사례8건

8건 중 1~5번째

1. IL-0553 워크플로 조율 서비스의 데이터베이스에서 트랜잭션 로그 볼륨이 차서 CircleCI 파이프라인과 잡이 멈추고 몇 시간 동안 늦게 시작했다

   CircleCI2026

   증상

   2026년 10월 6일 13시 30분 UTC부터 CircleCI 의 워크플로 조율 서비스가 느려져 일부 파이프라인과 잡이 이따금 조금씩 늦게 시작했다. 15시 30분부터는 지연이 계속 이어졌고 일부 잡이 실패하기 시작했다.

   지연 시간 증가서비스 중단처리량 저하노드 디스크 가득 참

   촉발

   10월 6일 12시 40분쯤 데이터베이스의 가장 큰 테이블 몇 개에서 돌던 정기 유지 보수 작업인 anti-wraparound autovacuum 이 평소 작업량과 겹치면서, 데이터베이스가 트랜잭션 로그를 보관 처리하는 속도보다 빠르게 로그를 썼다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   데이터베이스PostgreSQL vacuumCI 시스템

   기여 요인

   초기 신호 무시한계 경보 부재단일 장애점

   감지

   10시 2분부터 모니터링이 조율 서비스의 오류 알림을 짧게 여러 번 냈지만 매번 저절로 풀렸다. 13시 35분에 여러 다른 서비스의 관련 알림과 함께 다시 울렸고, 14시 30분쯤 알림이 다시 울리자 더 조사한 뒤 14시 54분에 장애를 선언했다. 트랜잭션 로그 볼륨이 얼마나 찼는지와 보관 처리가 얼마나 밀렸는지를 보는 알림은 없었다. 상태 페이지에는 15시 58분에 공지를 올렸고 16시 20분에 주요 장애로 올렸다.

   조치

   • anti-wraparound autovacuum 이 빨리 끝나도록 설정을 바꿨다. 이 작업은 취소하면 데이터베이스가 자동으로 다시 시작하기 때문이었다.
   • 트랜잭션 로그 볼륨이 거의 차자 데이터베이스가 읽기 전용이 되지 않도록 로그를 여유 공간이 많은 데이터베이스의 주 저장 볼륨으로 옮겼다. 옮기는 동안 데이터베이스가 50분 동안 내려갔다.
   • 유지 보수 작업이 더 시작되지 않도록 데이터베이스 파라미터 몇 가지를 조사해 바꿨다.
   • 18시 19분에 쓰기마다 저장소를 기다리는 시간을 줄이는 데이터베이스 설정을 바꿔 처리 속도를 되살렸다.
   • 밀린 작업을 빨리 처리하려고 잡을 실행 플릿에 넘기는 시스템에 데이터베이스와 서버 용량을 더했다.

   후속 조치

   • 트랜잭션 로그 볼륨이 얼마나 찼는지와 보관 처리가 얼마나 밀렸는지에 알림을 건다.
   • 이 두 상태를 일으키는 데이터베이스 유지 보수 작업에도 알림을 걸어 더 일찍 대응한다.
   • 시끄럽거나 지나치게 민감한 알림이 실제 문제를 가리지 않도록 모든 알림을 다시 살핀다.
   • 데이터베이스의 autovacuum 이 얼마나 자주, 얼마나 공격적으로 도는지를 조정한다.
   • 큰 테이블들의 크기를 시간에 따라 추적해 안전한 한계 안에 두게 한다.
   • 트랜잭션 로그 하나에 모든 쓰기가 몰리는 병목을 없앤다. 서비스를 각자 트랜잭션 로그를 가진 여러 데이터베이스 인스턴스로 나누는 방법과, 쓰기를 여러 노드에 나누는 분산 데이터베이스로 옮기는 방법을 검토한다.
   • 다른 시스템들이 재시도 끝에 포기하지 않고 조율 서비스가 회복할 때까지 기다리도록 동작을 바꾼다.
   • 긴 장애 동안 상태 페이지 공지가 구체적인 영향과 시각을 더 일찍 담도록 지침을 고친다.

   교훈

   CircleCI 는 여러 알림이 함께 울린 것을 더 일찍 알아챘어야 했다고 밝혔다. 모니터링은 느려진 것을 잡았지만 트랜잭션 로그 볼륨이 찬 정도와 보관 처리가 밀린 정도에는 알림이 없었다. 조율 서비스의 모든 쓰기가 데이터베이스 하나와 트랜잭션 로그 하나를 거치기 때문에, 그 로그가 밀리자 모든 파이프라인, 워크플로, 잡이 함께 느려졌다. 일부 잡은 다른 시스템들이 재시도 끝에 포기해서 실패했다. 고객들은 초기 상태 페이지 공지에 세부 내용이 부족했다고 알려 왔다.

