CrashLoopBackOff: por qué fallan tus Pods y cómo resolverlo
Si alguna vez has mirado tus Pods de Kubernetes y has visto el estado CrashLoopBackOff, no entres en pánico. Es la forma en que Kubernetes indica que tu contenedor arranca, falla, se reinicia y vuelve a fallar en bucle. Para evitar consumos innecesarios de recursos, el kubelet aplica un retraso de retroceso BackOff entre intentos de arranque, aumentando los tiempos 10s, 20s, 30s hasta llegar a 300s. Si el problema persiste, seguirá reintentando cada 5 minutos. Entender el patrón es clave para diagnosticar la causa raíz.
Lo que aprenderás
Qué es CrashLoopBackOff y cómo funciona el retroceso BackOff; cómo detectarlo rápidamente; causas frecuentes a nivel de aplicación, manifiestos y probes; pasos de depuración eficaces para llevar tus Pods a un estado estable.
CrashLoopBackOff en detalle
Ocurre cuando la política de reinicio permite reintentos y el contenedor termina con error repetidamente. El kubelet introduce el retroceso BackOff de forma progresiva, dándote margen para consultar logs, ajustar configuración y corregir dependencias. Una vez superados los 300s, los reintentos quedan espaciados en intervalos fijos de 5 minutos.
Cómo detectarlo
Con kubectl get pods verás el estado CrashLoopBackOff; con kubectl describe pod obtendrás eventos y la última razón de terminación; con kubectl get events podrás revisar fallos recientes y el historial de reintentos, incluyendo tiempos de BackOff y códigos de salida. Complementa con kubectl logs para leer el error de la aplicación.
Causas comunes
Problemas a nivel de aplicación: excepciones en tiempo de ejecución no controladas; dependencias ausentes como ficheros de inicio, librerías o variables de entorno; configuración incorrecta de conexiones a base de datos, claves de API o rutas; conflictos de puertos en la propia Pod. Problemas de manifiesto: command, args o entrypoint erróneos respecto a la imagen real; montajes de volumen incorrectos o rutas de montaje que no existen; variables de entorno mal tipadas o faltantes. Errores de probes: liveness o readiness con endpoints inexistentes, timeouts demasiado agresivos o tiempos de arranque lentos; si el endpoint no responde o la aplicación tarda más que el timeout, el pod se reinicia sin parar.
Depuración paso a paso
Ejemplo realista: imagen basada en busybox con un script de arranque que primero verifica que exista el fichero de configuración en la ruta config app.conf y después valida la variable de entorno APP_MODE contra production. Si falla cualquiera de las dos comprobaciones, el script termina con error y el contenedor sale con código 1. En el manifiesto de Kubernetes, se define APP_MODE con valor staging y una livenessProbe que ejecuta cat sobre config app.conf con periodos muy cortos. Resultado: el contenedor falla porque el fichero no existe y la probe acelera los reinicios hasta entrar en CrashLoopBackOff.
Cómo arreglarlo en orden lógico: primero consulta kubectl logs para confirmar el motivo exacto del fallo. Si falta config app.conf, crea una ConfigMap con el contenido necesario y móntala como volumen en la ruta config. Después revisa kubectl describe para confirmar códigos de salida y eventos. Si el script exige APP_MODE en production, alinea la variable de entorno en el manifiesto con el valor esperado por la aplicación. Aplica los cambios, elimina la deployment anterior si es necesario y vuelve a desplegar. Cuando el fichero exista y APP_MODE coincida con production, el Pod pasará a Running y las probes dejarán de provocar reinicios.
Consejos prácticos
Ajusta livenessProbe y readinessProbe con tiempos realistas; considera usar startupProbe cuando tu aplicación necesita un arranque inicial más largo. No actives liveness demasiado pronto. Verifica rutas de volumen y permisos. Mantén coherencia entre Dockerfile, comando de arranque y manifiesto. Comprueba límites de CPU y memoria para evitar OOMKilled. Usa kubectl logs y kubectl describe como primeras herramientas, y apóyate en kubectl get events para correlacionar BackOff y fallos de probe.
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Conclusión
CrashLoopBackOff no es solo un error, es una señal de que algo no cuadra en la aplicación o en el manifiesto. Mirar logs, eventos, códigos de salida, probes y montajes de volúmenes te permite acotar el problema rápidamente. Itera de lo más probable a lo menos probable, valida cada cambio y confirma el estado con kubectl. Con una buena higiene de configuración y prácticas de despliegue, tus Pods pasarán de bucles de reinicio a un estado Running estable.
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