사례12건

12건 중 9~12번째

1. IL-0210 43초 네트워크 단절 뒤 MySQL 프라이머리가 미국 서부로 넘어가 GitHub.com 이 24시간 11분 동안 느려지고 오래된 데이터를 보여 줬다

   GitHub2018

   증상

   2018년 10월 21일 22:54 UTC 에 내부 모니터링 시스템이 여러 시스템에서 장애가 났다는 알림을 쏟아내기 시작했다. 23:02 UTC 에 첫 대응 팀은 여러 데이터베이스 클러스터의 토폴로지가 예상하지 못한 상태라는 것을 확인했다.

   스플릿 브레인장애 조치 실패복제 지연지연 시간 증가

   촉발

   10월 21일 22:52 UTC 에 고장 난 100G 광 장비를 교체하는 정기 유지보수 작업 중 미국 동부 네트워크 허브와 동부 주 데이터센터 사이의 연결이 끊겼다. 연결은 43초 만에 돌아왔다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   데이터베이스데이터베이스 장애 조치 관리자데이터베이스 복제데이터베이스 백업과 스냅숏NIC·케이블·스위치 포트 링크

   기여 요인

   자동화 증폭미검증 가정

   감지

   22:54 UTC 에 내부 모니터링 시스템이 알림을 내기 시작해 여러 엔지니어가 알림을 분류했다. 23:02 UTC 에 첫 대응 팀이 Orchestrator API 를 조회해 복제 토폴로지에 서부 데이터센터 서버만 남은 것을 확인했다.

   조치

   • 23:07 UTC 에 내부 배포 도구를 수동으로 잠가 더는 변경이 들어오지 않게 했다.
   • 푸시 같은 메타데이터를 쓰는 작업을 멈추려고 웹훅 전송과 GitHub Pages 빌드를 일시 중지했다.
   • 10월 22일 06:51 UTC 까지 여러 클러스터를 미국 동부 데이터센터에서 백업으로 복원했고, 복원된 서버는 서부에서 새 데이터를 복제받기 시작했다.
   • 외부 저장소에서 내려받는 처리량 한계를 피하려고 서부 데이터센터에서 직접 복원하는 방법을 찾았다.
   • 11:12 UTC 에 모든 데이터베이스 프라이머리를 다시 미국 동부에 세웠다.
   • 미국 동부 퍼블릭 클라우드에 MySQL 읽기 복제본을 추가로 띄워 읽기 요청을 더 많은 서버로 나눴고, 복제본 전체의 사용률이 내려가 복제가 따라잡았다.
   • 복제본이 맞춰진 뒤 16:24 UTC 에 원래 토폴로지로 페일오버했다.
   • 밀린 웹훅 이벤트와 Pages 빌드를 처리했다. 웹훅 페이로드 약 200,000건이 내부 TTL 을 넘겨 버려진 것을 발견하자 처리를 멈추고 TTL 을 당분간 늘리는 변경을 배포했다.

   후속 조치

   • 각 클러스터에서 서부로 복제되지 않은 쓰기를 담은 MySQL 바이너리 로그를 분석해, 자동으로 맞출 수 있는 쓰기와 사용자에게 연락해야 하는 쓰기를 가린다.
   • GitHub Pages 빌드가 멈춘 상황에서도 공지 글을 낼 수 있게 한다.
   • 장애 중 복구 예상 시간을 더 정확하게 알린다.
   • Orchestrator 설정을 고쳐 데이터베이스 프라이머리가 리전 경계를 넘어 승격되지 않게 한다.
   • 녹색, 노란색, 빨간색 세 단계만 있던 상태 표시를 새 상태 보고 방식으로 옮겨 플랫폼 구성 요소마다 상태를 보여 준다.
   • 여러 데이터센터에서 트래픽을 받는 active/active/active 구성으로 옮기는 일을 앞당겨, 시설 단위 N+1 이중화로 데이터센터 하나가 통째로 망가져도 사용자에게 영향이 없게 한다.
   • 시스템이 기대는 가정을 더 적극적으로 시험한다.
   • 장애 시나리오를 사용자에게 닿기 전에 검증하는 관행을 들이고, 장애 주입과 카오스 엔지니어링 도구에 투자한다.