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2. IL-0582 Aurora PostgreSQL 위의 qg 잡 큐에서 que_jobs 의 dead tuples 가 계속 늘어 잡이 대량으로 밀렸다

   Kanmu2024

   증상

   처리되지 않은 잡이 밀리는지 감시하던 DataDog 에서 알림이 울렸다. 대량의 잡이 처리되지 못하고 쌓여 있었다.

   처리량 저하지연 시간 증가

   촉발

   Redash 에서 reader 인스턴스로 보내야 할 데이터 분석용 쿼리가, 데이터 소스 등록 때 잘못 설정한 클러스터 엔드포인트를 거쳐 writer 인스턴스에서 오래 실행됐다.

   원인

   운영 실수

   구성 요소

   데이터베이스PostgreSQL vacuum

   기여 요인

   늦게 드러난 변경기본 설정 방치

   감지

   처리되지 않은 잡이 밀리는지 감시하던 DataDog 알림이 대량의 잡이 쌓였을 때 울렸다.

   조치

   • Redash 의 데이터 소스 설정 실수를 고쳐 reader 엔드포인트를 가리키게 했다.
   • VACUUM 을 막는 쿼리라고 확신한 뒤 pg_terminate_backend 로 그 쿼리의 프로세스를 강제로 끝냈다.
   • 프로세스가 끝난 것을 확인하고 VACUUM 을 다시 수동으로 실행해 dead tuples 를 대량으로 치웠다.

   후속 조치

   • Redash 컨테이너의 /etc/hosts 에서 writer 엔드포인트 호스트 이름을 테스트용 무효 주소인 TEST-NET-1 의 IP 주소로 지정해, Redash 에 writer 엔드포인트를 잘못 설정해도 실제로는 접속하지 못하게 한다.
   • PostgreSQL 사용자의 statement_timeout 을 알맞게 설정해 오래 걸리는 쿼리를 자동으로 멈춰 재발을 막는다.
   • 늘어날 잡을 견디도록 qg 를 개선하거나, SELECT FOR UPDATE SKIP LOCKED 로 락을 잡는 river 같은 기술을 쓰는 것을 검토한다.

   교훈

   que_jobs 와 전혀 관계없는 쿼리라도 같은 DB 인스턴스에서 오래 실행되면 que_jobs 의 dead tuples 를 치우지 못하게 막아 테이블이 계속 커지고, qg 의 디큐 성능 저하와 DB 부하 상승으로 이어진다. 글쓴이는 이것을 오래 걸리는 쿼리 때문에 VACUUM 이 효과를 내지 못하는 PostgreSQL 운영의 전형적인 경우로 보았다. 이런 상황에서 어디를 확인해야 하는지를 정해 두고 습관으로 만들어야 한다고 느꼈다. 현재 qg 가 쓰는 advisory lock 과 Recursive CTE 는 dead tuples 의 영향을 받기 쉬운 설계다.

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3. IL-0550 Bitbucket Cloud 의 웹사이트와 API 가 6시간 동안 느려지고 Pipelines 빌드가 밀렸다

   Atlassian2024

   증상

   2024년 2월 22일 07:22 UTC 부터 Bitbucket Cloud 의 웹사이트와 API 가 느려졌다. 커넥션 풀이 포화되고 응답 시간이 늘었으며, 완전히 타임아웃 나는 요청이 점점 늘었다.

   지연 시간 증가커넥션 풀 고갈간헐적 타임아웃처리량 저하

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   데이터베이스PostgreSQL vacuum

   기여 요인

   한계 경보 부재

   조치

   • Bitbucket Pipelines 에 리소스를 더 넣어 쌓인 잡을 처리했고, 17:30 UTC 에 백로그가 모두 처리됐다.

   후속 조치

   • 쓰기가 많은 데이터베이스 테이블의 vacuum 임계값을 다시 설정한다.
   • 이런 동작을 더 일찍 잡아 영향을 줄이도록 알림 임계값을 조정한다.
   • Pipelines 서비스의 오토스케일링과 로드 셰딩 동작을 조정하고 빌드 러너 용량을 늘린다.

