사례2건

2건 중 1~2번째

1. IL-0176 시계열 급증으로 호스트 메모리가 바닥나자 oom_score_adj 999 를 받은 Prometheus 컨테이너가 커널 OOM Killer 에게 먼저 죽어 CrashLoopBackOff 에 빠졌다.

   LINE2020

   증상

   어느 월요일 아침, 엔지니어가 쿠버네티스 클러스터 경고를 보려고 Prometheus 대시보드를 열었는데 접속되지 않았다. Prometheus 서버 파드는 CrashLoopBackOff 상태였다.

   컨테이너 재시작 반복OOMKilled모니터링 중단프로브 실패

   촉발

   Prometheus 가 시작한 지 5분 만에 시계열 수가 2,162,256 까지 급증해 메모리 8GB 호스트의 메모리를 거의 다 썼다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheuskubelet리눅스 커널

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정용량 계획 부재

   감지

   월요일 아침 엔지니어가 클러스터 경고를 확인하려고 Prometheus 대시보드를 열었다가 접속되지 않는 것을 보고 알았다.

   조치

   • Prometheus configMap 에서 불필요한 설정 대부분을 지워 컨테이너가 더 이상 비정상 종료되지 않게 했다.

   후속 조치

   • Prometheus 파드의 requests 와 limits 를 알맞게 고친다. 지금 문제를 완전히 풀지는 못해도 비슷한 문제를 막아 해결 시간을 줄인다.
   • 불필요한 수집 지표를 줄이도록 수집 대상이나 수집 간격을 조정한다.
   • Prometheus 에 필요한 메모리를 예측해 새 호스트를 마련하고 deploy-topology: Prometheus 같은 노드 레이블을 붙인 뒤, 매니페스트에 nodeSelector 를 넣어 Prometheus 파드가 그 호스트에만 배치되게 한다.

   교훈

   원인은 둘이었다. 첫째, Prometheus 파드의 requests 와 limits 를 잘못 잡아 Prometheus 서버 컨테이너가 높은 oom_score_adj 를 받았다. 둘째, 대규모 클러스터에서 Prometheus 가 쓸 메모리를 미리 예측하지 않았다. 쿠버네티스에서 파드의 QoS 클래스는 메모리가 모자랄 때 어느 컨테이너가 먼저 죽는지에 영향을 준다. 커널의 OOM Killer 는 메모리 사용량과 oom_score_adj 로 점수를 매기고, kubelet 은 QoS 클래스에 따라 oom_score_adj 를 정한다.

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2. IL-0503 GKE 노드의 메모리가 바닥나 mybinder.org 의 proxy 파드가 OOM 으로 죽고 새 서버 실행이 실패했다

   Binder Project2017

   증상

   mybinder.org 에서 새 서버를 실행하면 임시 사용자를 만들지 못했다는 오류가 떴다. 엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.

   서비스 중단컨테이너 재시작 반복프로브 실패OOMKilled

   촉발

   GKE 노드 하나의 메모리가 바닥났다. 빌드에 메모리 제한이 없어서 빌드 컨테이너가 노드의 메모리를 다 썼을 가능성이 크다고 봤다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러컨테이너 메모리 한도JupyterHub

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정수동 조치 악화한계 경보 부재

   감지

   엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.

   조치

   • 메모리가 바닥난 노드를 cordon 했다.
   • cordon 했던 노드를 다시 uncordon 했다.

   후속 조치

   • repo2docker 에서 빌드 파드가 쓸 수 있는 메모리를 제한한다.
   • jupyterhub 파드가 재시작해도 사용자 파드가 정리되지 않게 설정을 고친다.
   • 장애 대응 때 명령을 직접 실행할 사람 한 명을 정하고 터미널 공유도 고려한다. 클러스터 상태를 바꾸는 명령은 그 한 사람만 내리고, 다른 사람은 그 명령을 알고 있게 한다.
   • 클러스터에 문제가 생겼을 때 울리는 경보를 더 잘 갖춘다. 이번 장애는 jupyterhub 파드의 4xx 응답 수를 세는 경보로 잡을 수 있었다.

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원인별1