   교훈

   GitHub 은 Orchestrator 가 설정대로 움직였지만 애플리케이션 계층은 그 토폴로지 변경을 견디지 못했다고 봤다. 리전 안의 리더 선출은 대체로 안전하지만, 갑자기 생긴 대륙 간 지연이 이번 장애를 키운 큰 요인이었다. 자동 페일오버 설정은 애플리케이션이 기대하는 것과 맞춰야 한다. GitHub 은 이만큼 복잡한 서비스 체계에서는 운영 통제를 조이거나 대응을 빠르게 하는 것만으로는 안정성을 지킬 수 없다고 판단했다. 그래서 가정을 더 적극적으로 시험하고, 장애 시나리오를 사용자에게 닿기 전에 검증하기로 했다. 복구 예상 시간은 모든 변수를 고려하지 못해 틀렸다.

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2. IL-0430 Redis 장애 조치 뒤 Mackerel 전체가 느려지고 생존 여부 감시가 4시간 넘게 멈췄다

   Hatena2018

   증상

   10시 51분 Redis 에 장애 조치가 일어난 뒤 애플리케이션 서버가 Redis 에 접속하지 못해 Mackerel 이 요청에 제대로 응답하지 못했다. Mackerel 시스템 전체가 불안정해졌고 생존 여부 감시가 멈췄다.

   모니터링 중단지연 시간 증가간헐적 타임아웃

   촉발

   감시 데이터를 담는 Redis 를 스케일업하려고 복제를 구성하는 작업을 했다. 복제 구성에 시간이 걸리는 동안 Redis 가 응답하지 않았고, keepalived 가 이를 노드 고장으로 판단해 의도하지 않은 장애 조치를 일으켰다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   인메모리 캐시데이터베이스 복제데이터베이스 장애 조치 관리자

   기여 요인

   자동화 증폭장애 중첩

   조치

   • Redis 를 올바른 쪽으로 다시 전환하고 애플리케이션이 돌아온 것을 잠시 확인했다.
   • 애플리케이션 서버를 차례로 재시작했지만 증상은 나아지지 않았다.
   • 부적절한 메트릭을 보내는 Mackerel 조직을 찾아 그 요청을 차단했다.
   • 애플리케이션 서버의 타임아웃 간격을 조정했다.
   • TSDB 인 Diamond 를 임시로 증설했다.
   • Kinesis 샤드 수와 Redis Cluster 샤드 수를 늘렸다.
   • API 용 애플리케이션 서버를 스케일아웃했다.
   • 잠시 점검 모드로 바꿔 사내에서 확인한 뒤 외부 요청을 조금씩 되돌렸다.

   후속 조치

   • 짧은 부하 증가로는 장애 조치가 일어나지 않도록 Redis 의 keepalived 헬스 체크 횟수를 늘렸다.
   • 애플리케이션 성능에 여유를 두려고 Redis 를 스케일업했다.
   • 애플리케이션 서버 대수를 늘렸다.
   • 애플리케이션을 고쳐 필요한 감시 데이터만 Redis 에 저장하게 해 Redis 메모리 사용량을 줄였다.
   • 부적절한 API 요청을 빨리 찾아내 대시보드에서 볼 수 있는 체계를 만들었다.
   • 부적절한 요청을 보내는 조직을 빨리 차단하는 기능을 만들었다.
   • 부적절한 요청을 더 정확히 찾아내고 API Limit 같은 기능을 더하는 것을 검토한다.
   • 애플리케이션 서버의 내부 처리 모니터링을 강화해 장애가 나기 전에 대응할 수 있게 한다.

