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사례4건

4건 중 1~4번째

  1. 증상

    8:10 UTC 에 팀은 Redis 스테이트풀셋을 고아 삭제했다. 고아 삭제는 파드와 디스크는 그대로 두고 스테이트풀셋 객체만 지우는 방식이다. 스테이트풀셋을 다시 만들자 쿠버네티스가 8:10 부터 8:15 UTC 사이에 스테이트풀셋 전체를 빠르게 재시작했다. 처음에는 백엔드 서비스가 Redis 연결 오류를 냈지만 서비스 전체가 곧바로 무너지지는 않았다.

    촉발

    팀은 디스크를 온라인으로 늘린 뒤 Git 의 선언적 설정을 실제 상태와 맞추려고 Redis 스테이트풀셋을 고아 삭제했다. 고아 삭제는 파드와 디스크는 남기고 스테이트풀셋 객체만 지우는 방식이다. 그다음 늘린 크기를 적은 저장소 템플릿으로 스테이트풀셋을 다시 만들었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    Redis 클러스터 여러 인스턴스의 디스크 여유 공간이 바닥나고 있다는 알림이 시작이었다. 그 뒤의 장애는 스테이트풀셋을 다시 만든 직후 백엔드 서비스가 Redis 연결 오류를 내면서 드러났다.

    조치
    • 망가진 Redis 클러스터를 손으로 복구했다. 마스터에서 쓸모없어진 노드 ID 를 지우고, 해당 레플리카를 리셋한 뒤 클러스터에 다시 붙이고 복제가 따라잡기를 기다렸다.
    • 실제로 메모리가 바닥난 구성 요소를 찾아낸 뒤, 백엔드 서비스를 확장하고 그 구성 요소의 메모리 한도를 올렸다.
    • 프로브를 잠시 느슨하게 해, 백엔드 인스턴스가 ready 와 not ready 를 오가지 않고 바로 트래픽을 받게 했다.
    • 10:00 UTC 에 임시 조치를 되돌렸다.
    후속 조치
    • 빠져 있던 스타트업 프로브를 넣는다. 데이터셋을 다 읽기 전에는 파드를 ready 로 표시하지 않는다.
    • 재시작한 파드가 옛 마스터 IP 주소에 묶여 있을 때 쓸 수 있도록 Redis 용 자체 컨트롤 플레인을 만든다.
    • 서비스 전체의 단일 장애점이 된 이 Redis 클러스터 의존을 줄인다. 중요한 정보 일부를 서버마다 따로 둔 Redis 클러스터 같은 다른 데이터 저장소로 옮기고, 백엔드 일부 구성 요소에 Kafka 를 쓰기 시작한다.
    교훈

    장애를 일으킨 것은 디스크 확장이 아니라 상태를 맞추려고 컨트롤러 객체를 다시 만든 단계였다. 고칠 수 없는 필드가 있으면 객체를 통째로 바꾸는 위험한 방법을 쓰게 된다. 그렇게 바꾸면 쿠버네티스가 워크로드를 넓은 범위에서 다시 조정할 수 있다. 스타트업 프로브와 엄격한 레디니스 프로브가 있어야 롤링 재시작이 현재 파드가 정말 준비될 때까지 기다린다. 이번 장애에서 가장 뼈아픈 것은 프로브가 없었다는 점이다. 분산 클러스터가 다시 붙고 복제를 따라잡는 데는 시간이 걸리므로, 의존하는 서비스는 그동안 기능을 줄여서라도 버티도록 설계해야 한다.

  2. 증상

    옛 노드 세 개를 하나씩 새 StorageClass 의 볼륨으로 바꾸다가 마지막으로 elasticsearch-0 파드를 지우고 다시 띄웠다. elasticsearch-0 안에서 `_cat/nodes` 를 조회하자 자기 자신 하나만 마스터로 나왔다.

    촉발

    옛 PVC 와 파드를 지운 뒤 elasticsearch-0 이 새 StorageClass 의 빈 볼륨을 받아 다시 시작했다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    마지막으로 0번 파드를 교체한 뒤 엔지니어가 elasticsearch-0 과 elasticsearch-1 안에서 각각 `_cat/nodes` 를 조회했다. 두 결과가 서로 다른 노드 목록과 다른 마스터를 보여 스플릿 브레인을 알아챘다.

