사례12건

12건 중 7~11번째

1. IL-0176 시계열 급증으로 호스트 메모리가 바닥나자 oom_score_adj 999 를 받은 Prometheus 컨테이너가 커널 OOM Killer 에게 먼저 죽어 CrashLoopBackOff 에 빠졌다.

   LINE2020

   증상

   어느 월요일 아침, 엔지니어가 쿠버네티스 클러스터 경고를 보려고 Prometheus 대시보드를 열었는데 접속되지 않았다. Prometheus 서버 파드는 CrashLoopBackOff 상태였다.

   컨테이너 재시작 반복OOMKilled모니터링 중단프로브 실패

   촉발

   Prometheus 가 시작한 지 5분 만에 시계열 수가 2,162,256 까지 급증해 메모리 8GB 호스트의 메모리를 거의 다 썼다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheuskubelet리눅스 커널

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정용량 계획 부재

   감지

   월요일 아침 엔지니어가 클러스터 경고를 확인하려고 Prometheus 대시보드를 열었다가 접속되지 않는 것을 보고 알았다.

   조치

   • Prometheus configMap 에서 불필요한 설정 대부분을 지워 컨테이너가 더 이상 비정상 종료되지 않게 했다.

   후속 조치

   • Prometheus 파드의 requests 와 limits 를 알맞게 고친다. 지금 문제를 완전히 풀지는 못해도 비슷한 문제를 막아 해결 시간을 줄인다.
   • 불필요한 수집 지표를 줄이도록 수집 대상이나 수집 간격을 조정한다.
   • Prometheus 에 필요한 메모리를 예측해 새 호스트를 마련하고 deploy-topology: Prometheus 같은 노드 레이블을 붙인 뒤, 매니페스트에 nodeSelector 를 넣어 Prometheus 파드가 그 호스트에만 배치되게 한다.

   교훈

   원인은 둘이었다. 첫째, Prometheus 파드의 requests 와 limits 를 잘못 잡아 Prometheus 서버 컨테이너가 높은 oom_score_adj 를 받았다. 둘째, 대규모 클러스터에서 Prometheus 가 쓸 메모리를 미리 예측하지 않았다. 쿠버네티스에서 파드의 QoS 클래스는 메모리가 모자랄 때 어느 컨테이너가 먼저 죽는지에 영향을 준다. 커널의 OOM Killer 는 메모리 사용량과 oom_score_adj 로 점수를 매기고, kubelet 은 QoS 클래스에 따라 oom_score_adj 를 정한다.

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2. IL-0012 CPU limit 과 커널 CFS 쿼터 버그로 파드가 과하게 스로틀링돼 헬스 체크가 실패하고 애플리케이션이 멈췄다

   Omio2020

   증상

   Omio 는 6개월 동안 원인을 알 수 없는 멈춤을 겪었다. 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않았고, 네트워크 연결이 끊겼다.

   CPU 스로틀링프로브 실패오류율 상승지연 시간 증가간헐적 타임아웃간헐적 연결 실패

   촉발

   쿠버네티스는 CPU limit 을 커널 CFS 의 쿼터로 구현한다. 주기는 100ms 이고, limit 2코어는 주기마다 CPU 시간 200ms 가 된다. 스레드 10개가 동시에 돌면 20ms 만에 쿼터를 다 쓰고, 남은 80ms 동안 파드의 모든 스레드가 멈춘다. 여기에 커널 CFS 스케줄러의 알려진 버그가 불필요한 스로틀링을 일으켜, 컨테이너가 허용된 쿼터를 다 쓰기도 전에 스로틀링됐다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   컨테이너 CPU 한도리눅스 커널kubelet

   기여 요인

   한계 미인지모니터링 사각지대미패치 알려진 버그

   감지

   팀은 6개월 동안 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않는 현상을 겪었지만, 쿠버네티스가 cgroup 지표를 내보내지 않아 스로틀링을 바로 알아채지 못했다. 파드 안에서 /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.stat 의 nr_throttled 와 throttled_time 을 읽어 스로틀링 비율을 확인했다.

   조치

   • 버그를 고친 최신 커널이 모든 클러스터에 배포될 때까지 CPU limit 을 껐다.

   후속 조치

   • CFS 쿼터 버그를 고친 최신 커널을 모든 클러스터에 배포한다.
   • 사용률, 포화도, 오류를 보는 USE 지표와 함께 API 지연과 오류율을 지켜보며 결과가 기대한 대로인지 확인한다.

   교훈

   CFS 쿼터 버그가 고쳐지지 않은 커널을 쓴다면 쿠버네티스에서 CPU limit 을 없애거나 kubelet 에서 CFS 쿼터를 끄는 편이 낫다. CPU request 와 limit 은 설정이 비슷해 보여도 구현이 전혀 다르다. CPU 스로틀링은 쿠버네티스 기본 지표에 드러나지 않으므로 cpu.stat 을 직접 확인해야 한다. limit 을 끄면 최적화되지 않은 애플리케이션이 노드의 CPU 를 독차지할 수 있으니, JVM, Go, Node 런타임을 미리 튜닝해 둬야 한다.

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3. IL-0143 GKE 1.13 과 1.14 의 특정 버전으로 업그레이드한 노드에서 커널 패닉이 늘었다.

   Google Cloud2019

   증상

   2019-11-04 11:46 US/Pacific, Google 은 최근 업그레이드한 GKE 클러스터의 일부 노드에서 커널 패닉이 늘었다며 조사를 시작했다. 영향은 특정 GKE 버전으로 업그레이드한 노드에 한정됐다.

