사례24건

24건 중 6~10번째

1. IL-0044 kube-prometheus-stack 업그레이드 뒤 Prometheus 가 WAL 재생 중 메모리를 50Gi 넘게 써서 시작할 때마다 OOMKilled 로 죽었다

   Saifeddine Rajhi2024

   증상

   kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하는 중에 여러 파드가 Ready 가 되지 않았다. 그중 prometheus-prometheus-operator-prometheus-0 파드는 3/4 Running 상태였고 최근에 OOMKilled 로 종료된 기록이 있었다.

   OOMKilled프로브 실패모니터링 중단

   촉발

   kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하던 중 Prometheus 가 시작하면서 WAL 을 재생했고, 이 과정에서 메모리 사용량이 메모리 제한을 넘었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheus컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   한계 미인지여유 용량 부재

   감지

   팀은 kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하던 중 Prometheus 파드를 포함한 여러 파드가 Ready 가 되지 않는 것을 보았다. kubectl describe pod 와 Prometheus 로그로 OOMKilled 를 확인했다.

   조치

   • Prometheus 파드에 kubectl exec 로 들어가 promtool tsdb analyze . 를 실행해 haproxy_server_http_responses_total 처럼 카디널리티가 높은 지표를 찾았다.

   후속 조치

   • WAL 재생 중 메모리 오버헤드가 10% 에서 15% 정도의 허용 범위 안에 있는지 확인하고, Prometheus 를 메모리 제한에 가깝게 운영하지 않는다.
   • Prometheus 의 저장, 스크레이프, remote write 설정을 정기적으로 최적화하고, 최적화가 들어간 새 릴리스로 업그레이드한다.
   • OOM 크래시 루프에서 자동으로 복구하는 장치를 만든다. 예를 들어 OOM 이벤트가 나면 WAL 을 자동으로 지운다.
   • 메모리 사용량이 일정 기준을 넘으면 스크레이프를 멈추는 강제 스크레이프 제한을 둔다.

   교훈

   Prometheus 를 메모리 제한에 가깝게 운영하면 WAL 재생 중의 작은 오버헤드로도 OOM 이 난다. 가비지 컬렉션은 들쭉날쭉하고 카디널리티나 쿼리는 갑자기 늘 수 있으므로 메모리에 여유를 둔다. Prometheus 메모리 문제의 상당 부분은 카디널리티에서 온다. Prometheus 가 떠 있지 않을 때는 promtool tsdb analyze 로 카디널리티가 높은 지표를 찾는다. 메모리 제한만 올려서는 답이 되지 않았다. 메모리가 치솟는 것은 재생 단계뿐이었기 때문이다.

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2. IL-0110 Grafana Agent 파드가 메모리를 많이 쓰던 노드에 Hangfire 파드가 함께 올라가 시스템 OOM 으로 CrashLoopBackOff 를 반복했고, 노드가 응답을 멈추고 NotReady 가 됐다.

   DFDS2024

   증상

   2024-03-13 10:01 UTC 에 쿠버네티스 노드 하나가 NotReady 상태가 됐다. 그때 노드에 잡힌 requests 는 CPU 78%, 메모리 82% 였다. 10:03 에 Slack 으로 알림이 왔고, 10:05 에 알림을 보고 조사를 시작했다.

   노드 NotReady컨테이너 재시작 반복OOMKilled모니터링 중단

   촉발

   Hangfire 로 작업을 실행하는 개발 컨테이너가 Grafana Agent 가 메모리를 많이 쓰고 있던 노드에 배치됐고, 작업이 OOM 으로 실패하며 CrashLoopBackOff 를 반복했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   텔레메트리 에이전트컨테이너 메모리 한도데이터베이스

   기여 요인

   과도한 영향 범위리소스 요청과 한도 미설정수동 조치 악화모니터링 사각지대

   감지

   10:03 UTC 에 Slack 으로 알림이 왔고, 10:05 에 알림을 확인하고 조사를 시작했다. 두 번째 노드는 15:03 에 Slack 알림이 왔고 15:09 에 확인했다. 탐지까지 걸린 시간은 4분이었다.

   조치

   • 10:22 에 EC2 인스턴스를 비정상으로 표시해 새 노드를 띄웠다.
   • 10:30 에 NotReady 노드를 cordon 하고 강제로 drain 했고, 10:36 에 그 EC2 인스턴스를 종료했다.
   • 13:02 에 네임스페이스에서 LimitRange 를 지우고 Grafana Agent 파드를 재시작했다.
   • 14시대에 문제의 개발 컨테이너를 0개로 줄였고, 몇 분 뒤 EC2 네트워크 트래픽이 정상으로 돌아왔다.
   • 두 번째 NotReady 뒤 15:15 에 개발 컨테이너를 다시 0개로 줄였고, 15:18 에 새 노드가 추가됐다.
   • 15:19 에 개발 컨테이너를 맡은 팀에 메일을 보냈고, 15:52 에 그 팀이 문제를 확인하고 수정 중이라고 답했다.