    조치
    • 데이터를 실시간으로 쓰는 워커의 디플로이먼트 세 개를 0으로 줄여 새 데이터가 갈라진 클러스터로 들어가지 않게 했다.
    • ConfigMap 의 initial_master_nodes 를 elasticsearch-0, elasticsearch-1, elasticsearch-2 로 바꾸고 StatefulSet 에서 cluster.initial_master_nodes 환경 변수를 지웠다.
    • 롤링 업데이트가 도는 동안 디스커버리용 elasticsearch Service 를 YAML 로 저장한 뒤 지우고, 0번 파드의 PVC 도 지웠다.
    • ConfigMap 의 initial_master_nodes 를 elasticsearch-3, elasticsearch-4, elasticsearch-5 로 바꾸고, 0번 파드의 빈 PVC 를 만든 뒤 파드 6개를 모두 지워 다시 띄웠다.
    • 저장해 둔 YAML 로 Service 를 다시 만들었다. 노드 6개가 한 클러스터로 모였고 green 이 아닌 인덱스는 0개였다.
    후속 조치
    • ConfigMap 의 initial_master_nodes 를 원래 값으로 되돌리고 모든 파드를 한 번 더 재시작한다.
    • 모든 샤드를 0, 1, 2번 노드로 옮기고 클러스터를 노드 6개에서 3개로 줄인다.
    • 손으로 바꾼 내용을 모두 저장소에 커밋한다.
    교훈

    운영 데이터를 옮길 때는 설정 오류, 데이터센터 장애, 네트워크 단절처럼 무언가 잘못될 수 있다는 전제로 준비해야 한다. 이번에 쓴 다운타임 없는 절차는 예상하지 못한 문제에 약했다. 팀은 ConfigMap 을 꼼꼼히 확인했지만 Helm 차트 템플릿이 StatefulSet 에 넣는 환경 변수는 보지 않았다. cluster.initial_master_nodes 가 파드 하나로 고정된 상태에서 그 파드가 빈 볼륨으로 다시 뜨면 기존 클러스터에 합류하지 않고 새 클러스터를 만든다.

  3. 증상

    RedisFailover 리소스에 바뀐 설정을 적용하자 고객 웹사이트의 가장 큰 Redis 데이터베이스에서 데이터가 모두 사라졌다. 이 데이터베이스는 TTL 없이 영속 저장소로도 쓰였고, .rdb 스냅숏이 5 Gb 를 넘었다. 서비스가 멈췄고 백업에서 데이터를 복원해야 했다.

    촉발

    RedisFailover 리소스에서 Redis 레플리카 수를 1에서 2로 늘리면서, 같은 변경으로 컨테이너의 메모리 requests 와 limits 를 22 GB 에서 19 GB 로 낮췄다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 미리 준비해 둔 백업에서 Redis 데이터를 복원했다.
    후속 조치
    • 레디니스 프로브 문제를 Redis Operator 이슈로 올렸고, 개발자들에게서 받은 수정을 시험해 통과를 확인했다.
    • 상황 분석을 마친 뒤 Spotahome Redis Operator 를 계속 쓸지 다시 검토한다.
    • Redis 데이터베이스를 정리하고, 불필요한 키를 만든 애플리케이션 코드를 고친다.
    • Redis 의 내장 클러스터링과 샤딩을 검토한다.
    교훈

    핵심 인프라를 쿠버네티스 오퍼레이터로 관리할 때는 그 오퍼레이터가 얼마나 성숙하고 검증됐는지 따져 봐야 한다. 레플리카 수와 리소스 값을 한 번에 바꾸면 롤링 업데이트가 예상하지 못한 순서로 파드를 재시작할 수 있다. 레디니스 프로브가 ping 만 보면 복제가 끝나지 않은 빈 인스턴스도 준비됐다고 판단한다. Redis 클러스터를 바꾸기 전에는 반드시 dump.rdb 파일을 백업해야 한다.

  4. 증상

    Metrictank 인스턴스 일부가 쓰기 큐를 비우지 못한다는 알림이 왔다. Metrictank 가 Cassandra 에 쓰지 못하고 있다는 뜻이었다.