   교훈

   Hatena 는 상세한 원인을 밝히지 못했다. 그래도 장애 조치 오작동을 막고, 애플리케이션 성능에 여유를 더 두고, Redis 에 저장하는 데이터를 줄이고, 부적절한 요청을 빨리 찾아 막으면 이번처럼 긴 장애는 막을 수 있다고 보았다. 장애가 나더라도 영향이 좁은 범위에 그치도록 하는 작업을 이어 가겠다고 했다.

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3. IL-0296 Transloadit 의 us-east 리전 Redis 클러스터가 대역폭에 막혀 작업과 하트비트를 잃었다

   Transloadit2016

   증상

   WORKER_JOB_ERROR 오류가 늘었다는 신고가 들어왔다. 이 오류는 파일을 받아 Assembly 를 조율하는 Uploader 와 인코딩을 실행하는 Drone 사이의 통신에 문제가 있다는 뜻이다.

   오류율 상승지연 시간 증가부하 불균형

   촉발

   HLS 트래픽이 가파르게 늘었고, 같은 양을 더 빨리 처리하려고 Drone 을 더 많이 띄울 수 있게 되면서 중앙 노드가 바빠졌다. 이를 설명할 코드나 인프라 변경은 찾지 못했고, 이 두 변화가 겹쳐 Redis 병목이 드러났다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   인메모리 캐시데이터베이스 복제

   기여 요인

   모니터링 사각지대미검증 가정수동 조치 악화

   감지

   WORKER_JOB_ERROR 오류가 늘었다는 신고가 들어와 문제를 알았다. 모니터링은 Redis 명령 수, 연결 수, 스왑 사용량을 보고 있었지만 대역폭은 보지 않아 포화를 잡지 못했다.

   조치

   • 잃은 메시지를 다시 넣고 하트비트 감시를 느슨하게 하는 임시 조치를 했다. 증상만 막는 조치였고 Assembly 실행 시간이 늘었다.
   • 놓친 Redis 패치가 있는지 확인하고 Redis 를 최신 안정 버전으로 올렸다.
   • 대역폭 제한에 걸린 것을 알고 Redis 클러스터를 두 배인 여섯 대로 늘렸다. 곧 다시 포화되자 세 대를 더 붙였지만 상황은 더 나빠졌다.
   • 읽기 replica 를 하나로 줄였다. 트래픽과 실패율이 바로 떨어졌고 Assembly 가 다시 빨라졌다.
   • 리전마다 Drone 확장에 상한을 두었다. 큰 배치 가져오기는 시간이 더 걸릴 수 있지만 시스템은 안정을 유지한다고 밝혔다.

   후속 조치

   • 포화 수준에 다시 가까워지면 알 수 있도록 로그와 알림을 더 둔다.
   • Redis 노드와 Drone, Uploader 사이의 트래픽을 한곳에 몰리지 않게 나눌 방법을 찾는다.
   • 이미 하고 있는 리전별 샤딩에 더해 Uploader 별 샤딩을 추가한다.

   교훈

   Redis 노드를 늘린 것은 잘못된 판단이었다. 모든 쓰기를 리더 한 대가 받는 구조에서는 노드가 늘수록 리더가 복제로 내보낼 트래픽이 늘어, 더 많은 트래픽을 감당하려면 노드를 오히려 줄여야 했다. 잃은 데이터를 다시 넣을 수 있으므로 팀은 복제가 꼭 필요한지 다시 따져 봤다. 지표는 이미 많이 지켜보고 있었지만 알림을 제대로 걸 수 있는 지표는 몇 개뿐이어서, 고른 지표가 모자랐을 수 있다. 대역폭도 빠져 있었다. 쓰기를 받는 Redis 노드가 하나뿐이면 replica 를 줄이거나 노드를 키워도 시간을 조금 벌 뿐이고, 성장을 버티려면 트래픽을 나눠야 한다.

