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사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2025-09-22 11:05 UTC 에 Railway 프로젝트 캔버스가 열리지 않는다는 첫 신고가 들어왔다. 캔버스는 실제 오류를 보여 주지 않고 끝없이 로딩 상태에 머물렀다.

    촉발

    코드 정리 중 쓰지 않는 컬럼을 지우는 스키마 변경을 했는데, 뒤이은 코드 변경이 그 일부를 의도치 않게 되돌려 프런트엔드가 쓰는 핵심 API 가 실패했다. 이 문제를 고친 뒤 밀린 배포가 한꺼번에 시작되면서, 몇 버전 올라간 PgBouncer 를 쓰던 Control Plane 이 부하를 이기지 못했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    11:05 UTC 에 사용자들이 Railway 프로젝트 캔버스가 열리지 않는다고 신고했다. 두 번째 문제는 11:48 UTC 에 Control Plane 의 자원 사용이 비정상으로 늘고 API 지연이 높아지면서 드러났다.

    조치
    • 사고를 선언하고 15분 안에 수정을 배포해 프로젝트 캔버스 문제를 풀었다.
    • 먼저 Free, Trial, Hobby 등급 사용자의 배포를 멈춰 Pro 사용자는 평소대로 배포하게 하고 배포 대기열이 차츰 줄게 했다.
    • 가장 불안정할 때는 Pro 를 포함한 모든 새 배포를 최대 20분 멈춰 대기열을 더 줄였다.
    • Control Plane 데이터베이스의 CPU 와 메모리를 늘리고, 커넥션 한도를 조정하고, IOPS 용량을 늘렸다.
    • 설정을 손보는 대신 안정적이던 이전 PgBouncer 버전으로 곧바로 롤백했고, 성능이 100배 좋아지며 모든 지표가 정상으로 돌아왔다.
    • 롤백 뒤 Pro 가 아닌 사용자 모두의 배포를 다시 열었다.
    • 21:27 UTC 에 사설 네트워크와 그 엔드포인트가 대시보드에 보이지 않던 드문 경우를 뒤늦게 고쳤다.
    후속 조치
    • Control Plane 저장 계층의 큰 부분을 Postgres 밖으로 옮기는 재설계를 계속한다. 이 작업은 3분기 초에 시작했고, 한 리전의 Control Plane 장애가 플랫폼 전체에 번지는 것을 막고 지금의 Postgres 보다 몇 자릿수 높은 IOPS 를 낼 것을 목표로 한다.
    • CI 파이프라인 검증을 강화해 중단을 일으키는 스키마 변경이 운영에 닿지 못하게 하고, 백엔드 배포 전에 스키마 호환성을 자동으로 검사한다.
    • PgBouncer 노드의 CPU, 메모리, 커넥션 풀 사용률을 모니터링하고 알림을 건다.
    • PgBouncer 업그레이드는 한꺼번에 하지 않고 인스턴스마다 단계적으로 적용한다.
    교훈

    Railway 는 호환되지 않는 스키마 변경이 운영에 닿지 않았다면 이번 연쇄 장애가 없었을 것으로 보았다. PgBouncer 의 성능 저하를 미리 알았다면 훨씬 빨리 복구할 수 있었다고 했다. PgBouncer 를 한꺼번에 올리지 않고 인스턴스마다 차례로 올렸다면 전체에 퍼지기 전에 버전별 성능 문제를 찾았을 것이라고도 했다.

  2. 증상

    인프라를 Google Cloud 로 모두 옮긴 뒤 Postgres 연결 타임아웃이 평소보다 많이 나서 인시던트를 선언했다. 초당 새로 여는 연결 수가 수백 개 수준에서 크게 오르내렸다.

    촉발

    노드에서 짧게 열고 닫는 TCP 연결이 대량으로 생겼다. 연결 풀이 초당 수백 개씩 새 연결을 열었고, 실수로 들어간 데이터베이스 join 때문에 외부 제3자 서비스로 가는 중복 호출 수천 번이 한꺼번에 나갔다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Postgres 연결 타임아웃이 평소보다 많이 나는 것을 보고 인시던트를 선언했다.

    조치
    • Postgres 연결의 최대 수명을 15m 에서 30m 로 두 배 늘렸다.
    • 연결 풀을 늘 N개의 연결을 열어 두는 고정 크기로 바꿨다.
    • memcache 클라이언트의 MaxIdleConns 를 2 에서 20 으로 올렸다.
    • 변수를 줄이려고 Google 이 운영하는 memcached 대신 쿠버네티스 클러스터 안에서 직접 돌리는 memcached 로 옮겼다. 이 전환으로는 거의 달라지지 않았다.
    • 실수로 들어간 데이터베이스 join 때문에 외부 제3자 서비스로 중복 호출을 수천 번 보내던 문제의 수정을 운영에 배포했다. 그 뒤 데이터베이스 연결 문제와 캐시 문제가 거의 사라졌다.
    후속 조치
    • 외부로 나가는 네트워크 호출에 더 알맞은 동시성 한도를 둔다. 공급자의 rate limit 안에 있어도 노드에 영향을 줄 수 있기 때문이다.
    교훈

    가설을 너무 빨리 좁히지 않는다. 이런 네트워크 타임아웃을 보면 같은 파드만이 아니라 같은 노드에서 도는 모든 것을 포함해 시스템 전체의 활동을 봐야 한다. 오류와 그 영향은 대개 요청 하나에 머물지만 늘 그렇지는 않다. 외부로 나가는 네트워크 호출의 동시성도 제한해야 한다. 이전에는 공급자의 rate limit 이 주된 제약이었지만, rate limit 안에 있어도 노드에 영향을 줄 수 있다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 인메모리 캐시. 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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