   후속 조치

   • grafana-agent 를 모니터링 노드 그룹으로 옮긴다.
   • 클러스터 전체 대역폭이 정해 둔 기준에 닿으면 알림을 보낸다.
   • grafana-agent Helm 차트에 메모리 한도를 걸 수 있는지 조사한다.
   • grafana-agent 의 메모리 사용량을 조사한다.
   • grafana-agent 에 PVC 를 써야 하는지 Grafana 지원팀에 묻는다.
   • 보존 기간을 제한한 채 노드 로그를 Loki 로 보내는 방안을 검토한다.
   • 쿠버네티스 노드 문제를 조사할 때 확인할 자주 쓰는 지표와 로그 쿼리를 위키 페이지로 만든다.

   교훈

   포스트모템에서 나온 후속 조치를 끝까지 챙겨야 한다. CloudWatch 에서 어떤 지표가 쓸모 있는지가 팀에 제대로 공유되지 않아 진단과 조사가 어려웠다.

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3. IL-0168 새 쿠버네티스 릴리스 뒤 많은 Kapsule 클러스터가 동시에 자동 업그레이드되면서 Kubernetes API 가 과부하로 OOM 이 났고, 새 노드 인증 방식의 재시도가 혼잡을 키워 노드가 Not Ready 가 됐다.

   Scaleway2024

   증상

   2024년 2월 13일 01:04 CET 에 FR-PAR 리전의 Kubernetes API 에서 RAM 과 CPU 사용량이 치솟아 OOM 이 났다. 노드들이 컨트롤 플레인에 인증하지 못해 일부가 "Not Ready" 상태가 됐다.

   노드 NotReady컨트롤 플레인 지연OOMKilled

   촉발

   2월 12일 새 쿠버네티스 릴리스가 모든 사용자에게 나온 뒤, 12일에서 13일로 넘어가는 밤에 많은 클러스터가 동시에 자동 업그레이드를 시작했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   재시도 폭주자동화 증폭단계적 배포 부재

   감지

   타임라인의 첫 기록은 01:04 CET 다. 이때 Kubernetes API 의 RAM 과 CPU 사용량이 치솟아 OOM 이 났고, 노드들이 컨트롤 플레인에 인증하지 못해 일부가 "Not Ready" 가 됐다. 기록된 첫 조치는 42분 뒤인 01:46 에 API 자원을 늘린 일이었다.

   조치

   • Kubernetes API 에 배정한 자원을 01:46 과 02:20 두 차례 늘렸다.
   • 02:30 에 API 트래픽을 제한해 들어오는 트래픽을 고르게 만들고 혼잡을 줄였다.
   • 03:20 부터 트래픽 제한을 50-100 개 배치로 나눠 차례로 풀어 노드들이 다시 인증하고 "Ready" 가 되게 했다.
   • 03:40 에 API 혼잡 중에 만들어진 고장 노드를 교체하는 스크립트를 돌렸다.
   • 15:45 부터 노드 인증이 한꺼번에 몰리지 않게 일부 클러스터부터 예전 인증 방식으로 차례로 롤백했고, 2월 19일 모든 클러스터에서 롤백을 마쳤다.
   • 노드 인증이 동시에 몰릴 수 있는 클러스터 업그레이드와 설정 갱신 기능을 2월 20일 10:30 까지 껐다.

   후속 조치

   • Kubernetes API 자원 배정을 늘렸다.
   • 예전 인증 방식으로 롤백했다.
   • 노드에 로컬 인증 캐시를 둔다.
   • 부하가 치솟을 때 더 잘 버티도록 자원 배정 전략을 다시 짠다.
   • 쿠버네티스에 새 요청 큐잉 방식을 넣는다.
   • 높은 부하나 장애가 다른 구성 요소로 번지지 않게 구성 요소를 서로 분리한다.
   • 몇몇 지표를 꼼꼼히 지켜봐 이상 패턴을 더 일찍 찾는다.
   • 이 기간에 노드를 배포했지만 제대로 쓰지 못한 고객에게 환불한다.

   교훈

   고객의 클러스터와 노드가 빠르게 늘면서 기존 트래픽 제어로는 혼잡을 막기 어려워졌다. 많은 클러스터의 자동 업그레이드가 한 번에 시작되면 Kubernetes API 에 부하가 몰리고, 계속 실패하고 재시도하는 노드 인증 방식이 혼잡을 더 키운다. 1월 24일 장애 뒤 넣은 단기 완화 조치로는 재발을 막지 못했다.

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4. IL-0169 FR-PAR 의 Scaleway Kubernetes API 가 메모리 부족으로 쓰러져 노드 인증이 막히고 Kapsule 노드가 NotReady 가 됐다.

   Scaleway2024

   증상

   2024-01-24 23:48 CET, FR-PAR 리전에서 Kapsule 과 Kosmos 고객 클러스터의 일부 노드가 NotReady 로 바뀌었다. 같은 시각 API Gateway 로 들어오는 요청이 크게 치솟았다.

