사례2건

2건 중 1~2번째

1. IL-0241 데이터베이스 shard 하나가 primary 를 뽑지 못해 Stripe API 요청 대부분이 두 차례 실패했다

   Stripe2019

   증상

   2019년 7월 10일 16:35 UTC 에 데이터베이스 클러스터의 primary 노드가 고장 났고, 1분 뒤 자동 모니터링이 선출 실패를 잡아 알림을 보냈다. Stripe API 요청 대부분이 실패하기 시작했다.

   오류율 상승장애 조치 실패쓰기 거부간헐적 타임아웃노드 CPU 고부하

   촉발

   16:35 UTC 에 데이터베이스 클러스터의 primary 노드가 고장 났다. 그 shard 에는 멈춘 노드가 여럿 있어 석 달 전 마이너 버전 업그레이드로 들어온 장애 조치 결함이 드러났다. 두 번째 장애는 선출 프로토콜을 이전 마이너 버전으로 되돌린 변경 때문에 일어났다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   데이터베이스데이터베이스 장애 조치 관리자

   기여 요인

   늦게 드러난 변경모니터링 사각지대과도한 영향 범위수동 조치 악화미검증 가정장애 중첩

   감지

   첫 장애는 자동 모니터링이 1분 안에 선출 실패를 잡았고, 16:36 UTC 에 팀이 알림을 받아 대응을 시작했다. 두 번째 장애는 21:14 UTC 에 클러스터의 shard 몇 개를 사용할 수 없다는 자동 알림으로 알았다.

   조치

   • 17:00 UTC 에 데이터베이스 클러스터의 모든 노드를 재시작해 새 primary 선출을 성공시켰다. 17:02 에 Stripe API 가 완전히 복구됐다.
   • 22:34 UTC 에 운영 설정을 고쳐 새로 배포하고 데이터베이스 클러스터의 노드를 재시작해 영향받은 shard 를 되살렸다.
   • 클러스터가 정상인지 확인한 뒤 사용자가 직접 보낸 API 요청에 필요한 서비스부터 트래픽을 다시 올렸다. 22:47 UTC 에 완전히 복구됐다.

   후속 조치

   • 노드가 복제 지연 지표를 보내지 않으면 알리는 모니터링을 더했다.
   • shard 가 데이터베이스 장애 조치 시스템의 이 선출 결함을 일으킬 수 있는 상태에 들어가면 알리는 모니터링을 더했다.
   • 이 결함을 고치는 수정을 데이터베이스 메인테이너와 함께 만든다.
   • 특정 클러스터로 가는 작업이 실패하면 끊어 내는 서킷 브레이커를 더 넣는다. 이번 사고의 클러스터도 대상이다.
   • shard 하나가 고장 나도 그 영향을 가두는 장애 격리 기법을 더 도입한다.
   • 실패한 요청을 거듭 재시도하는 클라이언트가 쓰는 자원을 제한한다.
   • 장애 대응 중 운영자가 설정을 빠르게 바꿀 때 더 안전하게 할 수 있도록 절차와 도구를 더 만든다.

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2. IL-0430 Redis 장애 조치 뒤 Mackerel 전체가 느려지고 생존 여부 감시가 4시간 넘게 멈췄다

   Hatena2018

   증상

   10시 51분 Redis 에 장애 조치가 일어난 뒤 애플리케이션 서버가 Redis 에 접속하지 못해 Mackerel 이 요청에 제대로 응답하지 못했다. Mackerel 시스템 전체가 불안정해졌고 생존 여부 감시가 멈췄다.

   모니터링 중단지연 시간 증가간헐적 타임아웃

   촉발

   감시 데이터를 담는 Redis 를 스케일업하려고 복제를 구성하는 작업을 했다. 복제 구성에 시간이 걸리는 동안 Redis 가 응답하지 않았고, keepalived 가 이를 노드 고장으로 판단해 의도하지 않은 장애 조치를 일으켰다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   인메모리 캐시데이터베이스 복제데이터베이스 장애 조치 관리자

   기여 요인

   자동화 증폭장애 중첩

   조치

   • Redis 를 올바른 쪽으로 다시 전환하고 애플리케이션이 돌아온 것을 잠시 확인했다.
   • 애플리케이션 서버를 차례로 재시작했지만 증상은 나아지지 않았다.
   • 부적절한 메트릭을 보내는 Mackerel 조직을 찾아 그 요청을 차단했다.
   • 애플리케이션 서버의 타임아웃 간격을 조정했다.
   • TSDB 인 Diamond 를 임시로 증설했다.
   • Kinesis 샤드 수와 Redis Cluster 샤드 수를 늘렸다.
   • API 용 애플리케이션 서버를 스케일아웃했다.
   • 잠시 점검 모드로 바꿔 사내에서 확인한 뒤 외부 요청을 조금씩 되돌렸다.

   후속 조치

   • 짧은 부하 증가로는 장애 조치가 일어나지 않도록 Redis 의 keepalived 헬스 체크 횟수를 늘렸다.
   • 애플리케이션 성능에 여유를 두려고 Redis 를 스케일업했다.
   • 애플리케이션 서버 대수를 늘렸다.
   • 애플리케이션을 고쳐 필요한 감시 데이터만 Redis 에 저장하게 해 Redis 메모리 사용량을 줄였다.
   • 부적절한 API 요청을 빨리 찾아내 대시보드에서 볼 수 있는 체계를 만들었다.
   • 부적절한 요청을 보내는 조직을 빨리 차단하는 기능을 만들었다.
   • 부적절한 요청을 더 정확히 찾아내고 API Limit 같은 기능을 더하는 것을 검토한다.
   • 애플리케이션 서버의 내부 처리 모니터링을 강화해 장애가 나기 전에 대응할 수 있게 한다.

   교훈

   Hatena 는 상세한 원인을 밝히지 못했다. 그래도 장애 조치 오작동을 막고, 애플리케이션 성능에 여유를 더 두고, Redis 에 저장하는 데이터를 줄이고, 부적절한 요청을 빨리 찾아 막으면 이번처럼 긴 장애는 막을 수 있다고 보았다. 장애가 나더라도 영향이 좁은 범위에 그치도록 하는 작업을 이어 가겠다고 했다.

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원인별2