稳定，网络重置现象也已完全消失。这一经历凸显了一个关键事实：应用、编排器与内核之间的抽象层，往往会掩盖真正的根本原因——本例中即是一个冗余的用户态守护进程持续泄漏内核状态。

尽管 Pinterest 此次依靠手动性能分析定位并解决了问题，但工程团队也强调了在生产环境中部署持续化、带时间索引的性能剖析（profiling）对于可观测性的重要价值。目前 Pinterest 正与 Intel 合作推广 gProfiler 工具；此外，基于 eBPF 的平台（如 Parca 和 Grafana Pyroscope）也能提供覆盖整个基础设施的全局可见性，从而显著缩短从表象症状到根因定位的排查路径。这些工具使工程师得以实时识别异常模式，而非仅依赖故障发生后的手动抓取。

通过公开分享此次经验，Pinterest 工程团队指出：在超大规模场景下，系统性能不仅取决于应用代码本身，同样深受基础镜像默认配置的影响。他们的实践历程为所有软件工程师敲响警钟：切勿盲目信任系统默认设置，而应持续精进底层诊断工具的掌握与运用能力。

关于作者

#### Mark Silvester

Mark Silvester 是英国伯明翰软件咨询公司 Griffiths Waite 的平台与架构总监，负责制定平台战略，专注于为企业客户交付创新解决方案。其技术兴趣涵盖云原生技术、DevOps 实践，以及人工智能在工程与架构中的实际落地应用。

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