사례12건

12건 중 5~9번째

1. IL-0044 kube-prometheus-stack 업그레이드 뒤 Prometheus 가 WAL 재생 중 메모리를 50Gi 넘게 써서 시작할 때마다 OOMKilled 로 죽었다

   Saifeddine Rajhi2024

   증상

   kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하는 중에 여러 파드가 Ready 가 되지 않았다. 그중 prometheus-prometheus-operator-prometheus-0 파드는 3/4 Running 상태였고 최근에 OOMKilled 로 종료된 기록이 있었다.

   OOMKilled프로브 실패모니터링 중단

   촉발

   kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하던 중 Prometheus 가 시작하면서 WAL 을 재생했고, 이 과정에서 메모리 사용량이 메모리 제한을 넘었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheus컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   한계 미인지여유 용량 부재

   감지

   팀은 kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하던 중 Prometheus 파드를 포함한 여러 파드가 Ready 가 되지 않는 것을 보았다. kubectl describe pod 와 Prometheus 로그로 OOMKilled 를 확인했다.

   조치

   • Prometheus 파드에 kubectl exec 로 들어가 promtool tsdb analyze . 를 실행해 haproxy_server_http_responses_total 처럼 카디널리티가 높은 지표를 찾았다.

   후속 조치

   • WAL 재생 중 메모리 오버헤드가 10% 에서 15% 정도의 허용 범위 안에 있는지 확인하고, Prometheus 를 메모리 제한에 가깝게 운영하지 않는다.
   • Prometheus 의 저장, 스크레이프, remote write 설정을 정기적으로 최적화하고, 최적화가 들어간 새 릴리스로 업그레이드한다.
   • OOM 크래시 루프에서 자동으로 복구하는 장치를 만든다. 예를 들어 OOM 이벤트가 나면 WAL 을 자동으로 지운다.
   • 메모리 사용량이 일정 기준을 넘으면 스크레이프를 멈추는 강제 스크레이프 제한을 둔다.

   교훈

   Prometheus 를 메모리 제한에 가깝게 운영하면 WAL 재생 중의 작은 오버헤드로도 OOM 이 난다. 가비지 컬렉션은 들쭉날쭉하고 카디널리티나 쿼리는 갑자기 늘 수 있으므로 메모리에 여유를 둔다. Prometheus 메모리 문제의 상당 부분은 카디널리티에서 온다. Prometheus 가 떠 있지 않을 때는 promtool tsdb analyze 로 카디널리티가 높은 지표를 찾는다. 메모리 제한만 올려서는 답이 되지 않았다. 메모리가 치솟는 것은 재생 단계뿐이었기 때문이다.

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2. IL-0046 계획된 재시작 뒤 Prometheus 가 WAL 을 다 읽기 전에 startupProbe 에 걸려 재시작을 반복했고 지표가 빠졌다

   UK Ministry of Justice2024

   증상

   2024-04-15 12:32 에 계획된 Prometheus 변경을 적용한 뒤 Prometheus 를 쓸 수 없게 되었다. 팀은 prometheus 파드가 여러 번 재시작한 것을 보았다. 그동안 Cloud Platform 에는 모니터링이 없었고 지표가 빠졌다.

   모니터링 중단프로브 실패

   촉발

   계획된 변경으로 Prometheus 를 재시작했는데 그때 WAL 수가 평소보다 많아, WAL 다시 읽기가 startupProbe 기본 허용 시간인 15분 안에 끝나지 않았다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheus

   기여 요인

   기본 설정 방치한계 미인지

   감지

   계획된 Prometheus 변경 뒤 팀이 prometheus 파드가 여러 번 재시작한 것을 보고 알았다. 처음 감지한 시각은 2024-04-15 12:32 였다.

   조치

   • startupProbe 허용 시간을 기본값 15분에서 30분으로 늘려 WAL 다시 읽기가 끝날 때까지 기다리게 했다.