   노드 NotReadyOOMKilled간헐적 타임아웃모니터링 중단

   촉발

   FR-PAR 에서 동시에 몰린 배포가 Scaleway Kubernetes API 의 메모리를 바닥냈다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 메모리 한도kubelet

   기여 요인

   단일 장애점재시도 폭주

   감지

   23:48 에 API Gateway 부하가 늘어난 것이 감지됐고, 00:00:10 에 내부 에스컬레이션을 거쳐 당직 엔지니어가 맡았다.

   조치

   • 관리형 Kubernetes 서비스의 메모리 한도와 가비지 컬렉션 임계값을 곧바로 올렸다.
   • 늘어난 부하를 받도록 주요 서비스에 복제본을 추가로 배포했다.
   • 레지스트리 캐시를 비우고, 클러스터가 안정되는 동안 지켜봤다.
   • 장애 뒤에도 계속 모니터링하며 서비스 설정을 조정했다.

   후속 조치

   • 로컬 인증 캐시를 구현한다.
   • 노드 인증 방식을 더 개선한다.
   • 모니터링을 강화하고 레이트 리밋 전략을 조정했으며 장애 대응 절차를 개선했다.

   교훈

   탄탄한 모니터링과 빠른 대응 체계가 중요하다. Kubernetes API 가 노드 인증까지 맡고 있어서 API 의 메모리 부족이 곧장 노드 NotReady 로 번졌다. Scaleway 는 이를 막으려고 로컬 인증 캐시와 노드 인증 개선을 계획했다.

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5. IL-0530 us-central1 의 가상 네트워크 라우터 컨트롤러가 메모리 부족으로 재시작을 되풀이해 새 VM 과 마이그레이션된 VM 의 네트워크가 오래 끊겼다

   Google Cloud2023

   증상

   us-central1 에서 새로 만든 VM 은 네트워크가 동작하기까지 오래 기다려야 했고, 라이브 마이그레이션된 VM 은 마이그레이션 뒤 오래 연결을 잃었다. us-central1 을 오가는 리전 간 트래픽에서 패킷 손실이 났다. 기존 VM 중 마이그레이션되지 않고 상태도 바뀌지 않은 VM 은 직접 영향을 받지 않았다.

   패킷 손실네트워크 도달 불가OOMKilled오래된 엔드포인트 라우팅클러스터·노드 생성 정체

   촉발

   관리 플레인의 동작 변경이 us-central1 에 배포됐다. 이 변경은 로드 밸런서 백엔드로 쓰는 GCP Instance Group 과 Network Endpoint Group 의 API 업데이트 처리를 더 잘 분리하려는 것이었다. 이 리전의 큰 워크로드 규모 때문에 가상 네트워크 라우터 컨트롤 플레인의 메모리가 예상 밖으로 늘었다.

   원인

   배포 결함

   구성 요소

   네트워크 컨트롤 플레인클라우드 로드 밸런서

   기여 요인

   과도한 영향 범위한계 경보 부재

   감지

   엔지니어들은 10월 4일 미국 태평양 시간 21:45 에 us-central1 가상 네트워크 컨트롤 플레인이 느리다는 알림을 받았고, 10월 5일 02:11 에 가상 네트워크 라우터 컨트롤러가 메모리를 다 써서 실패한다는 알림을 받았다. 03:08 부터는 네트워크 텔레메트리가 us-central1 을 오가는 리전 간 패킷 손실을 보여 주었다.

   조치

   • 컨트롤러에 메모리를 더 할당하는 변경을 배포했고, 이 변경은 미국 태평양 시간 05:27 부터 운영 환경에 닿았다. 08:15 에 리전 안 패킷 손실이 가라앉았다.
   • 08:52 에 관리 플레인 변경의 롤백을 시작해 09:35 에 us-central1 에서 마쳤고, 이때 메모리 부족이 모두 멈췄다.
   • 업데이트를 받지 않던 라우터 몇 대를 손으로 재시작했다. 이 재시작으로 패킷 손실이 더 생기지는 않았다.

   후속 조치

   • 메모리 위험과 예상 밖의 메모리 증가를 미리 알리는 알림을 만든다.
   • 엔지니어가 메모리를 훨씬 빨리 다시 할당할 수 있도록 배포 설정을 다시 짠다.
   • API 조정 작업의 기존 관행과 안전장치를 다시 평가하고 새 관행과 안전장치를 만든다.
   • 관리 플레인 변경을 여러 팀이 더 잘 볼 수 있게 해 장애와 더 빨리 연결 짓게 한다.
   • 리전 단위 API 변경 때문에 리전 전체의 메모리가 한꺼번에 바닥나는 일이 줄도록 배포 구성을 바꾼다.
   • 트래픽 라우터와 컨트롤러의 메모리를 최적화해 불필요한 부담을 없앤다.

   사례 보기

원인별5