사례71건

71건 중 59~63번째

1. IL-0037 imagePullPolicy가 Always인 DaemonSet이 크래시 루프를 돌며 이미지를 계속 받아, NAT 세 대를 같이 쓰던 리전 전체가 이미지 레지스트리에서 429로 막혔다

   Datadog2019

   증상

   사용자들이 작업이 시작되지 않는다고 알려 왔다. 평소에는 모니터링이 먼저 잡아내는 편이었지만 이번에는 사용자 보고가 먼저였다. 처음부터 이미지 풀과 관련된 흔적이 보였다.

   이미지 풀 실패서비스 중단

   촉발

   애플리케이션 하나가 읽어야 하는 버킷의 권한을 바꾸면서 그 애플리케이션이 시작하지 못하게 됐다. 이 애플리케이션은 약 1,000대 노드에서 도는 DaemonSet이었고 크래시 루프에 빠졌다. imagePullPolicy가 Always여서 재시작할 때마다 노드에 이미 있는 이미지를 다시 받았다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 레지스트리와 자격 증명NAT 게이트웨이애플리케이션 데이터베이스어드미션 웹훅

   기여 요인

   자동화 증폭단일 장애점한계 미인지수동 조치 악화과도한 영향 범위

   감지

   사용자들이 작업이 시작되지 않는다고 알려 와서 알았다. 모니터링보다 사용자 보고가 먼저였다. 팀은 파드 상태, 이미지 풀 지표, 레지스트리 응답 코드를 차례로 확인해 429 속도 제한을 찾았다.

   조치

   • 영향을 받은 NAT 인스턴스를 교체해 레지스트리로 나가는 출발지 IP를 바꿨다.
   • Cloud SQL 접속에 쓰던 고정 IP 설정과 방화벽 규칙을 다시 맞춰 데이터베이스 연결을 되살렸다.

   후속 조치

   • latest 같은 유동 이미지 태그를 막는 어드미션 웹훅을 만들어 워크로드 리소스와 파드에 걸었다.
   • 웹훅이 클러스터가 만드는 파드까지 거부하자, 파드 객체에서는 빼고 워크로드 객체에만 적용하도록 바꿨다.

   교훈

   imagePullPolicy가 Always인 DaemonSet이 크래시 루프에 빠지면 노드 수만큼 이미지 풀이 반복된다. 레지스트리 트래픽이 NAT 몇 대로 모이면 출발지 IP 몇 개가 속도 제한에 걸려 리전 전체가 이미지를 받지 못한다. NAT를 바꾸면 그 IP를 허용해 둔 외부 서비스 연결도 함께 끊긴다. 파드에 거는 어드미션 웹훅은 사용자가 아니라 컨트롤러가 만드는 파드까지 막는다. 발표자들은 대규모 클러스터에서는 DaemonSet을 특히 조심하라고 했다. DaemonSet이 기대는 DNS, Vault, 이미지 저장소도 모두 망가뜨려 본 적이 있다고 했다. 수천 대 단위로 무언가를 다루면 그만큼 망가뜨리기 쉽다는 것이다. kubelet 아래에도 인프라가 있다는 것을 잊지 말라고도 했다.

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2. IL-0066 ConfigMap 만 바꾸고 디플로이먼트는 그대로 둔 탓에 잘못된 설정이 몇 주 뒤 노드 교체 때 모든 브리지 파드에 퍼져 Pusher 의 모든 트래픽이 끊겼다

   Pusher2019

   증상

   Pusher 의 모든 제품으로 가는 트래픽이 멈췄다. 고객 트래픽은 ELB 와 nginx 를 지나, 브리지라고 부르는 자체 개발 7계층 프록시를 거쳐 각 제품 서비스로 간다. 그래서 브리지가 망가지면 플랫폼 전체가 내려간다. 발표자는 이때 요청이 모두 500 오류였던 것으로 기억했다.

   서비스 중단오류율 상승

   촉발

   동료가 ConfigMap 의 설정을 바꿔 운영 클러스터에 배포했지만, 그 설정에 의존하는 디플로이먼트는 갱신하지 않았다. 3주에서 4주 뒤 클러스터 업그레이드로 노드를 교체하면서 브리지 파드가 새로 떴다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   컨피그맵과 시크릿

   기여 요인

   늦게 드러난 변경미검증 가정

   후속 조치

   • 오픈소스 컨트롤러 Wave 를 만들었다. Wave 는 디플로이먼트, 스테이트풀셋, 데몬셋이 참조하는 ConfigMap 과 Secret 의 해시를 파드 템플릿에 넣어, 설정이 바뀌면 곧바로 새 파드가 롤아웃되게 한다.