   후속 조치

   • 팀은 계획된 Prometheus 재시작을 WAL 수가 적을 때 해서 재시작 시간을 줄이는 방안을 논의했다.
   • Prometheus 의 기본 CPU 와 메모리 요청값을 최대 사용량에 맞춰 설정했다.
   • 운영 환경의 WAL 수를 재현하는 테스트 환경을 만든다.
   • memory-snapshot-on-shutdown 과 auto-gomaxprocs 기능 플래그를 검토한다.
   • WAL 파일을 다른 위치의 원격 저장소에 두는 방법을 검토한다.
   • 운영과 같은 구성의 블루그린 Prometheus 를 만들어 운영에 적용하기 전에 변경을 시험하는 방안을 알아본다.
   • Amazon Managed Prometheus 를 간단히 조사한다.

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3. IL-0194 kube-apiserver 재시작 뒤 Vector DaemonSet 의 파드 list 요청이 한꺼번에 몰려 etcd 메모리가 세 배 가까이 늘고 마스터 노드가 연쇄적으로 재시작했다.

   Palark2023

   증상

   일상적인 kube-apiserver 재시작 직후 etcd 메모리 사용량이 거의 세 배로 치솟았고, 그 여파로 모든 마스터 노드가 연쇄적으로 재시작했다. 고객사의 운영 클러스터였다.

   컨트롤 플레인 무응답데이터베이스 과부하

   촉발

   일상적인 kube-apiserver 재시작 뒤, Vector 로그 수집기 DaemonSet 의 파드 전부가 캐시를 다시 채우려고 한꺼번에 파드 list 요청을 보냈다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   etcd쿠버네티스 API 서버텔레메트리 에이전트

   기여 요인

   한계 미인지기본 설정 방치

   감지

   kube-apiserver 재시작 직후 마스터 노드 전체 메모리와 etcd 메모리 그래프가 치솟고 마스터 노드가 연쇄적으로 재시작하면서 알았다. 원인이 된 DaemonSet 은 감사 로그를 보고 찾았다.

   조치

   • limit-list-custom 이라는 PriorityLevelConfiguration 을 만들어 요청 대기열을 설정했다. 값은 문서의 표준 설정을 그대로 썼다.
   • 같은 이름의 FlowSchema 를 만들어, 이 DaemonSet 서비스 어카운트가 보내는 파드 list 와 get 요청을 그 대기열로 보냈다.

   후속 조치

   • 쿠버네티스 Rust 라이브러리에 resourceVersion 설정을 넣는 PR 을 냈다.
   • Vector 로그 수집기 쪽에 이 문제를 고치는 PR 을 열었다.
   • Cilium CNI 에서도 비슷한 문제를 찾아 같은 방법으로 해결했다.

   교훈

   etcd 는 필드 셀렉터와 레이블 셀렉터를 모르기 때문에, kube-apiserver 에는 가벼워 보이는, 필터를 건 list 요청도 etcd 에서는 그 종류의 객체 전체를 읽는 일이 된다. 데이터가 꼭 최신이어야 하는 컨트롤러가 아니라면 resourceVersion=0 으로 kube-apiserver 캐시에서 읽게 할 수 있다. 다만 kube-apiserver 가 여러 대면 인스턴스마다 다른 데이터를 받을 수 있다. 여러 파드가 한꺼번에 보내는 요청은 Priority and Fairness 로 대기열에 넣어 kube-apiserver 와 etcd 를 지킬 수 있다. 위험한 것은 파드 요청만이 아니어서 Cilium CNI 에서도 비슷한 문제가 나왔다.

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4. IL-0013 노드 RAM 을 절반으로 줄이자 conntrack 테이블이 가득 차 집계 서비스에 연결 리셋과 오류가 늘었다

   loveholidays2020

   증상

   서비스 구조를 바꾸고 노드 풀 크기를 조정하고 하위 서비스를 샤딩한 직후, 집계 서비스에 여러 연결 문제가 생기고 오류율이 올라갔다.

