사례12건

12건 중 7~11번째

1. 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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2. 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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3. 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.

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4. IL-0037 imagePullPolicy가 Always인 DaemonSet이 크래시 루프를 돌며 이미지를 계속 받아, NAT 세 대를 같이 쓰던 리전 전체가 이미지 레지스트리에서 429로 막혔다

   Datadog2019

   증상

   사용자들이 작업이 시작되지 않는다고 알려 왔다. 평소에는 모니터링이 먼저 잡아내는 편이었지만 이번에는 사용자 보고가 먼저였다. 처음부터 이미지 풀과 관련된 흔적이 보였다.

   이미지 풀 실패서비스 중단

   촉발

   애플리케이션 하나가 읽어야 하는 버킷의 권한을 바꾸면서 그 애플리케이션이 시작하지 못하게 됐다. 이 애플리케이션은 약 1,000대 노드에서 도는 DaemonSet이었고 크래시 루프에 빠졌다. imagePullPolicy가 Always여서 재시작할 때마다 노드에 이미 있는 이미지를 다시 받았다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 레지스트리와 자격 증명NAT 게이트웨이애플리케이션 데이터베이스어드미션 웹훅

   기여 요인

   자동화 증폭단일 장애점한계 미인지수동 조치 악화과도한 영향 범위

   감지

   사용자들이 작업이 시작되지 않는다고 알려 와서 알았다. 모니터링보다 사용자 보고가 먼저였다. 팀은 파드 상태, 이미지 풀 지표, 레지스트리 응답 코드를 차례로 확인해 429 속도 제한을 찾았다.

   조치

   • 영향을 받은 NAT 인스턴스를 교체해 레지스트리로 나가는 출발지 IP를 바꿨다.
   • Cloud SQL 접속에 쓰던 고정 IP 설정과 방화벽 규칙을 다시 맞춰 데이터베이스 연결을 되살렸다.

   후속 조치

   • latest 같은 유동 이미지 태그를 막는 어드미션 웹훅을 만들어 워크로드 리소스와 파드에 걸었다.
   • 웹훅이 클러스터가 만드는 파드까지 거부하자, 파드 객체에서는 빼고 워크로드 객체에만 적용하도록 바꿨다.

   교훈

   imagePullPolicy가 Always인 DaemonSet이 크래시 루프에 빠지면 노드 수만큼 이미지 풀이 반복된다. 레지스트리 트래픽이 NAT 몇 대로 모이면 출발지 IP 몇 개가 속도 제한에 걸려 리전 전체가 이미지를 받지 못한다. NAT를 바꾸면 그 IP를 허용해 둔 외부 서비스 연결도 함께 끊긴다. 파드에 거는 어드미션 웹훅은 사용자가 아니라 컨트롤러가 만드는 파드까지 막는다. 발표자들은 대규모 클러스터에서는 DaemonSet을 특히 조심하라고 했다. DaemonSet이 기대는 DNS, Vault, 이미지 저장소도 모두 망가뜨려 본 적이 있다고 했다. 수천 대 단위로 무언가를 다루면 그만큼 망가뜨리기 쉽다는 것이다. kubelet 아래에도 인프라가 있다는 것을 잊지 말라고도 했다.

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5. IL-0075 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커지자 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하면서 API 서버가 CPU 와 메모리를 다 써 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 쓸 수 없게 됐다.

   Civis Analytics2019

   증상

   스크립트 실행 기반을 쿠버네티스로 옮긴 Croquet 를 사내에 공개한 뒤, 개발자들은 kubectl 명령이 느리다고 했다. 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다.

   컨트롤 플레인 지연컨트롤 플레인 무응답지연 시간 증가오류율 상승DNS 조회 실패

   촉발

   자체 인프라 Bocce 에서 쿠버네티스로 옮긴 스크립트 실행 기반 Croquet 를 2018년 9월 사내에 공개했다. 대량의 스크립트가 몰리면서 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커졌고, 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하는 부하도 함께 늘었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버텔레메트리 에이전트etcd

   기여 요인

   한계 미인지미검증 가정모니터링 사각지대용량 계획 부재

   감지

   개발자들이 kubectl 명령이 느리다고 했고, 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다. 마스터 노드의 CPU 사용률이 높았고, 조사해 보니 API 서버 컨테이너 세 개가 CPU 를 꽉 채워 쓰고 있었다. 당시 팀이 볼 수 있던 지표는 마스터 노드 CPU 의 CloudWatch 지표와 Datadog 의 컨테이너별 CPU, 메모리 지표였다. API 요청 처리량과 5xx 오류율과 요청 지연은 볼 수 없었다.

   조치

   • 사내 사용자들을 예전 인프라로 되돌려 클러스터를 안정시켰다.
   • 마스터 노드를 m4.large 세 대에서 m4.4xlarge 세 대로 키웠다.
   • 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 서비스 메타데이터를 얻으려고 API 서버를 폴링하지 않도록 Datadog 설정을 바꿨다.
   • 상태를 바꾸지 않는 요청의 max-requests-inflight 한도를 400 에서 1200 으로 올렸다.
   • etcd 의 EBS 볼륨을 20 GB 에서 100 GB 로 늘려 IOPS 를 100 에서 300 으로 올렸다.
   • 스크립트의 DNS 정책을 ClusterFirst 에서 Default 로 바꿔 DNS 타임아웃을 줄였다.

   후속 조치

   • Kops 가 안전한 이전을 지원하면 etcd 를 2.2.1 에서 3.x 로 올린다.
   • 스크립트가 클러스터 안의 다른 워크로드와 통신할 수 있도록 DNS 타임아웃 문제를 근본적으로 해결한다.

   교훈

   가장 큰 실수는 쿠버네티스가 모든 것을 알아서 해 준다고 가정한 것이었다. 쿠버네티스는 노드 5,000대와 파드 100,000개를 지원한다고 하지만, 그 규모에 이르려면 손봐야 할 설정이 많다. 클러스터에 넣는 서드파티 도구, 특히 DaemonSet 을 조심해야 한다. 많은 도구가 보통 규모에 맞춰 만들어졌고 큰 규모에서는 시험되지 않았다. 클러스터 상태를 watch 하는 서비스가 데이터를 지나치게 많이 가져가도록 설계되면 규모 문제가 생긴다. kube2iam 은 모든 파드의 메타데이터를 메모리에 들고 있다가 메모리가 바닥났고, Fluentd Kubernetes Metadata Filter 플러그인도 같은 문제가 있다. 대개 설정 하나로 고칠 수 있지만, 부하 테스트를 해 보기 전에는 잘 드러나지 않는다.

   사례 보기

원인별1