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4. IL-0303 GitHub 의 새 3노드 MySQL 클러스터에서 자동 페일오버가 잘못 일어나고 클러스터 상태가 갈라져 GitHub.com 이 두 번 멈췄다

   GitHub2012

   증상

   2012년 9월 10일 월요일, 스키마 마이그레이션이 데이터베이스에 높은 부하를 걸자 Percona Replication Manager 의 헬스 체크가 마스터에서 실패했다. Percona Replication Manager 는 'active' 역할을 다른 노드로 옮겼고, 새 노드가 느려지면서 GitHub.com 이 멈췄다.

   장애 조치 실패데이터베이스 과부하지연 시간 증가복제 지연스플릿 브레인서비스 중단

   촉발

   무중단 MySQL 스키마 마이그레이션이 이전의 같은 종류 마이그레이션보다 높은 부하를 데이터베이스에 걸었고, 그 부하로 Percona Replication Manager 의 헬스 체크가 마스터에서 실패했다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   데이터베이스데이터베이스 장애 조치 관리자데이터베이스 복제

   기여 요인

   자동화 증폭데워진 캐시에 기댄 구조수동 조치 악화장애 중첩

   감지

   9월 11일 아침 한 개발자가 'standby' 역할을 맡은 노드에서 잘못된 쿼리 결과가 나온다고 운영팀에 알렸다. 그 뒤 운영팀은 혼자 마스터로 뽑힌 'c' 노드가 앞서 데이터가 뒤처졌다고 판단한 노드라는 것을 알아챘다.

   조치

   • 9월 10일 Pacemaker 의 maintenance-mode 를 켜서 모든 헬스 체크와 자동 페일오버 동작을 멈췄다.
   • 9월 11일 8:26 AM 에 데이터가 뒤처진 'c' 노드의 전원을 꺼서 갈라진 클러스터 상태를 끝내고 데이터가 더 어긋나지 않게 했다.
   • 클러스터 상태를 깨끗하게 되살리려고 'a' 와 'b' 두 노드에서 Pacemaker 와 Heartbeat 프로세스를 모두 멈춘 뒤 'a' 노드에서 다시 띄웠다.
   • 'a' 노드에서 MySQL 을 띄워 'active' 역할을 맡게 했다.
   • 다른 사용자의 대시보드에 새어 나간 이벤트를 모두 지우고, 그 시간에 경로가 잘못 잡힌 저장소를 모두 점검했다.
   • 협업자가 아닌 사람에게 열려 있던 비공개 저장소 16개의 소유자에게 모두 직접 연락했다.

   후속 조치

   • Pacemaker 설정을 바꿔 'active' 데이터베이스 역할의 페일오버는 운영팀 사람이 시작할 때만 일어나게 한다.
   • 비상시나 정기 유지보수 때 페일오버를 해도 성능이 떨어지지 않도록, 복제본 데이터베이스의 InnoDB 버퍼 풀을 미리 데우는 여러 방법을 조사하고 시험한다.
   • 화요일에 segfault 를 일으킨 코드 경로를 중심으로 Pacemaker 와 Heartbeat 스택 전체를 점검한다.
   • 만일에 대비해 segfault 가 난 서버에서 강도 높은 하드웨어 시험을 한다.

   교훈

   GitHub 은 이번 장애에 세 가지가 겹쳤다고 밝혔다. 일어나지 말았어야 할 'active' 역할 페일오버가 여러 번 일어났고, 클러스터 상태가 갈라져 클러스터 관리 소프트웨어가 잘못된 동작을 했으며, 그 페일오버들이 필요 이상으로 성능과 가용성을 해쳤다. 두 장애는 모두 자동 페일오버에서 시작했는데, 그 페일오버를 해야 하느냐고 운영팀 누구에게 물었어도 하지 말아야 한다고 답했을 것이다. GitHub 은 자동 페일오버가 서비스 가용성을 지키는 좋은 방법인 경우가 많지만, 주 운영 데이터베이스는 그런 경우가 아니라고 결론 내렸다.

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