   연결 리셋오류율 상승간헐적 연결 실패

   촉발

   집계 서비스가 도는 노드의 RAM 을 절반으로 줄였고, 하위 서비스를 샤딩하면서 추적해야 할 연결 수는 두 배가 됐다. conntrack_max 는 노드 RAM 에 비례하므로 노드가 추적할 수 있는 연결 수는 줄고 추적할 연결은 늘었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   conntrack 테이블kube-proxy노드 풀HAProxy

   기여 요인

   한계 미인지용량 계획 부재한계 경보 부재

   감지

   팀은 먼저 서비스의 연결 문제와 오류율 상승을 알아챘다. HAProxy 가 보고하는 연결 리셋 오류가 계속 늘었고, 팀은 node_nf_conntrack_entries 를 node_nf_conntrack_entries_limit 과 겹쳐 보고 일부 노드의 conntrack 테이블이 바닥난 것을 확인했다.

   조치

   • 집계 서비스를 RAM 이 더 큰 노드에 배치했다.
   • 노드 하나에 뜨는 집계 서비스 파드 수를 제한했다.

   후속 조치

   • conntrack 사용률이 75% 를 넘으면 경보가 가도록 Prometheus 쿼리 (node_nf_conntrack_entries / on (pod) node_nf_conntrack_entries_limit / on (pod) group_right kube_pod_info) > 0.75 로 경보 규칙을 만들었다.

   교훈

   쿠버네티스 노드의 conntrack_max 는 노드 RAM 에 비례해 정해진다. 부하가 큰 애플리케이션은 특히 작은 노드에서 conntrack_max 를 쉽게 넘겨 연결 리셋과 타임아웃을 일으킨다. 노드를 작게 바꾸면 추적할 수 있는 연결 수도 함께 줄어든다. conntrack 사용률은 지표로 보고 경보를 걸어 둬야 한다.

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5. IL-0015 GKE 가 노드마다 IP 256개를 미리 잡아 /16 파드 주소 범위가 바닥나고 노드 증설과 배포가 멈췄다

   loveholidays2020

   증상

   동료가 슬랙으로 애플리케이션 배포가 오래 걸린다고 알려 왔다. 평소 몇 분이면 끝나는 배포가 한 시간째 새 파드 일부만 띄운 채 머물러 있었다. 새 파드의 절반쯤은 트래픽을 받고 있었고 나머지 절반은 Pending 상태였다.

   파드 PendingIP 주소 고갈노드 증설 실패

   촉발

   클러스터의 노드 수가 256개에 이르렀다. GKE 는 노드당 최대 파드 수를 기본 110 으로 두고, 그 두 배 이상을 담을 수 있는 서브넷 마스크를 노드마다 미리 할당한다. 노드 하나가 IP 256개를 차지하므로 /16 보조 범위의 65,536개 주소가 노드 256개에서 바닥났다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   VPC 서브넷 또는 파드 주소 범위클러스터 오토스케일러노드 풀

   기여 요인

   기본 설정 방치한계 미인지

   감지

   동료가 슬랙으로 배포가 오래 걸린다고 알려 왔다. 확인해 보니 평소 몇 분이면 끝나는 배포가 한 시간째 새 파드 일부만 띄운 채 멈춰 있었다.

   조치

   • 파드가 많이 뜨지 않을 노드 풀에서 노드당 최대 파드 수를 줄여 전체 IP 사용량을 약 30% 줄였다.
   • 일부 노드 풀의 인스턴스 크기를 키워 노드당 더 많은 파드를 돌리게 했다.

   후속 조치

   • 상태 저장 애플리케이션, 캐시, 보안을 강화한 워크로드처럼 노드에 파드가 많이 뜨지 않는 노드 풀은 노드당 최대 파드 수를 낮춰 운영한다.
   • 일부 노드 풀에 더 큰 인스턴스를 쓴다.

   교훈

   GKE 는 기본으로 노드마다 IP 256개를 할당한다. /16 처럼 큰 범위도 노드가 256개면 바닥난다. 노드당 최대 파드 수가 파드 IP 소비량을 정하므로, 노드 풀마다 실제로 띄울 파드 수에 맞춰야 한다. 큰 노드를 쓰면 IP 를 효율적으로 쓰고 자원 활용도도 높아지지만, 노드 하나가 죽을 때 더 많은 파드가 함께 내려간다.

   사례 보기

원인별1