사례11건

11건 중 9~11번째

1. IL-0094 JupyterHub 클러스터에서 학생 파드가 노드의 CPU 와 메모리를 다 써서 자원 보장이 부족했던 코어 파드가 자원을 얻지 못했고, 허브 전체가 멈췄다.

   2i2c2020

   증상

   WER 허브의 학생들이 페이지가 멈춘다고 알려 왔다. 아무것도 쓸 수 없는 완전한 장애였다. 08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

   서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   WER 학생들의 사용량이 늘어 사용자 파드와 코어 파드가 함께 도는 노드의 CPU 와 메모리를 다 썼다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   노드 풀컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정미검증 가정과도한 영향 범위

   감지

   08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

   조치

   • 09:23 PM 에 WER 학생 파드의 메모리 오버커밋을 없앴다. 학생들이 메모리 한도의 상당 부분을 쓰고 있었고, 새 노드가 하나 더 떠서 기존 노드의 부담을 덜 것으로 보았다.
   • 09:24 PM 에 모든 코어 파드의 자원 보장을 올려 노드가 가득 차도 코어 파드가 동작할 자원을 갖게 했다. 코어 파드가 재시작되며 일부가 새 노드로 옮겨졌다.

   후속 조치

   • 사용자 파드를 별도 노드 풀로 옮겨 코어 파드에 부담을 주지 않게 한다.
   • prometheus, grafana, ingress 같은 지원 인프라에도 한도를 건다.
   • 메모리 오버커밋 비율을 검토하고 문서로 남긴다.
   • 자원 사용량을 감시할 Grafana 대시보드를 더 낫게 만든다.
   • 다른 사람도 문제를 살펴볼 수 있게 클러스터의 kubectl 접근 권한을 얻는 방법을 문서로 남긴다.

   교훈

   코어 파드와 사용자 파드가 같은 노드에 섞여 있으면 사용자 사용량이 몰릴 때 코어 파드까지 자원을 얻지 못한다. 코어 파드에는 노드가 가득 차도 동작할 만큼의 자원 보장이 있어야 한다. 메모리 오버커밋 비율은 관례대로 정하지 말고 실제 사용량에 맞춰야 한다. WER 학생들은 한도의 상당 부분을 실제로 쓰고 있어서 4배 오버커밋은 지나쳤다.

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2. IL-0013 노드 RAM 을 절반으로 줄이자 conntrack 테이블이 가득 차 집계 서비스에 연결 리셋과 오류가 늘었다

   loveholidays2020

   증상

   서비스 구조를 바꾸고 노드 풀 크기를 조정하고 하위 서비스를 샤딩한 직후, 집계 서비스에 여러 연결 문제가 생기고 오류율이 올라갔다.

   연결 리셋오류율 상승간헐적 연결 실패

   촉발

   집계 서비스가 도는 노드의 RAM 을 절반으로 줄였고, 하위 서비스를 샤딩하면서 추적해야 할 연결 수는 두 배가 됐다. conntrack_max 는 노드 RAM 에 비례하므로 노드가 추적할 수 있는 연결 수는 줄고 추적할 연결은 늘었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   conntrack 테이블kube-proxy노드 풀HAProxy

   기여 요인

   한계 미인지용량 계획 부재한계 경보 부재

   감지

   팀은 먼저 서비스의 연결 문제와 오류율 상승을 알아챘다. HAProxy 가 보고하는 연결 리셋 오류가 계속 늘었고, 팀은 node_nf_conntrack_entries 를 node_nf_conntrack_entries_limit 과 겹쳐 보고 일부 노드의 conntrack 테이블이 바닥난 것을 확인했다.

   조치

   • 집계 서비스를 RAM 이 더 큰 노드에 배치했다.
   • 노드 하나에 뜨는 집계 서비스 파드 수를 제한했다.

   후속 조치

   • conntrack 사용률이 75% 를 넘으면 경보가 가도록 Prometheus 쿼리 (node_nf_conntrack_entries / on (pod) node_nf_conntrack_entries_limit / on (pod) group_right kube_pod_info) > 0.75 로 경보 규칙을 만들었다.

   교훈

   쿠버네티스 노드의 conntrack_max 는 노드 RAM 에 비례해 정해진다. 부하가 큰 애플리케이션은 특히 작은 노드에서 conntrack_max 를 쉽게 넘겨 연결 리셋과 타임아웃을 일으킨다. 노드를 작게 바꾸면 추적할 수 있는 연결 수도 함께 줄어든다. conntrack 사용률은 지표로 보고 경보를 걸어 둬야 한다.

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3. IL-0015 GKE 가 노드마다 IP 256개를 미리 잡아 /16 파드 주소 범위가 바닥나고 노드 증설과 배포가 멈췄다

   loveholidays2020

   증상

   동료가 슬랙으로 애플리케이션 배포가 오래 걸린다고 알려 왔다. 평소 몇 분이면 끝나는 배포가 한 시간째 새 파드 일부만 띄운 채 머물러 있었다. 새 파드의 절반쯤은 트래픽을 받고 있었고 나머지 절반은 Pending 상태였다.

   파드 PendingIP 주소 고갈노드 증설 실패

   촉발

   클러스터의 노드 수가 256개에 이르렀다. GKE 는 노드당 최대 파드 수를 기본 110 으로 두고, 그 두 배 이상을 담을 수 있는 서브넷 마스크를 노드마다 미리 할당한다. 노드 하나가 IP 256개를 차지하므로 /16 보조 범위의 65,536개 주소가 노드 256개에서 바닥났다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   VPC 서브넷 또는 파드 주소 범위클러스터 오토스케일러노드 풀

   기여 요인

   기본 설정 방치한계 미인지

   감지

   동료가 슬랙으로 배포가 오래 걸린다고 알려 왔다. 확인해 보니 평소 몇 분이면 끝나는 배포가 한 시간째 새 파드 일부만 띄운 채 멈춰 있었다.

   조치

   • 파드가 많이 뜨지 않을 노드 풀에서 노드당 최대 파드 수를 줄여 전체 IP 사용량을 약 30% 줄였다.
   • 일부 노드 풀의 인스턴스 크기를 키워 노드당 더 많은 파드를 돌리게 했다.

   후속 조치

   • 상태 저장 애플리케이션, 캐시, 보안을 강화한 워크로드처럼 노드에 파드가 많이 뜨지 않는 노드 풀은 노드당 최대 파드 수를 낮춰 운영한다.
   • 일부 노드 풀에 더 큰 인스턴스를 쓴다.

   교훈

   GKE 는 기본으로 노드마다 IP 256개를 할당한다. /16 처럼 큰 범위도 노드가 256개면 바닥난다. 노드당 최대 파드 수가 파드 IP 소비량을 정하므로, 노드 풀마다 실제로 띄울 파드 수에 맞춰야 한다. 큰 노드를 쓰면 IP 를 효율적으로 쓰고 자원 활용도도 높아지지만, 노드 하나가 죽을 때 더 많은 파드가 함께 내려간다.

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원인별1