   교훈

   ConfigMap 을 바꿔도 디플로이먼트는 새 파드를 만들지 않는다. 설정을 실행 중에 다시 읽지 못하는 애플리케이션은 파드가 다시 뜰 때에야 새 설정을 읽으므로, 잘못된 설정이 몇 주 뒤에 드러날 수 있다. 설정을 바꾸면 곧바로 새 파드가 뜨게 해야 설정이 맞는지 그 자리에서 확인할 수 있다.

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3. IL-0014 GKE 를 1.12.5-gke.10 으로 올리는 중 노드 풀 업그레이드가 멈추고 인그레스와 HPA 가 망가졌다

   loveholidays2019

   증상

   미뤄 둔 GKE 업그레이드를 하던 저녁, 마스터는 문제없이 올라갔지만 노드 풀 업그레이드가 예상보다 훨씬 오래 걸렸다. 노드가 14개이고 노드당 5분쯤 걸리는 클러스터도 한 시간 넘게 걸렸고, 일부 노드는 드레인에 15분 넘게 걸렸다. emptyDir 를 쓰는 파드와 5분에서 10분짜리 terminationGracePeriodSeconds 가 드레인을 늦췄다.

   업그레이드 정체파드 Pending노드 증설 실패서비스 중단오토스케일러 오동작

   촉발

   마이그레이션에 쫓겨 미뤄 둔 업그레이드로 운영 클러스터를 1.10.X 에서 1.12.5-gke.10 으로 올렸다. 구글은 3월 14일 GKE 릴리스 노트에서, 이 버전으로 올린 마스터의 오류율이 높아진다는 보고가 있어 새 클러스터와 마스터 업그레이드에서 이 버전을 빼는 중이라고 밝혔다. 그런데도 3월 19일에 이 버전을 고를 수 있었다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   GKE 컨트롤 플레인노드 풀클러스터 오토스케일러인그레스 컨트롤러수평 파드 오토스케일러

   기여 요인

   스테이징 불일치장애 중첩초기 신호 무시

   감지

   업그레이드하던 엔지니어가 드레인이 느리고 노드 풀 업그레이드가 멈추고 파드가 Pending 에 머무는 것을 직접 보았다. 인그레스 장애는 업그레이드 뒤에 드러났고, 로그로 원인을 찾지 못해 구글 지원팀에 물어 알려진 버그라는 것을 알았다. HPA 이상은 업그레이드 다음 날 발견했다.

   조치

   • 노드 풀의 노드 목록을 뽑아 kubectl drain 에 --ignore-daemonsets --delete-local-data 를 주어 노드를 미리 드레인했다.
   • 노드 풀에 해당하는 관리형 인스턴스 그룹을 찾아 gcloud compute instance-groups managed delete-instances 로 멈춘 인스턴스를 지웠다.
   • gcloud container operations list 로 operationType: UPGRADE_NODES, status: RUNNING 인 작업을 찾아 gcloud beta container operations cancel 로 멈춘 노드 풀 업그레이드를 취소했다.
   • 동작을 멈춘 내부 인그레스 대신 한동안 port-forward 로 접근했다.
   • HPA 가 이상해진 배포에서 활성 레플리카셋이 두 개면 오래된 레플리카셋을 천천히 줄였고, 하나면 더미 환경 변수를 바꿔 다시 배포했다.

   후속 조치

   • HorizontalPodAutoscaler 가 최대치의 70% 와 100% 에 닿으면 Alertmanager, Prometheus, Slack 으로 경보를 보내게 했다.
   • 배포에 활성 레플리카셋 두 개가 30분 동안 남아 있을 때와 60분 동안 남아 있을 때 경보를 보내게 했다.
   • 임의로 크게 잡은 종료 유예 시간을 다시 따져 본다.
   • 클러스터를 업그레이드하기 전에 GKE 릴리스 노트를 먼저 확인한다.
   • 운영이 아닌 환경에는 자동 업그레이드를 쓰고, 운영 환경은 클러스터를 수동으로 업그레이드하고 노드는 자동 업그레이드를 쓴다.
   • 사전 검증 환경을 이름까지 운영과 최대한 똑같이 맞춘다.

