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  • 사례

사례3건

3건 중 1~3번째

  1. 증상

    롯데온 서비스에서 HPA 가 파드 수를 줄이는 스케일 인 때마다 일정 시간 동안 요청이 오류로 끝났다. 엔드포인트에서 파드 IP 가 빠지기 전에 컨테이너가 먼저 지워지면, 들어오는 트래픽이 여전히 지워진 컨테이너로 가서 502 에러가 났다.

    촉발

    두 가지 작업이 각각 장애를 일으켰다. 하나는 HPA 가 파드를 줄이는 스케일 인이고, 다른 하나는 Service 레이블 셀렉터를 그린 디플로이먼트로 바꾼 뒤 블루 파드를 지우는 블루/그린 배포다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 컨테이너 종료를 늦춰 Service 엔드포인트에서 파드가 빠질 때까지 기다리게 했다. 방법은 애플리케이션의 SIGTERM 처리 로직에서 기다리게 하거나 preStop 훅에 sleep 을 넣는 것이다. 무한정 기다리지 않도록 terminationGracePeriodSeconds 도 함께 설정한다.
    • 대상 그룹 한도인 1000개를 넘지 않는 일부 워크로드에서 ingress 로 만드는 ALB 를 instance 모드에서 IP 모드로 바꿨다.
    후속 조치
    • ALB IP 모드를 전체 워크로드에 점진적으로 적용한다.
    교훈

    Kubernetes 에서 엔드포인트 제거와 컨테이너 종료는 동시에 진행되므로, 종료를 늦추지 않으면 스케일 인 때 지워진 컨테이너로 트래픽이 가서 502 가 날 수 있다. preStop 훅으로 기다릴 때는 terminationGracePeriodSeconds 로 최대 대기 시간을 함께 정해야 한다. ALB 를 instance 모드로 쓰면 트래픽이 노드의 iptables 와 conntrack 을 거치므로, 블루/그린 전환 뒤에도 established 연결이 지워진 파드로 갈 수 있다. IP 모드는 이 경로를 없애고 네트워크 홉도 줄이지만, 대상 그룹에 대상을 1000개까지만 넣을 수 있다.

  2. 증상

    Prometheus 모니터링이 서비스 A, B, C 에서 5xx 비율이 높아진 것을 잡아 당직자를 호출했다. 당직 엔지니어들은 22시 18분부터 VictorOps 호출을 받기 시작했다. Kibana 에서도 5xx 비율이 올라간 것이 보였다.

    촉발

    클러스터 안의 부하가 낮아지자 CoreDNS-autoscaler 가 CoreDNS 파드를 3개에서 2개로 줄였다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Prometheus 모니터링이 서비스 A, B, C 에서 5xx 비율이 높아진 것을 잡아 VictorOps 로 당직자를 호출했다. 포스트모템이 적은 감지 시간은 4분이다.

    조치
    • 22시 39분에 당직 엔지니어들이 해당 서비스의 최신 릴리스를 되돌렸다.
    • 정기 배포로 새 노드가 생기자 CoreDNS-autoscaler 가 CoreDNS 파드를 다시 늘렸고, conntrack 테이블이 자동으로 새로 쓰였다.
    후속 조치
    • CoreDNS 의 오토스케일러를 끈다.
    • 운영 환경에 DNS 캐시 서버를 둔다.
    • conntrack 사용량을 모니터링한다.
    교훈

    모니터링은 장애를 빨리 잡았고 대응도 빠르고 체계적이었다. 노드는 어떤 한도에도 닿지 않았다. 진짜 근본 원인은 아직 모른다. conntrack 의 특정 버그로 보인다. 팀이 정한 후속 조치는 모두 장애가 낳는 결과를 막는 것이지 근본 원인을 고치는 것이 아니다. 팀은 DNS 에서 문제가 날 수 있다는 것을 알고 있었지만 이 일을 우선해서 다루지 않았다.

  3. 증상

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

    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
    구성 요소
    기여 요인
    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.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: conntrack 테이블, kube-proxy. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

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