   노드 커널 패닉

   촉발

   노드 풀을 영향받은 GKE 1.13, 1.14 버전으로 업그레이드했다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   노드 운영체제 이미지리눅스 커널

   기여 요인

   –

   조치

   • 영향받은 버전에 들지 않는 이전 릴리스로 노드를 내리는 우회 방법을 안내했고, Release Channel 사용자는 지원팀을 통해 다운그레이드하게 했다.
   • Container-Optimized OS 를 cos-73-11647-293-0 으로 내린 수정 버전 1.13.11-gke.14, 1.13.12-gke.8, 1.14.7-gke.23, 1.14.8-gke.12 를 내놓았다.
   • 노드 자동 업그레이드를 켠 노드 풀에 수정 버전을 배포했고, 수동 업그레이드를 쓰는 고객은 직접 노드를 올리게 했다.

   후속 조치

   • 다음 GKE 릴리스에서 커널을 올리고 커널 패닉을 고친다.

   교훈

   커널 수정이 나올 때까지 노드 운영체제 이미지를 이전 버전으로 내리는 것을 임시 완화책으로 썼다.

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4. IL-0057 EKS 노드의 SNAT 과정에서 conntrack 경합으로 바깥으로 나가는 TCP 연결이 1초나 3초씩 늦어져, 서비스 간 호출이 많은 서비스의 p99 지연이 늘었다.

   Prezi2019

   증상

   Nginx 기반 리버스 프록시를 쿠버네티스로 옮긴 뒤, Prometheus 가 몇몇 서비스의 p99 지연 증가에 알림을 보냈다. 그래프에서 p99 지연은 7/24 부터 올라가 있었다.

   지연 시간 증가간헐적 타임아웃

   촉발

   리버스 프록시를 전용 ElasticBeanstalk 머신에서 공용 EKS 워커 노드로 옮기자, 프록시가 다른 서비스로 보내는 패킷이 노드에서 iptables 규칙에 따라 SNAT 를 거치게 되었다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   conntrack 테이블AWS VPC CNI리눅스 커널노드 운영체제 이미지

   기여 요인

   기본 설정 방치미패치 알려진 버그

   감지

   Prometheus 가 몇몇 서비스의 p99 지연 증가에 알림을 보냈다. 예전처럼 평균 응답 시간만 봤다면 꼬리 지연만 오른 이번 문제는 십중팔구 놓쳤을 것이다.

   조치

   • 지연이 생기는 곳을 찾으려고 AWS X-Ray 추적을 붙이고, 추적에 $upstream_connect_time 속성을 더했다.
   • 해당 서비스의 파드를 더 많은 노드에 더 많이 띄웠다. 지연은 줄었지만 사라지지 않았다.
   • AWS VPC CNI 에 AWS_VPC_K8S_CNI_EXTERNALSNAT=true 를 설정해 노드에서 SNAT 를 껐다.

   교훈

   쿠버네티스 같은 복잡한 시스템을 디버깅할 때는 관측 가능성이 핵심이다. 평균 응답 시간 대신 p99 를 보고 있었기에 문제를 알아챘고, 추적을 붙여 느린 요청의 특징을 알게 되자 원인 가까이 갈 수 있었다. 실제 해법을 찾으려면 SNAT 가 어떻게 동작하는지, EKS 내부와 amazon-vpc-cni-k8s 플러그인이 어떤 역할을 하는지까지 이해해야 했다. EKS 에서는 노드 AMI 의 iptables 가 무작위 포트 할당을 지원하지 않을 수 있고, 그때는 외부 SNAT 설정이 대안이 된다.

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5. IL-0047 conntrack 경합으로 DNS 조회가 5초씩 늦어져 파드 사이 요청이 간헐적으로 5초, 10초, 15초씩 지연되었다.

   MindTickle2019

   증상

   클러스터 전체 네트워크 장애를 겪은 뒤, 팀은 파드 사이 통신이 간헐적으로 늦어지고 웹 애플리케이션 전체가 이따금 느려지는 것을 알아챘다.

   간헐적 타임아웃지연 시간 증가DNS 조회 실패

   촉발

   libc 리졸버가 A 레코드와 AAAA 레코드 조회를 같은 포트로 보냈고, DNAT 와 SNAT 변환이 일어나는 경로에서 conntrack 경합 조건 때문에 그중 하나가 응답을 받지 못했다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   conntrack 테이블클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시리눅스 커널

   기여 요인

   기본 설정 방치

   감지

   웹 애플리케이션이 간헐적으로 느려지고 파드 사이 요청이 5초의 배수만큼 늦게 도착하는 것을 보고 알았다. 지연이 5초 단위라는 점에서 DNS 조회를 의심했고, tcpdump 로 확인했다.

   조치

   • 파드 스펙의 dnsConfig options 에 single-request-reopen 을 넣어 A 와 AAAA 조회가 서로 다른 포트로 나가게 했다.
   • gRPC 애플리케이션의 Dockerfile 에 GRPC_DNS_RESOLVER=native 를 넣어 ares 대신 libc 리졸버를 쓰게 했다.
   • `tcpdump port 53` 으로 A 와 AAAA 조회가 서로 다른 포트로 나가는 것을 확인했다.

   교훈

   지연이 5초, 10초, 15초처럼 5초의 배수로 나타나면 DNS 조회 재시도를 먼저 의심한다. 리눅스 이미지는 파드 dnsConfig 에 single-request-reopen 을 넣으면 된다. gRPC 는 기본 리졸버가 libc 를 쓰지 않을 수 있으므로 GRPC_DNS_RESOLVER=native 도 함께 설정해야 한다. 설정이 먹었는지는 tcpdump 로 A 와 AAAA 조회가 나가는 포트를 보고 확인한다.

   사례 보기

원인별5