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사례3건

3건 중 1~3번째

  1. 증상

    13:30 UTC 에 ZooKeeperWait 지표가 갑자기 오른다는 알림이 왔다. 이 클러스터의 알림 기준은 낮은 쪽 10초, 높은 쪽 20초인데 값은 수천 초였다. 값은 대칭으로 이중화된 인스턴스 세 곳에서 똑같이 올랐다.

    촉발

    몇 달 동안 네트워크에서 떨어져 있던 클라이언트 머신 두 대가 다시 연결되면서, 그동안 쌓인 몇 달 치 헬스 체크 데이터를 아주 작은 배치로 빠르게 보냈다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    13:30 UTC 에 팀은 ZooKeeperWait 지표가 갑자기 오른다는 알림을 받았다. 이 클러스터 크기에 맞춘 알림 기준은 낮은 쪽 10초, 높은 쪽 20초였다.

    조치
    • 쌓인 파트를 끝내 정리하지 못한 5분 단위 파티션 테이블을 장애 뒤 DROP-CREATE 로 다시 만들어 정상으로 되돌렸다.
    • 그 테이블의 파티션 단위를 분에서 시간으로 넓혔다.
    후속 조치
    • 루트 MaterializedView 테이블에서 범위를 벗어난 타임스탬프를 거부하도록 구현했다.
    • 두 번째 MaterializedView 가 거부된 데이터의 통계를 기록한다.
    • 거부 범위는 과거 데이터 백필을 위해 일부러 넓게 잡았고, 거부되는 데이터를 모아 가며 범위를 다듬는다.
    • 타임스탬프가 며칠이나 몇 달에 걸친 insert 쿼리 하나로 이번 상황을 재현하는 최소 시험 시나리오를 만들었다.
    • 관측 기능을 여러 가지 개선한다.
    교훈

    이 파이프라인은 주로 데이터 양을 다루지만, 어긋난 타임스탬프도 카디널리티 변화만큼 파이프라인을 흔들 수 있었다. 이상한 지표를 바로 설명하지 못했다고 치워 두면 안 된다. 이번에도 원인으로 이끈 것은 처음에 무시한 insert 크기 감소였다. 중앙값과 평균은 각자 쓸모가 있고, 이번에는 평균이 실마리였다. 파티션이 너무 적으면 파트가 커지고 mutation 이 느려지며 TTL 이 너무 비싸지거나 아예 동작하지 않는다. 반대로 너무 많으면 열 스캔과 집계 쿼리가 느려지고 Keeper 가 과부하된다. Keeper 작업은 파트 수에 따라 선형보다 훨씬 빠르게 늘었다.

  2. 증상

    Mackerel 을 온프레미스 데이터 센터에서 AWS 로 옮긴 뒤 애플리케이션 동작을 확인하다가, 특정 시간대의 데이터가 사라진 것을 발견했다. 2017년 8월 7일 14시 30분부터 15시 30분 사이에 PostgreSQL 서버에서 갱신된 데이터가 없었다.

    촉발

    새 마스터인 db001 로 접속을 바꾸고 한 시간 뒤 db001 과 네트워크 통신이 끊겼고, 복제가 멈춰 있던 스탠바이 서버 db002 로 의도하지 않은 장애 조치가 일어났다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    마이그레이션 작업 뒤 애플리케이션 동작을 확인하던 중 특정 시간대의 데이터가 사라진 것을 발견했다.

    조치
    • db001 에 남은 테이블 데이터로 손으로 복구할 수 있는지 검토했지만, 이미 많은 데이터가 갱신되어 테이블 사이 정합성을 지키며 db002 에 반영하기 어렵다고 보고 포기했다.
    • 점검 전 베이스 백업, db001 에 남은 WAL, 백업 서버로 보내 둔 WAL 아카이브로 PostgreSQL 의 PITR 복구를 시도했지만, 갈라진 두 타임라인을 이어서 복구할 수 없어 포기했다.
    • 장애 조치 직후 db002 를 마스터로 하고 새 슬레이브 서버 db003 을 만들어 db002 와 db003 으로 이중화했다.
    • 장애가 난 db001 은 조사용으로 점검 상태에 남겨 두었다.
    • db002 에서 db001 과 같은 문제가 나지 않는지 일정 시간 지켜본 뒤 마이그레이션 점검을 마쳤다.
    후속 조치
    • PostgreSQL 레플리카 생성 스크립트가 recovery.conf 에 recovery_target_timeline = 'latest' 를 기본으로 넣도록 바꾼다.
    • Serverspec 같은 서버 구성 관리 테스트 도구에 recovery.conf 안에 recovery_target_timeline = 'latest' 문자열이 있는지 확인하는 항목을 더한다.
    교훈

    Hatena 는 이 문제가 평소 운영에서는 일어나지 않지만, PostgreSQL 버전을 올리거나 다른 리전으로 옮길 때 같은 구성을 다시 쓸 수 있다고 보았다. recovery_target_timeline = 'latest' 는 평소 스탠바이 서버에 두어도 문제가 없으므로, 사람이 빠뜨릴 여지를 없애려고 슬레이브를 만들 때 기본으로 넣도록 운영을 바꿨다. 이 설정을 쓰려는 사람은 자기 구성에서 문제가 없는지 먼저 확인하라고 덧붙였다.

  3. 증상

    2017년 1월 31일 19:00 UTC 무렵 GitLab.com 의 데이터베이스 부하가 올랐고, 많은 사용자가 이슈와 머지 리퀘스트에 댓글을 달지 못했다. 스팸으로 의심되는 부하였고, 잡는 데 몇 시간이 걸렸다.