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4. IL-0308 RevenueCat 이 Aurora PostgreSQL 10 에서 14 새 클러스터로 넘어간 직후 쿼리가 극도로 느려져 대시보드와 SDK 엔드포인트가 세 시간 넘게 실패했다

   RevenueCat2022

   증상

   2022년 11월 23일 9:39 UTC 에 트래픽 전부가 새 Aurora PostgreSQL 14.x 클러스터로 넘어갔고, 지연이 나빠져 인프라 팀이 조사를 시작했다. 9:54 UTC 에는 쿼리가 평소보다 훨씬 오래 걸리면서 데이터베이스 연결을 모두 차지하고 있었다.

   데이터베이스 과부하지연 시간 증가서비스 중단커넥션 풀 고갈

   촉발

   복제를 이용해 Aurora PostgreSQL 10.x 클러스터에서 새 14.x 클러스터로 트래픽을 넘겼다. 그런데 가장 큰 테이블 하나의 vacuum 이 전환 전에 끝나지 않아, 새 클러스터의 가장 큰 테이블들에 ANALYZE 가 돌지 않은 상태였다.

   원인

   업그레이드로 깨진 호환성

   구성 요소

   데이터베이스PostgreSQL vacuum데이터베이스 복제데이터베이스 프록시와 커넥션 풀러쿼리 플래너와 테이블 통계

   기여 요인

   스테이징 불일치미검증 가정자동화 증폭모니터링 사각지대

   감지

   9:39 UTC 에 트래픽 전부가 새 클러스터로 넘어갔을 때 지연이 나빠 보였고, 인프라 팀이 바로 조사를 시작했다.

   조치

   • 9:54 UTC 에 쿼리가 데이터베이스 연결을 너무 오래 잡지 않도록 데이터베이스 사용자에 statement timeout 을 걸었다.
   • 9:58 UTC 에 로드 밸런서에서 트래픽의 90% 에 503 을 보내 부하를 덜고 시스템이 회복할 여유를 만들었다.
   • 10:00 UTC 무렵부터 오래 걸리는 쿼리에 EXPLAIN 을 돌려 보고, 해만 끼치고 필요 없는 인덱스를 지우기 시작했다.
   • 트래픽을 100% 로 되돌리는 동안 Apple 웹훅을 잠시 받지 않았다.
   • New Relic 이 느린 쿼리마다 돌리는 EXPLAIN 쿼리를 없애려고 New Relic 을 끈 새 릴리스를 냈다.
   • 12:00 UTC 무렵부터 가장 큰 테이블들에 손으로 ANALYZE 를 돌렸다.
   • 미리 준비해 둔 스크립트로 영향받은 시퀀스 값을 자동으로 올려 기본 키 중복을 풀었다.
   • 전환 몇 분 뒤 통합 이벤트 발송 작업이 이벤트 테이블을 갱신하지 못하는 것을 잡고 발송 작업을 손으로 멈췄다.
   • 발송되었지만 데이터베이스에 기록되지 않은 웹훅을 만일에 대비해 다시 보냈다.
   • 13:33 UTC 에 통합 이벤트 발송, ETL, 웹 서버 밖의 작업을 모두 되살렸다.

   후속 조치

   • 사업에 중요한 시기에는 변경 동결을 두는 것을 검토한다.
   • 백엔드 장애 때 SDK 가 얼마나 믿을 만하게 동작하는지 더 잘 알린다.
   • 개발자 대시보드와 기술 담당자에게 보내는 직접 이메일을 써서 유지보수와 장애를 고객에게 더 잘 알린다.
   • 사전 연습에서 트래픽 일부를 재생해 전환 당일과 더 비슷한 조건을 만든다. 이번 연습은 쓰기 트래픽을 재생하지 않았다.
   • API 를 빠르고 안정적으로 유지하려고 비용이 큰 작업을 최대한 비동기로 옮기는 데 더 투자한다.
   • 테이블 인덱스를 다시 검토한다. 쓰이지 않는 인덱스가 있고, 데이터베이스가 쿼리에 그 인덱스를 고르면 성능이 떨어질 수 있다.
   • 데이터베이스 대시보드에서 엔드포인트와 시스템별 부하를 더 잘 보여 줘 부하가 어디서 오는지 빨리 찾게 한다. 이번에는 Apple 웹훅 부하가 복구를 막는다는 것을 아는 데 너무 오래 걸렸다.
   • 장애 중에 고객 지원과 고객 커뮤니케이션 담당을 불러 소통을 맡긴다.

