사례9건

9건 중 1~5번째

1. IL-0204 Render 프랑크푸르트 클러스터에서 etcd 메모리 급증으로 컨트롤 플레인이 과부하에 걸렸고, 컨트롤 플레인 노드를 재부팅하자 그 위의 CoreDNS 가 다시 뜨지 못해 DNS 가 멈췄다.

   Render2024

   증상

   2022년 1월 Render 의 프랑크푸르트 Kubernetes 클러스터 하나에서 새 배포와 크론 잡 실행이 실패했다. etcd 메모리 급증으로 컨트롤 플레인이 과부하에 걸린 상태였다.

   컨트롤 플레인 무응답배포 실패DNS 조회 실패오류율 상승

   촉발

   etcd 메모리가 급증해 Kubernetes 컨트롤 플레인이 과부하에 걸렸다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   etcdCoreDNS쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   기본 설정 방치수동 조치 악화

   후속 조치

   • CoreDNS 를 컨트롤 플레인 노드가 아닌 데이터 플레인 노드에서 돌게 했다.
   • etcd 를 전용 노드에서 돌게 했다.

   교훈

   CoreDNS 는 API 서버가 내려가 있어도 메모리 캐시로 DNS 질의에 답할 수 있지만, 초기화할 때는 API 서버가 필요하다. CoreDNS 가 컨트롤 플레인 노드에 있었기 때문에, 컨트롤 플레인 장애 중에 노드를 재부팅하자 새 배포와 크론 잡만 실패하던 장애가 이미 돌던 서비스로 가는 요청까지 실패하는 장애로 커졌다. 핵심 문제는 데이터 플레인이 컨트롤 플레인에서 충분히 분리되어 있지 않았다는 점이다. 노드를 재부팅하지 않았더라도 etcd 메모리 급증만으로 CoreDNS 가 재시작될 수 있었다.

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2. IL-0168 새 쿠버네티스 릴리스 뒤 많은 Kapsule 클러스터가 동시에 자동 업그레이드되면서 Kubernetes API 가 과부하로 OOM 이 났고, 새 노드 인증 방식의 재시도가 혼잡을 키워 노드가 Not Ready 가 됐다.

   Scaleway2024

   증상

   2024년 2월 13일 01:04 CET 에 FR-PAR 리전의 Kubernetes API 에서 RAM 과 CPU 사용량이 치솟아 OOM 이 났다. 노드들이 컨트롤 플레인에 인증하지 못해 일부가 "Not Ready" 상태가 됐다.

   노드 NotReady컨트롤 플레인 지연OOMKilled

   촉발

   2월 12일 새 쿠버네티스 릴리스가 모든 사용자에게 나온 뒤, 12일에서 13일로 넘어가는 밤에 많은 클러스터가 동시에 자동 업그레이드를 시작했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   재시도 폭주자동화 증폭단계적 배포 부재

   감지

   타임라인의 첫 기록은 01:04 CET 다. 이때 Kubernetes API 의 RAM 과 CPU 사용량이 치솟아 OOM 이 났고, 노드들이 컨트롤 플레인에 인증하지 못해 일부가 "Not Ready" 가 됐다. 기록된 첫 조치는 42분 뒤인 01:46 에 API 자원을 늘린 일이었다.

   조치

   • Kubernetes API 에 배정한 자원을 01:46 과 02:20 두 차례 늘렸다.
   • 02:30 에 API 트래픽을 제한해 들어오는 트래픽을 고르게 만들고 혼잡을 줄였다.
   • 03:20 부터 트래픽 제한을 50-100 개 배치로 나눠 차례로 풀어 노드들이 다시 인증하고 "Ready" 가 되게 했다.
   • 03:40 에 API 혼잡 중에 만들어진 고장 노드를 교체하는 스크립트를 돌렸다.
   • 15:45 부터 노드 인증이 한꺼번에 몰리지 않게 일부 클러스터부터 예전 인증 방식으로 차례로 롤백했고, 2월 19일 모든 클러스터에서 롤백을 마쳤다.
   • 노드 인증이 동시에 몰릴 수 있는 클러스터 업그레이드와 설정 갱신 기능을 2월 20일 10:30 까지 껐다.