    촉발

    1월 31일 23:00 UTC 무렵 데이터베이스 부하로 세컨더리의 복제가 멈췄고, 세컨더리를 다시 맞추던 엔지니어가 세컨더리가 아니라 프라이머리에서 PostgreSQL 데이터 디렉터리를 지웠다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    프라이머리에서 데이터 디렉터리를 지운 엔지니어가 스스로 실수를 알아채고 1~2초 만에 삭제를 멈췄다.

    조치
    • pg_basebackup 이 복제 연결이 모자라다고 알리자 max_wal_senders 를 기본값 3 에서 32 로 잠시 올렸고, PostgreSQL 이 재시작을 거부하자 max_connections 를 8000 에서 2000 으로 낮췄다.
    • 엔지니어가 프라이머리에서 데이터를 지우고 있다는 것을 알아채고 1~2초 만에 삭제 작업을 멈췄지만, 약 300 GB 가 이미 지워졌다.
    • 데이터 손실을 가장 줄일 수 있는 유일한 방법으로 장애 6시간 전에 만든 LVM 스냅샷을 쓰기로 하고, 스테이징의 PostgreSQL 데이터 디렉터리를 약 18시간 동안 운영으로 복사해 복원했다.
    • 웹훅 삭제를 거치지 않은 별도 스테이징 데이터베이스를 LVM 스냅샷으로 띄워 웹훅 테이블의 SQL 덤프를 만들고, 복원한 GitLab.com 데이터베이스에 가져왔다.
    • 장애 전에 쓰였을 수 있는 ID 를 다시 쓰지 않도록 모든 데이터베이스 시퀀스를 100,000 씩 올렸다.
    • GitLab.com 을 차례로 다시 열었다.
    • 17:20 UTC 이후에 만든 프로젝트는 NFS 클러스터에 남은 Git 저장소로 가장 기본적인 형태만 복원했고, 이슈와 머지 리퀘스트 같은 데이터는 되살리지 못했다.
    후속 조치
    • 모든 호스트의 셸 프롬프트인 PS1 을 고쳐 호스트와 환경을 더 분명히 구분한다.
    • 백업을 Prometheus 로 모니터링한다.
    • PostgreSQL 의 max_connections 를 알맞은 값으로 둔다.
    • PostgreSQL 의 시점 복구와 연속 아카이빙을 검토한다.
    • 운영 데이터베이스의 LVM 스냅샷을 매시간 뜬다.
    • 운영 데이터베이스에 Azure 디스크 스냅샷을 켠다.
    • 스테이징을 ARM 환경으로 옮긴다.
    • 운영 복제본을 되살린다.
    • PostgreSQL 백업 복원을 자동으로 시험한다.
    • PostgreSQL 복제 문서와 런북을 고친다.
    • PostgreSQL 백업에 pgbarman 을 쓸지 검토한다.
    • 데이터베이스 백업과 실시간 복제에 WAL-E 를 쓸지 검토한다.
    • 스트리밍 방식의 데이터베이스 복원을 만든다.
    • 데이터 내구성을 책임질 담당자를 정한다.
    • 세컨더리를 여러 대 두고 부하를 나누도록 pgpool-II 3.6.1 을 묶고 PostgreSQL 연결 풀링과 부하 분산을 구성한다.
    • 개발자가 데이터베이스 마이그레이션을 시험할 수 있도록 스테이징에서 Rails 마이그레이션을 실행하고 되돌리는 도구를 만든다.
    • 데이터베이스뿐 아니라 GitLab.com 인프라 전체의 복구 절차를 만들고 그 절차의 담당자를 정한다.
    • 공개 백업 모니터링 대시보드를 만들었고, 지금은 pg_dump 백업 데이터만 있지만 데이터를 더 넣는다.
    • 어뷰징 신고와 대응 시스템을 고쳐 스팸 신고로 사용자를 지울 때 데이터를 바로 영구 삭제하지 않게 한다.
    • 앞으로 공개하는 장애 문서에서는 엔지니어의 이름을 가린다.
    교훈

    GitLab 은 장애를 GitLab.com 이 약 18시간 멈춘 문제와 복원이 18시간 넘게 걸린 문제로 나눠 5 Whys 로 분석했다. 세컨더리를 다시 만드는 작업은 자동화되지도 제대로 문서화되지도 않아 손으로 해야 했다. 표준 백업은 PostgreSQL 버전이 맞지 않아 조용히 실패했고, 실패 알림 메일은 DMARC 서명이 없어 거부됐다. 다른 백업 절차를 믿고 Azure 디스크 스냅샷을 켜지 않았다. 백업 절차를 맡은 사람이 없어 아무도 정기적으로 시험하지 않았다. GitLab 은 운영 엔지니어가 특정 명령을 못 쓰게 막는 것보다 재해 복구를 고치고 지금 어느 호스트를 쓰는지 더 분명히 보이게 하는 데 집중하기로 했다. rm 을 더 안전한 별칭으로 바꾸면 실수로 지우는 것은 막지만 디스크 손상처럼 데이터를 잃는 다른 경우는 막지 못한다. 이상적인 환경은 실수해도 영향이 거의 없이 빠르게 복구할 수 있는 곳이고, 그러려면 복구 절차를 정기적으로 해 보고 변경을 쉽게 시험하고 되돌릴 수 있어야 한다.

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이 3건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 데이터베이스 복제. 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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