   교훈

   클러스터를 업그레이드하기 전에는 GKE 릴리스 노트를 먼저 봐야 한다. 운영이 아닌 환경에는 자동 업그레이드를 써서 영향을 먼저 겪고, 운영에는 수동 클러스터 업그레이드와 자동 노드 업그레이드를 섞어 예측 가능성과 유지 부담 사이에서 균형을 잡는다. 사전 검증 환경은 이름까지 운영과 같게 둬야 한다. 노드 풀 업그레이드 시간은 노드 수와 드레인 시간에 달려 있다. emptyDir 를 쓰는 파드에 safe-to-evict 어노테이션을 달고, 지나치게 긴 종료 유예 시간을 다시 따져 보고, PodDisruptionBudget 을 두면 드레인이 빨라진다.

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4. IL-0054 GKE 에서 옛 노드 풀을 드레인하자 로드밸런서가 ingress-nginx 파드가 없는 새 노드만 가리켜 클러스터의 모든 인그레스 트래픽이 끊겼다

   DevOps Hof2019

   증상

   GKE 클러스터에서 워크로드를 새 노드 풀로 옮기려고 옛 노드들을 드레인하던 중, 클러스터의 어떤 서비스에도 ingress-nginx 를 거쳐 접속할 수 없게 됐다.

   서비스 중단프로브 실패

   촉발

   새 노드 풀로 워크로드를 옮기려고 옛 노드를 cordon 하고 드레인했다.

   원인

   운영 실수

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러kube-proxy노드 풀

   기여 요인

   기본 설정 방치미검증 가정

   감지

   옛 노드를 드레인하던 중 클러스터의 어떤 서비스에도 ingress-nginx 를 거쳐 접속할 수 없는 것을 팀이 알아챘다.

   조치

   • 옛 노드에 남아 있던 nginx-ingress-controller 파드를 지워 새로 Ready 상태가 된 노드에 다시 스케줄되게 했다.

   교훈

   트래픽에 영향을 줄 수 있는 변경을 하기 전에는 문서를 두 번 확인한다. externalTrafficPolicy 가 Local 이면 kube-proxy 는 다른 노드로 트래픽을 넘기지 않고, 로드밸런서 헬스 체크는 엔드포인트가 없는 노드에서 실패한다. cordon 한 노드는 로드밸런서 백엔드에서 빠진다. 이 둘이 겹치면 인그레스 컨트롤러 파드가 cordon 한 노드에만 남아 있을 때 트래픽이 모두 끊긴다.

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5. IL-0064 CPU 를 많이 쓰는 파드가 Google Cloud 노드 하나에 몰려 노드가 커널 패닉으로 죽었고, 다시 배치된 파드가 다음 노드를 또 죽이며 웹사이트와 API 가 멈췄다.

   Moonlight2019

   증상

   1월 18일 금요일, Moonlight API 가 가끔 오류를 냈다. 처음 오류는 Redis 데이터베이스와 연결이 안 되는 문제로 보였다. Moonlight API 는 인증된 요청마다 Redis 에서 세션을 확인한다.

   오류율 상승간헐적 연결 실패노드 NotReady서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   쿠버네티스 스케줄러가 CPU 를 많이 쓰는 파드 여러 개를 같은 노드에 배치했다. 이 파드들이 노드 CPU 를 100% 쓰자 노드 VM 이 커널 패닉으로 죽었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   파드 스케줄링과 배치리눅스 커널애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   단일 장애점미검증 가정자동화 증폭

   감지

   API 오류가 가끔 나면서 문제가 드러났다. 쿠버네티스 모니터링이 일부 노드와 파드가 응답하지 않는다고 보고했다. 노드가 CPU 100% 상태에서 커널 패닉으로 죽는다는 패턴은 Google Cloud 지원팀이 찾아냈다.

   조치

   • 주요 배포 전부에 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 흩어 놓았다.

   후속 조치

   • Google Cloud 지원팀과 함께 노드 커널 패닉의 근본 원인을 찾아 고친다.

   교훈

   복제본을 세 개 두어도 스케줄러가 한 노드에 몰아 놓으면 그 노드가 단일 장애점이 된다. 사용자에게 응답하는 서비스에는 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 나눠 놓아야 한다. 팀은 처음에 클라우드 업체의 네트워크 장애를 원인으로 짐작했지만 실제 원인은 노드의 CPU 포화와 커널 패닉이었다.

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