사례4건
4건 중 1~4번째
- 증상
9월 27일 22:58 UTC 에 쿼리 큐 깊이 알림이 울렸다. Azure West Europe 리전 고객의 쿼리가 느려지고 타임아웃됐다. 쓰기는 계속 받았지만 일부 파티션에서는 새 데이터를 바로 조회할 수 없었다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
9월 27일 22:58 UTC 에 쿼리 큐 깊이 알림이 울려 장애 대응이 시작됐다.
- 조치
- 쿼리 계층 용량을 두 배로 늘렸다.
- 9월 28일 아침에 멈춘 스토리지 파드를 하나씩 재시작했다.
- 9월 29일 08:58 UTC 에 readiness 검사 타임아웃을 올려 전체에 배포했다.
- 재시작 뒤 복구 동시성을 두 배로 늘렸다.
- 9월 30일 00:25 UTC 에 정리 타임아웃을 24시간으로 올려 안전장치가 일으키던 강제 재시작을 멈췄다.
- 스토리지 파드마다 자원 요청을 올려 호스트에 올라가는 파드 수를 줄였고, 파드마다 페이지 캐시용 메모리와 디스크 처리량이 두 배가 됐다.
- 후속 조치
- 페이지 폴트 비율, 캐시 커버리지, 스토리지 볼륨의 디스크 읽기, 쿼리 중단 비율에 경고 알림을 더했다. 알림은 캐시 압박이 고객에게 보이기 전에 울리도록 만들었다.
- 런북에 major page fault 를 스토리지 성능 저하의 선행 지표로 적고, 조정할 수 있는 완화 설정을 자세히 적었다.
- 스토리지 엔진의 참조 누수를 계속 추적한다.
- 디스크 검사를 상태 검사 경로에서 뺀다.
- 교훈
캐시가 모자란 상태는 메모리 지표에 드러나지 않았다. 스토리지 프로세스가 메모리를 적게 쓰고 나머지를 페이지 캐시가 차지하기 때문이다. InfluxData 는 major page fault 를 스토리지 성능 저하의 선행 지표로 본다. InfluxData 는 스토리지 엔진의 참조 누수와 상태 검사 경로의 디스크 검사가 이런 장애를 일으키는 위험 요인은 아니며, 진단과 복구 중에 눈에 띄어 조사할 만한 현상이라고 밝혔다.
IL-0288CDN77 의 ClickHouse 데이터 파이프라인에서 이중화된 인스턴스 세 곳의 ZooKeeperWait 가 수천 초로 치솟아 복제가 한 시간 넘게 느려졌다CDN772026- 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.
- 증상
2024년 9월 18일 데이터센터 전환을 앞두고 cookbook 으로 원형 복제를 설정하던 중, 21:28 UTC 쯤 엔지니어가 x1 섹션의 primary master 가 복제를 하지 않는 것을 orchestrator 에서 먼저 알아챘다. es6 섹션도 같은 상태였다.
- 촉발
다음 주 데이터센터 전환을 앞두고 cookbook 이 핵심 데이터베이스를 eqiad 에서 codfw 로 가는 한 방향 복제에서 원형 복제로 바꿨다. ROW 기반 복제를 쓰는 x1 섹션에 codfw 에서 eqiad 로 가는 복제를 설정하고 pt-heartbeat 를 시작하자, eqiad 서버에 없는 heartbeat 행을 갱신하려다 복제가 멈췄다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
원형 복제의 일반 모니터링이 아직 켜지지 않아, 엔지니어가 orchestrator 에서 먼저 알아챘다. 복제 자동화가 처음 도는 날이라 평소보다 많은 사람이 데이터베이스 상태를 지켜보고 있었다. 사용자에게 영향을 준 eqiad 에서 codfw 로 가는 방향의 고장은 Icinga 알림이 잡았다. 온콜 호출을 받은 사람은 없었다.
- 조치
- SET GLOBAL Replication_wild_ignore_table='heartbeat.%'; 로 heartbeat 테이블 복제를 건너뛰게 해 복제가 다시 흐르게 했다.
- es 호스트에는 원래 고장이 난 방향에 맞춰, binlog 기록을 끈 채 eqiad 서버마다 빠진 codfw heartbeat 행을 직접 넣었다. 명령은 set sql_log_bin=0; INSERT INTO heartbeat.heartbeat (server_id, shard, datacenter) VALUES (<codfw-server-id>, 'es6' [or 'es7'], 'codfw'); 였다. es6 에서 먼저 시험했고, es7 에는 원형 복제를 설정하기 전에 미리 넣었다.
