사례13건

13건 중 6~10번째

1. IL-0169 FR-PAR 의 Scaleway Kubernetes API 가 메모리 부족으로 쓰러져 노드 인증이 막히고 Kapsule 노드가 NotReady 가 됐다.

   Scaleway2024

   증상

   2024-01-24 23:48 CET, FR-PAR 리전에서 Kapsule 과 Kosmos 고객 클러스터의 일부 노드가 NotReady 로 바뀌었다. 같은 시각 API Gateway 로 들어오는 요청이 크게 치솟았다.

   노드 NotReadyOOMKilled간헐적 타임아웃모니터링 중단

   촉발

   FR-PAR 에서 동시에 몰린 배포가 Scaleway Kubernetes API 의 메모리를 바닥냈다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 메모리 한도kubelet

   기여 요인

   단일 장애점재시도 폭주

   감지

   23:48 에 API Gateway 부하가 늘어난 것이 감지됐고, 00:00:10 에 내부 에스컬레이션을 거쳐 당직 엔지니어가 맡았다.

   조치

   • 관리형 Kubernetes 서비스의 메모리 한도와 가비지 컬렉션 임계값을 곧바로 올렸다.
   • 늘어난 부하를 받도록 주요 서비스에 복제본을 추가로 배포했다.
   • 레지스트리 캐시를 비우고, 클러스터가 안정되는 동안 지켜봤다.
   • 장애 뒤에도 계속 모니터링하며 서비스 설정을 조정했다.

   후속 조치

   • 로컬 인증 캐시를 구현한다.
   • 노드 인증 방식을 더 개선한다.
   • 모니터링을 강화하고 레이트 리밋 전략을 조정했으며 장애 대응 절차를 개선했다.

   교훈

   탄탄한 모니터링과 빠른 대응 체계가 중요하다. Kubernetes API 가 노드 인증까지 맡고 있어서 API 의 메모리 부족이 곧장 노드 NotReady 로 번졌다. Scaleway 는 이를 막으려고 로컬 인증 캐시와 노드 인증 개선을 계획했다.

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2. IL-0016 네임스페이스와 규칙이 늘어 live 클러스터의 Prometheus 가 메모리 부족으로 OOMKilled 되며 플랫폼 모니터링이 끊겼다

   UK Ministry of Justice2023

   증상

   2023-07-25 14:05 PagerDuty 로 Pingdom 의 고우선순위 경보가 왔다. Prometheus - live 헬스 체크가 DOWN 이었다. 팀이 Prometheus 서버를 확인하니 규칙 평가 오류가 나 있었고 서버는 Exit code 137 로 종료돼 있었다.

   모니터링 중단OOMKilled노드 NotReady

   촉발

   네임스페이스와 Prometheus 규칙 수가 늘어 Prometheus 서버가 쓰는 메모리가 늘었고, 기존 인스턴스 크기로는 Prometheus 를 계속 띄울 수 없었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheus노드 풀컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   한계 경보 부재

   감지

   14:05 Pingdom 이 Prometheus - live 헬스 체크가 DOWN 인 것을 감지해 PagerDuty 로 고우선순위 경보를 보냈다. 장애 선언은 15:21 에 했다.

   조치

   • 14:22 모니터링 노드를 드레인해 Prometheus 를 다른 모니터링 노드로 옮겼다.
   • 15:31 노드 인스턴스 크기를 CPU 와 메모리가 두 배인 r6i.4xlarge 로 바꿨다.
   • 15:50 Prometheus 컨테이너의 메모리 limit 을 100Gi 로 올렸다.
   • 16:18 Prometheus 컨테이너 limit 을 CPU 12코어, 메모리 110Gi 로 바꿨다.

   후속 조치

   • 노드 메모리 사용량을 감시하고, 파드 하나가 노드 메모리 대부분을 쓰는 상황을 잡아내는 경보를 추가한다. 이 일은 이슈 #4538 에서 다룬다.

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3. IL-0195 200개가 넘는 노드의 고객 클러스터에서 Cilium 파드가 LIST 요청을 한꺼번에 쏟아내 kube-apiserver 가 메모리를 다 쓰고 죽기를 되풀이했다.

   Palark2023

   증상

   어느 평범한 아침, 기술 지원 엔지니어가 전화로 고객 클러스터가 프로덕션 환경까지 포함해 사실상 동작하지 않는다고 알려 왔다. 클러스터에 접속해 보니 kube-apiserver 가 메모리를 전부 써 버린 상태였다.

   컨트롤 플레인 무응답OOMKilled

   촉발

   200개가 넘는 노드에서 Cilium 파드가 쿠버네티스 API 에 LIST 요청을 동시에 대량으로 보냈다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버Cilium

   기여 요인

   기본 설정 방치

   감지

   기술 지원 엔지니어가 전화로 고객 클러스터가 사실상 동작하지 않는다고 알렸다. 요청을 보낸 쪽을 찾을 때는 Grafana 대시보드에서 API 요청 수가 급증한 것을 먼저 보았고, Prometheus 의 apiserver_request_total 을 인스턴스와 리소스별로 묶어 Cilium 네트워크 정책 쪽 LIST 요청을 찾았다. 감사 로그로 실제 요청도 확인했다.

