사례5건

5건 중 1~5번째

1. IL-0172 AWS 도쿄 리전 한 AZ 의 냉각 장애로 쿠버네티스 위에서 돌던 CockroachDB 노드 60대 중 6대가 22분 만에 죽었고, AZ 토폴로지 설정이 없어 일부 Range 가 정족수를 잃었다.

   Devsisters2021

   증상

   2021년 2월 19일, DB 노드 한 대가 내려갔다는 에러 알람이 슬랙에 올라왔다. CockroachDB 는 노드 일부가 죽어도 견디도록 만든 분산 데이터베이스라서 데브옵스 엔지니어들은 처음에는 크게 걱정하지 않았다.

   노드 NotReady데이터 유실서비스 중단

   촉발

   AWS 도쿄 리전 데이터센터의 냉각 시스템이 고장 나 그 범위에 있던 DB 서버들이 과열로 멈췄다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   애플리케이션 데이터베이스Helm

   기여 요인

   미검증 가정과도한 영향 범위

   감지

   회식 중에 DB 노드 한 대가 내려갔다는 에러 알람이 슬랙에 올라왔고, 이어서 다른 노드들의 장애 알람이 Ops 채널에 연달아 들어왔다.

   조치

   • INSERT INTO new_table SELECT * FROM old_table WHERE {unaffected_ranges} 같은 쿼리로 깨진 Range 를 뺀 데이터를 새 테이블로 옮겼다.
   • Cockroach Labs 엔지니어와 화면을 공유하며 debug unsafe-remove-dead-replicas 명령을 실행해 사라진 Data Range 2개 중 하나를 살렸다.
   • 남은 Data Range 하나는 1차 장애 때와 같은 방법으로 스토리지 레이어에서 직접 복원해 유저 데이터를 잃지 않고 복구했다.

   후속 조치

   • Locality 를 설정해 데이터를 여러 AZ 에 고르게 나눠 저장했다.
   • 차트 한 벌에 배포할 AZ 마다 다른 values 파일을 쓰는 방식으로 Locality 를 설정했다.
   • Locality 를 설정한 노드를 기존 클러스터에 넣고 모든 AZ 에 레플리카가 복제된 것을 확인한 뒤, Locality 가 없는 기존 노드를 클러스터에서 뺐다.

   교훈

   쿠키런: 킹덤 정도 규모의 게임에서 멀티 AZ 전략은 선택이 아니라 필수다. 분산 DB 라도 레플리카가 어느 AZ 에 놓이는지 정하지 않으면, AZ 하나가 죽을 때 동시에 잃는 노드 수가 안전 마진을 넘을 수 있다. 차트를 깔끔하게 만드는 것보다 반복적이더라도 확실하게 토폴로지를 설정하는 쪽이 낫다. 클라우드 업체를 믿기보다 스스로 할 수 있는 최대한의 대비를 해 두어야 한다.

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2. IL-0029 CPU 한도를 건 컨테이너가 사용량이 한도에 한참 못 미치는데도 스로틀링되어 사용자 대면 서비스의 지연 시간이 늘었다.

   Buffer2020

   증상

   Buffer 엔지니어가 컨테이너의 스로틀링 지표를 살펴보니, CPU 사용량이 한도 근처에도 가지 않은 컨테이너가 많이 스로틀링되고 있었다.

   CPU 스로틀링지연 시간 증가노드 NotReady

   촉발

   Buffer 는 노드를 지키려고 컨테이너에 CPU 한도를 걸어 두었는데, 노드 커널에는 CPU 한도가 걸린 컨테이너를 필요 없이 스로틀링하는 버그가 남아 있었다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   컨테이너 CPU 한도리눅스 커널노드 운영체제 이미지

   기여 요인

   미패치 알려진 버그미검증 가정

   감지

   엔지니어가 컨테이너의 스로틀링 지표를 살피다가, CPU 사용량이 한도보다 훨씬 낮은 컨테이너도 많이 스로틀링되는 것을 보고 알았다.

   조치

   • 사용자에게 직접 또는 간접으로 닿는 경로에 있는 모든 서비스에서 CPU 한도를 없앴다.
   • 한도를 없앤 서비스에 톨러레이션을 더해 테인트를 건 노드에서만 돌게 하고, 한도가 있는 서비스와 떼어 놓았다.
   • 서비스마다 몇 달 치 사용량을 분석해 최대 CPU 사용량에 20% 넘는 여유를 더한 값을 CPU 요청값으로 정했고, 메모리 요청값도 같은 방식으로 정했다.

   후속 조치

   • 커널 수정이 들어간 노드 이미지로 올린다. Buffer 는 kops 1.18 이상에서 기본 이미지가 되는 Ubuntu 20.04 를 기다리고 있다.
   • 수정된 커널로 올린 뒤 스로틀링이 정말 사라졌는지 확인하고, 그 결과로 글을 고친다.