- x1 codfw 호스트마다 binlog 기록을 끈 채 빠진 heartbeat 행을 넣어, 임시로 걸어 둔 heartbeat 무시 설정을 대신했다. 명령은 set sql_log_bin=0; INSERT INTO heartbeat.heartbeat (server_id, shard, datacenter) VALUES (<eqiad-server-id>, 'x1', 'eqiad'); 였다.
- 후속 조치
- 같은 문제를 다시 겪지 않게 한다. 빠진 행을 찾으면 직접 넣는 방식을 유력하게 본다.
- 유지 보수 뒤 복제가 의도대로 양방향으로 동작하는지 확인하는 상태 점검을 cookbook 에 넣는다.
- 유지 보수를 다른 순서로, 또는 섹션마다 따로 돌릴 수 있는 옵션을 더한다.
- Phabricator 를 마지막에 한 번만 갱신하지 않고 섹션마다 갱신한다.
- 모니터링의 빈틈을 메운다.
- x1 과 ROW 를 쓰는 읽기·쓰기 es 호스트에서 pt-heartbeat-wikimedia 가 자기 세션을 STATEMENT 로 쓰도록 고쳐 배포했다.
- 교훈
원형 복제는 평소 운영 방식이 아니어서 heartbeat 테이블을 지우는 첫 조치가 문제를 eqiad 에서 codfw 로 옮기기만 했다. TRUNCATE 는 DDL 이라 늘 STATEMENT 모드로 전달되므로 이번에는 DELETE 보다 나았겠지만, 더 위험해서 고려하지 않았다. ROW 기반 복제, pt-heartbeat, 서버마다 다른 heartbeat 테이블 행이 겹친 문제는 이전 유지 보수 기록에 없었다. 자동화의 점검은 설정 직후 한 번이 아니라 모든 작업이 끝난 뒤에도 복제 채널을 확인했어야 했다. Wikimedia 는 어느 호스트에서도 sql_skip_slave_counter 를 쓰지 않아 더 큰 문제나 데이터 손실을 피한 것을 잘된 점으로 꼽았다.
IL-0443Aurora MySQL reader 가 이유 없이 재시작한 뒤 writer 의 insert latency 가 7배쯤 오르고 replication lag 가 하루 넘게 이어졌다Repro2019- 증상
Aurora MySQL 의 reader 가 이유를 알 수 없이 재시작했다. 그 직후부터 writer 의 insert latency 가 7배쯤 오르는 등 writer 성능이 크게 떨어진 상태가 오래 이어졌다. 같은 일이 2019년 11월 두 주 사이에 두 번 일어났다.
- 촉발
reader 에서 오래 도는 쿼리 때문에 롤백 세그먼트가 계속 커진 끝에 reader 가 재시작했다. 글쓴이는 그 쿼리가 Redash 에서 reader 로 보낸 것이었다고 기억한다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 조치
- 팀은 writer 성능이 원래대로 돌아올 때까지 지켜보기만 했다.
- 후속 조치
- 롤백 세그먼트 길이를 Datadog 의 mysql.innodb.history_list_length 로 감시하는 모니터를 더했다.
- reader 가 재시작할 만큼 오래 도는 쿼리를 찾으면 바로 kill 하게 했다.
- 모니터 알림이 거의 매주 울리게 되자 사내에 알린 뒤 max_execution_time 을 설정해, 일정 시간이 지난 쿼리를 강제로 끝내게 했다.
- 교훈
롤백 세그먼트가 커지지 않도록 트랜잭션을 작게 해야 한다. 롤백 세그먼트는 클러스터 전체가 함께 쓰므로, 한번 커지면 인스턴스를 바꿔도 해제가 끝나기를 기다리는 수밖에 없다. 롤백 세그먼트 길이는 show engine innodb status 의 "History list length" 값으로 볼 수 있다.
이 4건에서 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.
원인별2
용량 한계3건
IL-0379Azure West Europe 의 InfluxDB Cloud 에서 9월 27일부터 30일까지 쿼리가 느려지고 타임아웃됐다InfluxData2026IL-0288CDN77 의 ClickHouse 데이터 파이프라인에서 이중화된 인스턴스 세 곳의 ZooKeeperWait 가 수천 초로 치솟아 복제가 한 시간 넘게 느려졌다CDN772026IL-0443Aurora MySQL reader 가 이유 없이 재시작한 뒤 writer 의 insert latency 가 7배쯤 오르고 replication lag 가 하루 넘게 이어졌다Repro2019