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사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    2021년 9월부터 메트릭 질의 서비스의 업데이트를 롤아웃할 때마다 오류가 늘었다. 서비스 로그에는 DNS 오류 때문에 메트릭 데이터 저장소에 연결하지 못했다는 내용이 찍혔다. 클라이언트가 실패한 질의를 자동으로 재시도해 사용자에게 보이는 오류는 적었지만, 재시도 때문에 대시보드와 모니터의 지연이 늘었다.

    촉발

    2021년 8월 메트릭 질의 클라이언트의 업데이트를 롤아웃하면서 새 기본값인 gRPC round_robin 부하 분산 정책이 처음 적용됐다. round_robin 은 끊긴 채널을 자동으로 다시 연결하는데, 오래전에 넣어 둔 매우 공격적인 gRPC 재연결 타임아웃과 겹쳐 서비스 롤아웃 때마다 사라진 파드 IP 로 SYN 이 쏟아졌다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    2021년 9월부터 메트릭 질의 서비스 롤아웃 때 오류가 늘어나는 것을 보았고, 서비스 로그에서 DNS 오류가 데이터 저장소 연결을 막는 것을 확인했다.

    조치
    • node-local-dns 파드의 메모리를 64 MB 에서 256 MB 로 올렸다. OOM 오류는 멈췄지만 DNS 오류는 계속됐다.
    • AWS 가 더 많은 연결을 추적할 수 있다고 한 더 큰 인스턴스 유형으로 서비스 인프라를 올려 보았고, 그것만으로 문제가 사라지는 것을 확인했다.
    • SYN 폭주를 일으킨 사용자 지정 gRPC 재연결 파라미터를 지우고 기본값으로 되돌리는 PR 을 만들었다. 다음 롤아웃에서는 오류가 나지 않았다.
    후속 조치
    • Cilium 프로젝트에 PR 을 기여한다. 이 PR 은 옛 파드 IP 에 unreachable 경로를 더해, 지워진 파드로 가는 요청이 martian 패킷이 되지 않게 한다. 그러면 역경로 필터가 SYN 을 버리지 않고, 클라이언트는 분명한 ICMP 오류를 받는다.
    교훈

    gRPC, 쿠버네티스, AWS 같은 강력한 추상화도 엣지 케이스에서는 평소에 숨어 있던 복잡함이 오류로 드러난다. 몇 달을 조사한 끝에, 이번 장애의 뿌리가 팀이 직접 한 변경에 있다는 것을 찾았다. 의존성의 버그를 피해 가려던 변경, 이전 장애를 고치려던 변경, 기본 재연결 파라미터를 덮어쓴 변경이었다. 이 변경들은 당시에는 안전해 보였지만 한참 뒤에 상관관계를 찾기 어려운 때에 뜻밖의 결과를 냈다. DNS 문제처럼 보여도 DNS 문제가 아닐 때가 있다. AWS ENA 지표와 VPC Flow Logs 는 연결 추적을 들여다보는 데 중요하다. DNS 전파 시간은 여러 요인에 좌우된다.

  2. 증상

    Omio 는 6개월 동안 원인을 알 수 없는 멈춤을 겪었다. 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않았고, 네트워크 연결이 끊겼다.

    촉발

    쿠버네티스는 CPU limit 을 커널 CFS 의 쿼터로 구현한다. 주기는 100ms 이고, limit 2코어는 주기마다 CPU 시간 200ms 가 된다. 스레드 10개가 동시에 돌면 20ms 만에 쿼터를 다 쓰고, 남은 80ms 동안 파드의 모든 스레드가 멈춘다. 여기에 커널 CFS 스케줄러의 알려진 버그가 불필요한 스로틀링을 일으켜, 컨테이너가 허용된 쿼터를 다 쓰기도 전에 스로틀링됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 6개월 동안 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않는 현상을 겪었지만, 쿠버네티스가 cgroup 지표를 내보내지 않아 스로틀링을 바로 알아채지 못했다. 파드 안에서 /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.stat 의 nr_throttled 와 throttled_time 을 읽어 스로틀링 비율을 확인했다.

    조치
    • 버그를 고친 최신 커널이 모든 클러스터에 배포될 때까지 CPU limit 을 껐다.
    후속 조치
    • CFS 쿼터 버그를 고친 최신 커널을 모든 클러스터에 배포한다.
    • 사용률, 포화도, 오류를 보는 USE 지표와 함께 API 지연과 오류율을 지켜보며 결과가 기대한 대로인지 확인한다.
    교훈

    CFS 쿼터 버그가 고쳐지지 않은 커널을 쓴다면 쿠버네티스에서 CPU limit 을 없애거나 kubelet 에서 CFS 쿼터를 끄는 편이 낫다. CPU request 와 limit 은 설정이 비슷해 보여도 구현이 전혀 다르다. CPU 스로틀링은 쿠버네티스 기본 지표에 드러나지 않으므로 cpu.stat 을 직접 확인해야 한다. limit 을 끄면 최적화되지 않은 애플리케이션이 노드의 CPU 를 독차지할 수 있으니, JVM, Go, Node 런타임을 미리 튜닝해 둬야 한다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 리눅스 커널, Cilium. 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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