   후속 조치

   • Kubernetes API 자원 배정을 늘렸다.
   • 예전 인증 방식으로 롤백했다.
   • 노드에 로컬 인증 캐시를 둔다.
   • 부하가 치솟을 때 더 잘 버티도록 자원 배정 전략을 다시 짠다.
   • 쿠버네티스에 새 요청 큐잉 방식을 넣는다.
   • 높은 부하나 장애가 다른 구성 요소로 번지지 않게 구성 요소를 서로 분리한다.
   • 몇몇 지표를 꼼꼼히 지켜봐 이상 패턴을 더 일찍 찾는다.
   • 이 기간에 노드를 배포했지만 제대로 쓰지 못한 고객에게 환불한다.

   교훈

   고객의 클러스터와 노드가 빠르게 늘면서 기존 트래픽 제어로는 혼잡을 막기 어려워졌다. 많은 클러스터의 자동 업그레이드가 한 번에 시작되면 Kubernetes API 에 부하가 몰리고, 계속 실패하고 재시도하는 노드 인증 방식이 혼잡을 더 키운다. 1월 24일 장애 뒤 넣은 단기 완화 조치로는 재발을 막지 못했다.

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3. IL-0195 200개가 넘는 노드의 고객 클러스터에서 Cilium 파드가 LIST 요청을 한꺼번에 쏟아내 kube-apiserver 가 메모리를 다 쓰고 죽기를 되풀이했다.

   Palark2023

   증상

   어느 평범한 아침, 기술 지원 엔지니어가 전화로 고객 클러스터가 프로덕션 환경까지 포함해 사실상 동작하지 않는다고 알려 왔다. 클러스터에 접속해 보니 kube-apiserver 가 메모리를 전부 써 버린 상태였다.

   컨트롤 플레인 무응답OOMKilled

   촉발

   200개가 넘는 노드에서 Cilium 파드가 쿠버네티스 API 에 LIST 요청을 동시에 대량으로 보냈다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버Cilium

   기여 요인

   기본 설정 방치

   감지

   기술 지원 엔지니어가 전화로 고객 클러스터가 사실상 동작하지 않는다고 알렸다. 요청을 보낸 쪽을 찾을 때는 Grafana 대시보드에서 API 요청 수가 급증한 것을 먼저 보았고, Prometheus 의 apiserver_request_total 을 인스턴스와 리소스별로 묶어 Cilium 네트워크 정책 쪽 LIST 요청을 찾았다. 감사 로그로 실제 요청도 확인했다.

   조치

   • 컨트롤 플레인 노드에 CPU 와 메모리를 두 차례에 걸쳐 더해 CPU 8개, 메모리 16 GB 에서 CPU 16개, 메모리 64 GB 로 늘렸고, 두 번째 증설 뒤 API 가 안정됐다.
   • 고객과 합의한 시험 시간에 cilium-agent 를 재시작해 API 서버가 하나씩 메모리를 다 쓰고 죽는 흐름을 확인했다.
   • d8-cni-cilium 서비스 어카운트의 cilium.io list 요청을 묶는 cilium-pods FlowSchema 와, 이 요청의 동시 처리 수를 제한하는 cilium-pods PriorityLevelConfiguration 을 만들어 클러스터에 배포했다.
   • cilium-agent 를 재시작해도 메모리 사용량이 크게 변하지 않는 것을 확인한 뒤 컨트롤 플레인 노드 자원을 원래 크기로 줄였다.

   후속 조치

   • API 요청을 제한해야 했던 일을 여러 번 겪은 뒤, API Priority and Fairness 설정을 Palark 쿠버네티스 플랫폼의 기본 구성으로 넣었다.

   교훈

   특정 클라이언트의 요청을 API Priority and Fairness 의 별도 우선순위 수준에 묶어 두면, 그 클라이언트가 요청을 쏟아내도 사용자 요청이 밀리지 않고 API 서버도 버틴다. API 서버 전체의 동시 처리 한도는 --max-requests-inflight 기본값 400 과 --max-mutating-requests-inflight 기본값 200 을 더한 값이다. API 서버는 이 한도를 각 우선순위 수준의 assuredConcurrencyShares 비율대로 나누므로, 한 수준의 값을 올리면 다른 수준의 한도는 줄어든다. 로그 보기나 exec 같은 오래 걸리는 요청과 WATCH 요청은 이 한도에 걸리지 않는다. 큐 개수, queueLengthLimit, handSize 는 요청이 너무 느려지지 않으면서 갑작스러운 폭증에도 API 서버가 넘치지 않도록 실험으로 정해야 한다. 지켜볼 지표로는 apiserver_flowcontrol_rejected_requests_total, apiserver_current_inqueue_requests, apiserver_flowcontrol_request_execution_seconds 가 있다. Palark 는 이런 일을 이번 말고도 여러 번 겪었다.

