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사례6건

6건 중 3~6번째

  1. 증상

    Ravelin 이 API 계층을 기존 VM 에서 GKE 의 쿠버네티스 클러스터로 옮기고 Ingress 를 설정한 뒤, 통합 테스트가 가끔 502 오류를 받기 시작했다.

    촉발

    파드가 종료될 때 SIGTERM 을 받자 새 연결을 받지 않는 정상 종료를 시작했지만, GKE Ingress 는 엔드포인트 변경을 늦게 반영해 그 파드로 계속 새 트래픽을 보냈다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Ingress 를 설정한 뒤 통합 테스트가 가끔 502 오류를 받는 것을 보고 알았다.

    교훈

    쿠버네티스에서 엔드포인트 제거와 SIGTERM 은 동시에 일어나므로, SIGTERM 을 받았다고 바로 새 연결을 거부하면 안 된다. Ingress 는 특히 엔드포인트 변경을 늦게 반영한다. 파드는 종료 유예 시간이 끝날 때까지 계속 요청을 처리해야 하고, 유예 시간은 로드 밸런서에 변경이 반영되는 시간보다 길어야 한다.

  2. 증상

    어느 일요일, 클러스터 사용자 한 명이 지연 시간이 올라갔다며 쿠버네티스 업무 시간 외 지원 담당을 직접 호출했다. 특히 p90 과 최댓값 지연이 높았다.

    촉발

    HAProxy 인그레스 컨트롤러를 v0.6 으로 올렸다. v0.5 문서는 sort-backends 플래그의 기본값이 false 이고 백엔드 서버를 기본으로 무작위로 섞는다고 설명했다. 그러나 템플릿이 pod_ip:port 를 키로 하는 맵을 순회할 때 Go 의 text/template 이 키 순서대로 방문해, 파드는 늘 IP 오름차순으로 설정 파일에 들어갔다. 운영 클러스터처럼 변화가 잦은 곳에서는 설정이 자주 다시 쓰였고, HAProxy 가 무중단 리로드를 하지 못해 재시작하는 일이 잦았다. 그때마다 모든 HAProxy 인스턴스가 같은 목록의 처음부터 라운드 로빈을 시작했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    클러스터 사용자가 p90 과 최댓값 지연이 오른 것을 보고 업무 시간 외 쿠버네티스 지원 담당을 직접 호출했다. 그 전에도 한 사용자가 파드 사이 요청 분포가 고르지 않다고 알렸지만 팀은 우선순위를 낮게 두었다.

    조치
    • 내부 배포 도구 Slingshot 의 설정을 바꿔, 영향받은 서비스의 매니페스트가 파드 IP 대신 Service VIP 를 쓰게 했다.
    • 컨트롤러가 맵에 넣은 순서를 슬라이스에 보관하고 템플릿이 그 슬라이스를 순회하도록 컨트롤러 코드와 설정 템플릿을 패치했다.
    • 패치를 샌드박스 클러스터에서 테스트한 뒤 운영 클러스터에 배포했다.
    후속 조치
    • 컨트롤러 패치를 운영에서 돌리고, 백엔드 주소는 다시 파드 IP 를 기본으로 쓴다.
    • 업스트림 프로젝트에 GitHub 이슈와 PR 을 올려 문제를 알렸다.
    • 클러스터 컴포넌트를 바꿀 때는 구체적인 동작과 조건을 염두에 두고 테스트한다.
    교훈

    클러스터 컴포넌트를 바꿀 때는 특정 동작과 조건을 염두에 두고 테스트해야 한다. 팀은 백엔드 목록이 정렬되면 hot-podding 이 생긴다는 것을 이미 알았지만, 새 플래그가 기대대로 동작하는지 충분히 테스트하지 않았다. 같은 키워드라도 언어의 한 곳에서 동작하는 방식이 다른 곳에서도 같으리라고 기대하면 안 된다. Go 의 range 와 text/template 의 range 는 맵을 순회하는 순서가 달랐다. 쿠버네티스 클러스터의 작은 컴포넌트 하나만 바꿔도 클러스터 사용자와 고객에게 큰 피해를 줄 수 있다.

  3. 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.

    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
    구성 요소
    기여 요인
    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.

  4. 증상

    팀의 Redis 의존 라이브러리를 쓰는 서비스들이 시작하자마자 죽는다는 보고가 운영 담당자에게 들어왔다. Spring Boot 로그를 보니 빈 초기화 중에 Redis 호스트 이름을 해석하지 못하고 있었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Redis 의존 라이브러리를 쓰는 서비스 팀들이 시작 중에 서비스가 죽는다고 운영 담당자에게 보고하면서 문제가 처음 드러났다. 문제가 다시 나타났을 때는 팀이 Kibana 에서 호스트 이름 해석 실패를 보고 알았다.

    조치
    • 배포 매니페스트에 dnsConfig 블록을 넣어 ndots 를 4 로 낮췄다.
    • 라이브러리에서 잘못 설정된 최대 연결 풀 크기를 고쳐 새 버전을 내고 Redis 연결 수를 약 70% 줄였다.
    후속 조치
    • 이미지 라이브러리에 추가한 glibc 기반 Debian 베이스 이미지가 DNS 문제를 해결하는지 시험한다.
    • 더 새로운 Netty 버전을 쓰도록 의존성을 올린다.
    교훈

    쿠버네티스 기본값 ndots:5 에서는 리졸버가 점이 다섯 개보다 적은 외부 호스트 이름에 검색 도메인을 먼저 붙여 조회한다. 이 동작이 musl 리졸버의 NXDOMAIN 처리나 라이브러리의 DNS 리졸버 결함과 만나면 간헐적인 해석 실패가 된다. ndots 를 낮추면 대부분 서비스가 살아나지만 오래가는 해법은 아니다. 글쓴이는 이런 실패를 잡는 알림을 원했지만, 한 번씩 나는 DNS 실패마다 울리는 알림은 원하지 않는다고 했다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 6건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 인그레스 컨트롤러, HAProxy. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별4

설정 변경1건

조직
  1. IL-0177 다른 팀의 설정 배포로 공유 L7 HAProxy 가 재로드될 때마다 messaging-hub 의 웹소켓 연결이 한꺼번에 끊겼다.
    LINE+2022

DNS·네트워크 장애1건

구성 요소
  1. IL-0056 kops 에서 EKS 로 옮긴 뒤 AWS VPC CNI 의 SNAT 때문에 파드에서 다른 VPC 의 NLB 뒤 서비스로 가는 호출이 간헐적으로 실패했다

소프트웨어 결함3건

  1. IL-0062 GKE Ingress 뒤의 파드가 SIGTERM 을 받자마자 새 연결을 받지 않고 정상 종료해서 API 에 가끔 502 오류가 났다
  2. IL-0011 HAProxy 인그레스 템플릿이 백엔드 파드를 IP 순으로 정렬해 일부 파드에 요청이 몰리고 인그레스 컨테이너가 OOMKilled 됐다
  3. IL-0050 ndots:5, Alpine 의 musl 리졸버, Netty 4.1.30 의 DNS 처리 문제가 겹쳐 쿠버네티스 서비스가 클러스터 밖 Redis 호스트 이름을 반복해서 해석하지 못했다

용량 한계1건

조직
  1. 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.