    촉발

    GCP SSD 영구 디스크의 성능이 크게 떨어져 많은 I/O 가 오랫동안 실패했고, 그 때문에 노드가 자동으로 재부팅됐다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    팀은 Metrictank 쓰기 인스턴스가 쓰기 큐를 비우지 못한다는 알림을 받고 장애를 알았다. Metrictank 가 대부분의 쿼리를 메모리에서 계속 처리해서 오류율은 아주 천천히 올라갔기 때문에, 이 알림이 없었다면 발견이 훨씬 늦었을 것이다.

    조치
    • 새 노드라면 디스크를 붙일 수 있을 것이라 보고 클러스터의 컴퓨트 노드를 늘렸지만 효과가 없었다.
    • GCP 장애가 풀린 뒤 Cassandra StatefulSet 을 지우고 Pod Management Policy 를 바꿔 다시 만들었다. 파드 하나를 빼고 모두 떠서 Cassandra 클러스터가 정상으로 돌아왔다.
    • 긴 장애 동안 데이터를 잃지 않도록 Kafka 토픽 보존 기간을 늘렸다.
    • Metrictank 재시작이 CPU 부족으로 느려지지 않도록 클러스터에 노드를 임시로 더 붙였다.
    • 모든 Metrictank 인스턴스를 재시작해 새 Cassandra IP 로 연결되게 했다. 재시작은 20시간 넘게 걸렸다.
    후속 조치
    • 모든 Cassandra IP 가 바뀌면 Metrictank 가 다시 연결하지 못하는 버그를 고쳤다. 연결이 죽은 것을 감지하면 gocql 연결을 새로 만든다.
    • 쓰기 큐가 가득 찬 상태에서 새 데이터가 들어오면 생기던 교착을 고쳤다. 내부 자료 구조 하나를 잠금으로 보호하는 대신 atomic 연산으로 갱신한다.
    교훈

    받은 데이터를 처리하기 전에 쓰기 선행 로그인 Kafka 에 먼저 저장해 둔 덕분에, Cassandra 를 되살린 뒤 그동안 받은 데이터를 모두 처리해 저장할 수 있었다. Kafka 가 SSD 가 아닌 디스크를 쓴 것은 운이 좋았다. 그렇지 않았다면 Kafka 도 Cassandra 와 같은 장애를 겪었을 수 있다. 23시간 동안 파라과이, 알바니아, 호주에 있는 세 사람이 시간대를 나눠 대응했다. 두 버그를 고친 지금은 같은 상황이 와도 복구가 23시간이 아니라 3시간 안에 끝날 것으로 본다. 오래 미룬 문제도 새로 보면 생각보다 간단히 풀릴 수 있다. 장애가 주말에 나서 고객 부하가 대부분 캐시 데이터를 읽는 알림 쿼리뿐이었던 것도 운이 좋았다.

내 클러스터에도 있는지 확인하기

이 4건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 영구 볼륨과 스테이트풀셋, 애플리케이션 데이터베이스. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

원인별4

설정 변경1건

  1. IL-0063 Redis 스테이트풀셋을 다시 만들자 Redis 클러스터가 한꺼번에 재시작되며 일부가 망가졌고, 재연결 폭주로 백엔드가 OOM 으로 죽어 AdGuard VPN 이 약 50분 멈췄다.

운영 실수1건

기여 요인
조직
  1. IL-0197 Elasticsearch StatefulSet 을 새 퍼시스턴트 볼륨으로 옮기던 중 빈 볼륨으로 다시 뜬 elasticsearch-0 이 혼자 새 클러스터를 만들어 스플릿 브레인이 났다.
    Palark2021

소프트웨어 결함1건

조직
  1. IL-0196 Redis Operator 로 레플리카를 늘리면서 메모리 한도를 낮추자 데이터를 가진 유일한 Redis 파드가 재시작됐고, Sentinel 이 빈 레플리카를 마스터로 올려 데이터가 모두 지워졌다.
    Palark2020

클라우드 제공자 장애1건

  1. IL-0193 GCP SSD 영구 디스크 장애로 Cassandra 파드가 볼륨을 붙이지 못했고, OrderedReady 정책 때문에 나머지 파드도 다시 뜨지 못한 데다 Metrictank 가 바뀐 Cassandra IP 로 다시 연결하지 못해, Grafana Cloud Graphite 쿼리 일부가 최대 23시간 실패했다.