   교훈

   리눅스에서 컨테이너를 돌리면 쿠버네티스든 Mesos 든 Swarm 이든 스로틀링 때문에 컨테이너가 제 성능을 내지 못할 수 있다. 먼저 커널을 수정된 버전으로 올리고 스로틀링 지표를 지켜보는 편이 낫다. CPU 한도를 없애면 지연 시간은 줄지만 위험하다. 한도를 없앤다면 CPU 요청값을 제대로 잡고, 노드의 CPU 와 메모리 사용량을 꼼꼼히 모니터링한다. 사용량이 높으면 Horizontal Pod Autoscaler 로 파드를 늘려 여유 있는 노드에 배치되게 한다. 클러스터에 여유가 없으면 알림을 받거나 노드 오토스케일러로 노드를 늘린다.

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3. 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.

   Grafana Labs2019

   증상

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

   오류율 상승노드 NotReady파드 Pending서비스 중단

   촉발

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

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   영구 볼륨과 스테이트풀셋애플리케이션 데이터베이스노드 루트 디스크

   기여 요인

   장애 중첩미패치 알려진 버그미검증 가정

   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.

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4. IL-0064 CPU 를 많이 쓰는 파드가 Google Cloud 노드 하나에 몰려 노드가 커널 패닉으로 죽었고, 다시 배치된 파드가 다음 노드를 또 죽이며 웹사이트와 API 가 멈췄다.

   Moonlight2019

   증상

   1월 18일 금요일, Moonlight API 가 가끔 오류를 냈다. 처음 오류는 Redis 데이터베이스와 연결이 안 되는 문제로 보였다. Moonlight API 는 인증된 요청마다 Redis 에서 세션을 확인한다.

   오류율 상승간헐적 연결 실패노드 NotReady서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   쿠버네티스 스케줄러가 CPU 를 많이 쓰는 파드 여러 개를 같은 노드에 배치했다. 이 파드들이 노드 CPU 를 100% 쓰자 노드 VM 이 커널 패닉으로 죽었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   파드 스케줄링과 배치리눅스 커널애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   단일 장애점미검증 가정자동화 증폭

   감지

   API 오류가 가끔 나면서 문제가 드러났다. 쿠버네티스 모니터링이 일부 노드와 파드가 응답하지 않는다고 보고했다. 노드가 CPU 100% 상태에서 커널 패닉으로 죽는다는 패턴은 Google Cloud 지원팀이 찾아냈다.

   조치

   • 주요 배포 전부에 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 흩어 놓았다.

   후속 조치

   • Google Cloud 지원팀과 함께 노드 커널 패닉의 근본 원인을 찾아 고친다.

   교훈

   복제본을 세 개 두어도 스케줄러가 한 노드에 몰아 놓으면 그 노드가 단일 장애점이 된다. 사용자에게 응답하는 서비스에는 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 나눠 놓아야 한다. 팀은 처음에 클라우드 업체의 네트워크 장애를 원인으로 짐작했지만 실제 원인은 노드의 CPU 포화와 커널 패닉이었다.

   사례 보기
5. IL-0036 재시도를 멈추지 않는 쿠버네티스 Job 이 노드 자원을 다 써 버려 클러스터의 노드가 차례로 죽고 검색과 리포트가 멈췄다.

   Universe2017

   증상

   재색인 Job 을 띄운 직후 Universe 의 리포트 API 와 검색 API 에 문제가 생겼다. 쿠버네티스 클러스터 UI 도 함께 영향을 받았다.

   서비스 중단노드 NotReady노드 재생성 반복

   촉발

   Discover 검색 색인에서 일부 데이터 필드를 빼는 변경을 배포하고, 새 설정을 적용하려고 쿠버네티스 Job 으로 재색인 작업을 띄웠다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   잡과 크론잡파드 스케줄링과 배치

   기여 요인

   미검증 가정자동화 증폭과도한 영향 범위

   감지

   재색인 Job 을 띄운 직후 팀이 리포트 API, 검색 API, 쿠버네티스 클러스터 UI 의 문제를 알아챘다. 팀은 상태 페이지에 검색과 리포트를 쓸 수 없다는 보고를 조사하고 있다고 올렸다.

   조치

   • 문제의 재색인 Job 을 스케줄러에서 지웠다.
   • 노드들이 자동으로 회복해 모두 정상으로 돌아왔다.

   교훈

   RestartPolicy=Never 는 파드에만 적용되고 Job 에는 적용되지 않는다. Job 은 실패하면 항상 다시 시작되고 두 번 이상 실행될 수 있다. 노드 자원을 다 쓰는 작업을 Job 으로 돌리면 그 Job 이 노드를 옮겨 다니며 클러스터의 노드를 모두 쓰러뜨릴 수 있다.

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