사례2건
2건 중 1~2번째
- 증상
패키지 매출 랭킹 기능을 배포한 뒤 버그 픽스를 몇 차례 더 배포하고 유저를 재접속시키자 Database 알람이 울렸고, Database CPU 그래프가 100%에서 내려오지 않았다. Database 접속에 문제가 생기면서 유저들이 게임에 정상적으로 접속하거나 플레이할 수 없었다.
- 촉발
새 패키지 매출 랭킹 기능의 집계 쿼리가 들어간 배포 뒤 버그 픽스를 추가로 배포하고 유저를 재접속시키면서, 캐시가 빈 서버들이 이 쿼리를 한꺼번에 실행했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
버그 픽스를 추가로 배포하고 유저를 재접속시킨 뒤 Database 알람이 울려 CPU 그래프를 보고 알았다.
- 조치
- 서버 점검을 걸었다.
- 문제가 된 패키지 매출 랭킹 기능을 켜고 끌 수 있는 설정을 빠르게 추가해 꺼 둔 뒤 서비스를 정상화했다.
- 판매 시작 시간을 공유하는 상품들의 product_id 조건을 하나로 묶고, 의미가 없는 현재 시각 조건을 지운 쿼리로 바꿔 바로 적용했다.
- 모든 서버가 함께 쓰는 캐시를 스케줄러 서버에 따로 두었다. 각 서버는 Database 대신 원격 저장소의 결과를 읽고, 요청은 큐에 넣는다. 스케줄러 서버는 주기적으로 마지막 요청으로 쿼리해 결과를 원격 저장소에 캐싱한다. 이렇게 해서 쿼리 실행 횟수를 줄였다.
- 쿼리 최적화와 캐시 사용 방식 개선을 적용한 뒤 패키지 매출 랭킹 기능을 다시 켰고, CPU가 문제 없이 유지되는 것을 확인했다.
- 교훈
무거운 쿼리와 분산 서버의 캐시 구조가 겹치면 예상하지 못한 문제가 생기므로, 문제가 될 만한 지점을 미리 파악해야 한다. 장애가 나면 원인 파악보다 서비스 정상화가 먼저다. 문제가 되는 기능을 끄고 켤 수 있는 안전장치를 미리 만들어 두면 서비스를 더 안정적으로 운영하는 데 도움이 된다. Production 환경의 online alter에는 Percona Toolkit 같은 유용한 툴을 잘 활용하는 것이 중요하다.
- 증상
2021년 3월 6일 11시 길드 업데이트 점검을 마친 뒤 데이터베이스 CPU 사용량이 예상보다 조금 높았다. 11시 30분쯤 24코어 머신인 데이터베이스 노드 하나가 24코어를 모두 쓰며 CPU 사용량이 최대치에 이르렀고, 같은 시각 서버 지표에서 상당한 양의 에러가 보이기 시작했다. 곧 다른 두 노드에서도 CPU 사용량 이상이 나타났다.
- 촉발
길드 업데이트 점검 뒤 서비스를 열자 모든 유저가 곧바로 새 기능을 썼고, 분석용 테이블에 guild-<uuid> 형식의 Primary Key가 매우 빠르게 쓰였다. 리팩토링으로 Primary Key 형식이 바뀐 테이블도 있었다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
모니터링 중 한 노드의 CPU 사용량이 최대치에 이르렀다는 소식과 함께 서버 지표에서 에러가 관측돼 알았다. 이후 노드 문제는 Host Status Check 실패 슬랙 알림과 이상 로그 감지 채널의 알림으로 알았다.
- 조치
- 기존 유저를 내보내지 않고 새 로그인만 막아 입장 인원을 0명으로 둔 대기열처럼 썼고, 지표를 보며 막고 풀기를 반복해 동시 접속자 수를 조절했다.
- 오후 2시 50분 노드 여러 대가 health check를 통과하지 못하자 아무도 게임을 할 수 없는 전체 긴급 점검에 들어갔다.
- 전체 데이터베이스 백업이 멈추자 테이블 단위로 백업했다. 부하가 몰린 것은 특정 테이블의 일부 Range였고 그 테이블은 다른 테이블로 복구할 수 있었기 때문이다.
- 서비스를 열기 전에 데이터베이스 부하를 최대한 줄이려고 플레이 기록 저장을 잠시 멈췄다.
- 오후 6시 반쯤 문제가 된 테이블들에 Split 작업을 시작해 부하가 모든 노드에 고르게 나뉘도록 했다.
- Host Status Check에 실패하고 filemap_fdatawait_range_keep_errors 로그가 나온 노드를 클러스터에서 빼기로 하고, Range 분리와 그 노드의 Decommission을 함께 진행했다. Decommission이 끝나자 복제되지 않은 Range가 0이 되고 지표가 안정됐다.
- 서비스를 다시 연 뒤 한 노드가 CPU를 100% 쓰자 다시 대기열 방식으로 접속을 조절해 CPU 사용량을 안정시켰다.
- 같은 노드가 거듭 CPU 100%에 이르러 노드 자체의 문제로 보고 그 노드를 종료해 문제를 끝냈다.
- 교훈
일반 RDBMS에서는 Primary Key prefix를 바꿔도 큰 문제가 되지 않지만, 분산 처리를 하는 CockroachDB의 프로덕션 클러스터에서는 이런 변경에 상당한 주의가 필요하다. 팀은 CockroachDB 스터디에서 문서와 자료를 읽어 이 내용을 알고 있었다. 그러나 직접 겪어 보니 글로 읽어 알던 것보다 훨씬 큰 일이었다.
이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.