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4. IL-0165 프랑크푸르트 LKE 의 백엔드 서비스가 메모리 부족으로 실패해 일부 사용자가 kubectl 로 kube-apiserver 에 접속하지 못했다

   Linode2023

   증상

   2023-05-25 14:11 UTC 에 Linode 는 프랑크푸르트 데이터센터의 일부 LKE 사용자가 kubectl 로 자기 kube-apiserver 에 닿지 못한다는 것을 알게 되었다.

   컨트롤 플레인 무응답

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   –

   감지

   Linode 는 14:11 UTC 에 문제를 알게 되었다. 백엔드 서비스가 실패하기 시작한 지 11분 뒤였다.

   조치

   • 메모리 한도를 올렸다.

   후속 조치

   • 영향받은 LKE 구성 요소의 복원력, 이중화, 모니터링을 늘린다.

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5. IL-0194 kube-apiserver 재시작 뒤 Vector DaemonSet 의 파드 list 요청이 한꺼번에 몰려 etcd 메모리가 세 배 가까이 늘고 마스터 노드가 연쇄적으로 재시작했다.

   Palark2023

   증상

   일상적인 kube-apiserver 재시작 직후 etcd 메모리 사용량이 거의 세 배로 치솟았고, 그 여파로 모든 마스터 노드가 연쇄적으로 재시작했다. 고객사의 운영 클러스터였다.

   컨트롤 플레인 무응답데이터베이스 과부하

   촉발

   일상적인 kube-apiserver 재시작 뒤, Vector 로그 수집기 DaemonSet 의 파드 전부가 캐시를 다시 채우려고 한꺼번에 파드 list 요청을 보냈다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   etcd쿠버네티스 API 서버텔레메트리 에이전트

   기여 요인

   한계 미인지기본 설정 방치

   감지

   kube-apiserver 재시작 직후 마스터 노드 전체 메모리와 etcd 메모리 그래프가 치솟고 마스터 노드가 연쇄적으로 재시작하면서 알았다. 원인이 된 DaemonSet 은 감사 로그를 보고 찾았다.

   조치

   • limit-list-custom 이라는 PriorityLevelConfiguration 을 만들어 요청 대기열을 설정했다. 값은 문서의 표준 설정을 그대로 썼다.
   • 같은 이름의 FlowSchema 를 만들어, 이 DaemonSet 서비스 어카운트가 보내는 파드 list 와 get 요청을 그 대기열로 보냈다.

   후속 조치

   • 쿠버네티스 Rust 라이브러리에 resourceVersion 설정을 넣는 PR 을 냈다.
   • Vector 로그 수집기 쪽에 이 문제를 고치는 PR 을 열었다.
   • Cilium CNI 에서도 비슷한 문제를 찾아 같은 방법으로 해결했다.

   교훈

   etcd 는 필드 셀렉터와 레이블 셀렉터를 모르기 때문에, kube-apiserver 에는 가벼워 보이는, 필터를 건 list 요청도 etcd 에서는 그 종류의 객체 전체를 읽는 일이 된다. 데이터가 꼭 최신이어야 하는 컨트롤러가 아니라면 resourceVersion=0 으로 kube-apiserver 캐시에서 읽게 할 수 있다. 다만 kube-apiserver 가 여러 대면 인스턴스마다 다른 데이터를 받을 수 있다. 여러 파드가 한꺼번에 보내는 요청은 Priority and Fairness 로 대기열에 넣어 kube-apiserver 와 etcd 를 지킬 수 있다. 위험한 것은 파드 요청만이 아니어서 Cilium CNI 에서도 비슷한 문제가 나왔다.

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원인별1