   교훈

   RevenueCat 은 처음부터 롤백했으면 더 나았다고 돌아봤다. 사전 연습에서는 데이터 일관성과 쿼리 성능만 보고 쓰기 트래픽을 재생하지 않았다. 쓰기는 인덱스가 얽히지 않아 읽기보다 단순하다고 여겼기 때문이다. 복제를 멈추고 평소처럼 쓰기를 해 봤다면 문제를 찾을 수 있었다. 시퀀스 상태가 복제되지 않는다는 한계를 놓치고 상태도 함께 복제된다고 가정했다. 사전 연습 때는 새 클러스터가 오래 떠 있어 vacuum 과 통계가 이미 끝나 있었기 때문에 ANALYZE 가 없는 문제를 보지 못했다. 시기로는 추수감사절과 블랙 프라이데이 전에 끝내려 했지만, 미국 지원팀 일부가 이미 휴가 중인 민감한 때였으므로 그다음 주로 미뤘어야 했다고 밝혔다.

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5. IL-0311 주 PostgreSQL 데이터베이스가 트랜잭션 ID wraparound 보호로 읽기 전용이 되어 웹사이트와 백엔드 서비스가 멈췄다

   BattleMetrics2022

   증상

   2022-03-27 3:23 UTC 에 계정, 서버, 플레이어 정보를 담는 주 PostgreSQL 데이터베이스가 쓰기를 받지 않았다. 처음 보인 증상은 사용자가 웹사이트를 불러오지 못하는 것이었다.

   쓰기 거부서비스 중단

   촉발

   플레이어 식별자 테이블의 인덱스가 알 수 없는 이유로 손상돼 vacuum 작업이 모두 오류로 끝났다. 로그로 보아 손상은 약 한 달 전인 2022-02-26 에 생긴 것으로 추정했고, 그동안 트랜잭션 ID 가 계속 쌓여 2022-03-27 에 wraparound 보호가 작동했다.

   원인

   데이터 손상

   구성 요소

   데이터베이스PostgreSQL vacuum데이터베이스 복제데이터베이스 백업과 스냅숏

   기여 요인

   모니터링 사각지대장애 중첩여유 용량 부재

   감지

   처음 들어온 것은 웹사이트를 불러오지 못한다는 사용자 신고였다. 팀은 30분쯤 전에 작동한 DDoS 방어 탓으로 보았다가, RCON 업데이트와 쿼리가 실패하는 것을 보고 더 살펴본 끝에 주 데이터베이스가 쓰기를 받지 않는 것을 찾았다.

   조치

   • 데이터베이스를 내리고 single-user mode 로 들어가 손상된 인덱스를 지운 뒤 데이터베이스를 다시 올렸다.
   • vacuum 을 다시 돌렸고, 이번에는 성공해 데이터베이스가 다시 쓰기를 받았다.
   • 지운 플레이어 식별자 인덱스를 약 두 시간에 걸쳐 다시 만들었다.
   • 데이터베이스가 돌아온 뒤 쿼리 워커를 모두 멈추고 RCON 업데이트를 우선했다.
   • 인덱스가 돌아오자 서비스가 새 Postgres primary 를 가리키게 했다.
   • replica 를 더 부트스트랩해 하나 올라올 때마다 primary 부하를 덜었고, 16:30 UTC 에 RCON 업데이트를 따라잡았다.
   • RCON 업데이트가 늦어지지 않게 쿼리를 제한해서 다시 돌렸고, 쿼리의 우선순위는 서버의 현재 접속 인원과 순위로 매겼다.

   후속 조치

   • Postgres 로그의 오류를 모니터링한다.
   • 트랜잭션 ID 를 모니터링하고 알림을 건다.
   • 물리 복제에 더해 논리 replica 를 둔다.
   • 장애에서 더 빨리 복구하도록 더 빠른 네트워크를 갖춘다.

   교훈

   BattleMetrics 는 Postgres 의 트랜잭션 ID 크기를 확인하는 헬스 체크를 두지 않은 것을 결정적인 실수로 보았다. 인덱스 손상은 사이트 성능에 영향이 없어 한 달 동안 드러나지 않았고, 그동안 vacuum 이 계속 실패하며 데이터베이스가 wraparound 에 다가갔다. 손상은 replica 에도 복제돼 있어 장애 조치가 소용없었고, 백업 서버와 내려받기용 백업도 같은 손상을 안고 있었다. 오류 문구와 달리 wraparound 보호에 들어간 서버에서도 single-user mode 없이 전체 vacuum 을 돌릴 수 있었다.

   사례 보기

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