사례8건

8건 중 6~8번째

1. IL-0094 JupyterHub 클러스터에서 학생 파드가 노드의 CPU 와 메모리를 다 써서 자원 보장이 부족했던 코어 파드가 자원을 얻지 못했고, 허브 전체가 멈췄다.

   2i2c2020

   증상

   WER 허브의 학생들이 페이지가 멈춘다고 알려 왔다. 아무것도 쓸 수 없는 완전한 장애였다. 08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

   서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   WER 학생들의 사용량이 늘어 사용자 파드와 코어 파드가 함께 도는 노드의 CPU 와 메모리를 다 썼다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   노드 풀컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정미검증 가정과도한 영향 범위

   감지

   08:52 PM IST 에 많은 학생이 허브에 접속하지 못하고 허브가 멈췄다는 보고가 들어왔다.

   조치

   • 09:23 PM 에 WER 학생 파드의 메모리 오버커밋을 없앴다. 학생들이 메모리 한도의 상당 부분을 쓰고 있었고, 새 노드가 하나 더 떠서 기존 노드의 부담을 덜 것으로 보았다.
   • 09:24 PM 에 모든 코어 파드의 자원 보장을 올려 노드가 가득 차도 코어 파드가 동작할 자원을 갖게 했다. 코어 파드가 재시작되며 일부가 새 노드로 옮겨졌다.

   후속 조치

   • 사용자 파드를 별도 노드 풀로 옮겨 코어 파드에 부담을 주지 않게 한다.
   • prometheus, grafana, ingress 같은 지원 인프라에도 한도를 건다.
   • 메모리 오버커밋 비율을 검토하고 문서로 남긴다.
   • 자원 사용량을 감시할 Grafana 대시보드를 더 낫게 만든다.
   • 다른 사람도 문제를 살펴볼 수 있게 클러스터의 kubectl 접근 권한을 얻는 방법을 문서로 남긴다.

   교훈

   코어 파드와 사용자 파드가 같은 노드에 섞여 있으면 사용자 사용량이 몰릴 때 코어 파드까지 자원을 얻지 못한다. 코어 파드에는 노드가 가득 차도 동작할 만큼의 자원 보장이 있어야 한다. 메모리 오버커밋 비율은 관례대로 정하지 말고 실제 사용량에 맞춰야 한다. WER 학생들은 한도의 상당 부분을 실제로 쓰고 있어서 4배 오버커밋은 지나쳤다.

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2. IL-0199 운영에 꼭 필요하지 않은 컨테이너가 메모리 한도를 넘어 파드가 사용 불가로 표시됐고, DNS 작업 탓에 레지스트리에 접속하지 못해 파드가 다시 뜨지 못하면서 GitHub.com 이 4시간 넘게 멈췄다.

   GitHub2020

   증상

   2020년 7월 13일 08:18 UTC 에 운영 쿠버네티스 클러스터의 파드들이 사용 불가로 표시되기 시작했다. 이 상태가 클러스터 전체로 번지면서 처리 용량이 줄었고, 결국 GitHub.com 서비스가 내려갔다.

   OOMKilled이미지 풀 실패서비스 중단

   촉발

   파드 안에서 운영에 필요하지 않은 컨테이너 하나가 메모리 한도를 넘어 종료됐다. 앞서 끝난 정기 DNS 유지보수 작업 때문에 클러스터는 이미지 레지스트리에 접속하지 못하는 상태였다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   컨테이너 메모리 한도컨테이너 레지스트리와 자격 증명

   기여 요인

   장애 중첩수동 조치 악화단일 장애점

   조치

   • 캐시된 DNS 레코드로 프로세스를 다시 시작해 레지스트리에서 컨테이너 이미지를 받아 올 수 있게 했다.
   • 이미지를 받아 온 뒤 다시 배포해 서비스를 복구했다.

   후속 조치

   • 같은 패턴으로 파드 재시작이 다시 실패하지 않도록 모니터링을 강화한다.
   • 이미지 레지스트리 의존도를 줄인다.
   • DNS 를 바꿀 때 검증 범위를 넓힌다.
   • 기존 쿠버네티스 배포 정책을 모두 다시 검토한다.
   • 배포 영향을 조금씩 확인하며 내보낼 수 있도록 점진 배포 방식을 개선한다.

   교훈

   운영에 필요 없는 보조 컨테이너 하나도 파드 전체를 사용 불가로 만들 수 있다. ImagePullPolicy 가 Always 이면 재시작마다 레지스트리에 기대게 되므로, 레지스트리나 DNS 가 흔들릴 때 평소에는 1분이면 끝날 재시작이 긴 장애로 바뀐다. 수습하려고 재배포하면 같은 실패를 전체 클러스터로 퍼뜨릴 수 있다.

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3. 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

   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.

   데이터 유실서비스 중단

   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

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   애플리케이션 데이터베이스영구 볼륨과 스테이트풀셋컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   단계적 배포 부재단일 장애점미검증 가정

   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.

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원인별4