   조치

   • 컨트롤 플레인 노드에 CPU 와 메모리를 두 차례에 걸쳐 더해 CPU 8개, 메모리 16 GB 에서 CPU 16개, 메모리 64 GB 로 늘렸고, 두 번째 증설 뒤 API 가 안정됐다.
   • 고객과 합의한 시험 시간에 cilium-agent 를 재시작해 API 서버가 하나씩 메모리를 다 쓰고 죽는 흐름을 확인했다.
   • d8-cni-cilium 서비스 어카운트의 cilium.io list 요청을 묶는 cilium-pods FlowSchema 와, 이 요청의 동시 처리 수를 제한하는 cilium-pods PriorityLevelConfiguration 을 만들어 클러스터에 배포했다.
   • cilium-agent 를 재시작해도 메모리 사용량이 크게 변하지 않는 것을 확인한 뒤 컨트롤 플레인 노드 자원을 원래 크기로 줄였다.

   후속 조치

   • API 요청을 제한해야 했던 일을 여러 번 겪은 뒤, API Priority and Fairness 설정을 Palark 쿠버네티스 플랫폼의 기본 구성으로 넣었다.

   교훈

   특정 클라이언트의 요청을 API Priority and Fairness 의 별도 우선순위 수준에 묶어 두면, 그 클라이언트가 요청을 쏟아내도 사용자 요청이 밀리지 않고 API 서버도 버틴다. API 서버 전체의 동시 처리 한도는 --max-requests-inflight 기본값 400 과 --max-mutating-requests-inflight 기본값 200 을 더한 값이다. API 서버는 이 한도를 각 우선순위 수준의 assuredConcurrencyShares 비율대로 나누므로, 한 수준의 값을 올리면 다른 수준의 한도는 줄어든다. 로그 보기나 exec 같은 오래 걸리는 요청과 WATCH 요청은 이 한도에 걸리지 않는다. 큐 개수, queueLengthLimit, handSize 는 요청이 너무 느려지지 않으면서 갑작스러운 폭증에도 API 서버가 넘치지 않도록 실험으로 정해야 한다. 지켜볼 지표로는 apiserver_flowcontrol_rejected_requests_total, apiserver_current_inqueue_requests, apiserver_flowcontrol_request_execution_seconds 가 있다. Palark 는 이런 일을 이번 말고도 여러 번 겪었다.

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4. IL-0206 GKE 파드 안의 Consul 에이전트가 메모리 급증으로 거듭 OOM kill 되어 Rails 파드가 데이터베이스 복제본을 찾지 못했고, 모든 쿼리가 primary 로 몰려 GitLab.com 이 느려졌다.

   GitLab2022

   증상

   2022-04-25 15:13 UTC 에 engwan 이 Slack 에서 Sidekiq Apdex 하락으로 장애를 선언했다. Apdex 는 목표 시간 안에 끝난 작업의 비율로 만족도를 나타내는 지표다. 사용자는 사이트가 간헐적으로 느려지는 것을 겪었고, 파이프라인 생성이나 가져오기와 내보내기 같은 비동기 작업이 평소보다 오래 걸렸다.

   지연 시간 증가데이터베이스 과부하OOMKilled오류율 상승

   촉발

   GKE 파드 안의 Consul 에이전트가 특정 상황에서 메모리를 갑자기 많이 요구했고, 쓸 수 있는 메모리가 없어 Consul 프로세스가 죽었다. 당시 파드 메모리 한도는 500MB 였다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 메모리 한도서비스 디스커버리애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   –

   감지

   2022-04-25 15:13 UTC 에 engwan 이 Slack 에서 Sidekiq Apdex 하락으로 장애를 선언했다. 다음 날 01:21 UTC 에는 모니터링이 오류율 상승을 잡았고, 01:26 에 cindy 가 장애를 다시 선언했다.

   조치

   • 16:13 에 gitlab 데이터베이스 사용자의 연결 한도를 올리고 main pgbouncer 의 백엔드 풀을 늘리는 방안을 세웠고, 17:26 에 msmiley 가 변경을 적용해 17:47 에 적용을 확인했다.
   • 임시 조치로 파드 메모리 한도를 500MB 에서 1GB 로 올려 Consul 에이전트가 메모리 급증 때도 계속 돌 수 있게 했다.

   후속 조치

   • 메모리 한도를 1GB 로 올린 것으로 충분한지 GKE 파드의 Consul 에이전트를 지켜본다.
   • Consul 의 메모리 수요 급증을 조사해 하드 메모리 한도를 올리는 것 말고 개선할 방법이 있는지 찾는다.

   교훈

   파드 안에서 함께 도는 Consul 에이전트의 메모리 한도가 모자라자 서비스 디스커버리가 끊겼고, 그 영향이 데이터베이스 primary 포화와 사이트 전체의 지연으로 번졌다. 처음 의심한 pgbouncer 풀 변경과 다음 날 별개로 보였던 오류율 상승이 모두 같은 원인으로 이어졌다. 메모리 한도를 올린 것은 임시 조치였고, Consul 의 메모리 급증이 정상 동작인지 GitLab 설정 탓인지는 아직 조사해야 했다.

   사례 보기
5. 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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원인별1