사례21건

21건 중 18~21번째

1. 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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2. IL-0467 Prow 빌드 클러스터의 노드 업그레이드 중 Boskos 파드가 크래시 루프에 빠져 GCP 프로젝트가 필요한 테스트 작업이 9시간 넘게 모두 실패했다

   Kubernetes project2019

   증상

   Boskos 에서 GCP 프로젝트를 받아야 하는 Prow 테스트 작업이 밤사이 전부 실패했다. kubernetes/kubernetes 의 모든 PR 에 필수인 pull-kubernetes-e2e-gce 가 계속 실패해서 PR 을 하나도 병합할 수 없었다.

   컨테이너 재시작 반복서비스 중단

   촉발

   Prow 클러스터를 쿠버네티스 1.11 에서 1.13 으로 올리는 노드 업그레이드 중 23:04 에 Boskos 파드 하나가 돌던 노드가 drain 됐다. 새 노드에서 다시 만들어진 Boskos 파드는 StatefulSet 스펙에 적힌 새 이미지로 시작했는데, 이 이미지에 버그가 있었다.

   원인

   배포 결함

   구성 요소

   CI 시스템노드 풀

   기여 요인

   늦게 드러난 변경미검증 가정단일 장애점한계 경보 부재업무 종료 직전에 시작한 변경

   감지

   알림은 울리지 않았다. Boskos 대시보드에는 실패가 뚜렷하게 보였지만 이를 잡는 알림이 없었다. 사용자들이 02:50 에 GitHub 로, 05:16 과 06:27 에 Slack 으로 장애를 알렸고, 담당자는 07:16 에 일어나 Slack 의 보고를 보고서야 알았다.

   조치

   • 버그를 찾은 뒤 고친 Boskos 이미지를 새로 빌드해 배포했고, Boskos 는 곧바로 살아났다.
   • 장애 동안 반납되지 않고 열린 채로 남은 GCP 프로젝트들을 그 뒤 몇 분에 걸쳐 정리했다.

   후속 조치

   • Boskos 설정을 고쳐 배포하면 실제로 파드가 교체되게 한다.
   • Boskos 배포를 자동화한다.
   • Boskos 상태를 지켜보는 알림을 개선한다.

   교훈

   팀은 당직자가 오후 6시까지만 있는 날 오후 5시가 넘어 10시간짜리 배포를 시작하지 말았어야 했다고 보았다. 배포는 실제로 무언가가 바뀌었는지 확인할 수 있게 지켜봐야 하고, 그럴 수 없으면 아예 하지 않아야 한다고 정리했다. Boskos 의 StatefulSet 은 업데이트하도록 설정되어 있지 않아서 배포해도 아무것도 바뀌지 않았다. 12월의 변경은 한 번도 시험되지 않은 것으로 보였다. Prow 의 다른 부분과 달리 Boskos 는 손으로 배포해서 실수할 여지가 컸다. 담당자가 대응을 시작한 뒤로는 문제를 비교적 빨리 풀었다.

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3. IL-0074 워커 노드가 잇달아 Not Ready 에 빠지고 네트워크와 DNS 실패로 사이드카가 죽으면서, AirMap 플랫폼의 모든 서비스가 다섯 시간 동안 응답하지 않았다.

   AirMap2018

   증상

   2018년 7월 19일 15:00 UTC 쯤 모니터링 인프라가 일부 API, 특히 pilot 과 tiles 의 5xx 응답 증가를 알렸다. 사용자 프로필을 가져오는 pilot 서비스가 먼저 응답하지 않아 플랫폼 로그인이 실패했고, 문제는 거기서 퍼져 나갔다.

   오류율 상승노드 NotReadyDNS 조회 실패컨테이너 재시작 반복서비스 중단

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   kubelet

   기여 요인

   미패치 알려진 버그

   감지

   15:00 UTC 쯤 모니터링 인프라가 일부 API, 특히 pilot 과 tiles 의 5xx 응답 증가를 알렸다.

   조치

   • 멈춘 워커 노드의 kubelet 을 되살리려 했지만 노드는 곧 다시 Not Ready 가 되었다.
   • 18:00 UTC 쯤부터 클러스터의 모든 워커 노드를 시차를 두고 재시작했다. 약 1.5시간 뒤 모든 노드의 재시작이 끝나며 서비스가 안정되었다.

   후속 조치

   • 수정이 업스트림에 들어가 클라우드 제공자인 MS Azure 에 반영될 때까지, 노드와 kubelet 이 정상으로 돌도록 정기적인 롤링 재시작을 적용한다.

   교훈

   AirMap 은 운영 클러스터의 증상을 오픈소스 커뮤니티의 알려진 이슈와 대조해 근본 원인과 수정 후보를 찾을 수 있었다. 업스트림 수정이 클라우드 제공자에게 반영되기 전까지는 워커 노드를 정기적으로 롤링 재시작해 같은 장애를 막는다.

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4. IL-0503 GKE 노드의 메모리가 바닥나 mybinder.org 의 proxy 파드가 OOM 으로 죽고 새 서버 실행이 실패했다

   Binder Project2017

   증상

   mybinder.org 에서 새 서버를 실행하면 임시 사용자를 만들지 못했다는 오류가 떴다. 엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.

   서비스 중단컨테이너 재시작 반복프로브 실패OOMKilled

   촉발

   GKE 노드 하나의 메모리가 바닥났다. 빌드에 메모리 제한이 없어서 빌드 컨테이너가 노드의 메모리를 다 썼을 가능성이 크다고 봤다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   인그레스 컨트롤러컨테이너 메모리 한도JupyterHub

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정수동 조치 악화한계 경보 부재

   감지

   엔지니어가 마침 Grafana 를 보다가 그래프가 이상한 것을 보고 알아챘다.

   조치

   • 메모리가 바닥난 노드를 cordon 했다.
   • cordon 했던 노드를 다시 uncordon 했다.

   후속 조치

   • repo2docker 에서 빌드 파드가 쓸 수 있는 메모리를 제한한다.
   • jupyterhub 파드가 재시작해도 사용자 파드가 정리되지 않게 설정을 고친다.
   • 장애 대응 때 명령을 직접 실행할 사람 한 명을 정하고 터미널 공유도 고려한다. 클러스터 상태를 바꾸는 명령은 그 한 사람만 내리고, 다른 사람은 그 명령을 알고 있게 한다.
   • 클러스터에 문제가 생겼을 때 울리는 경보를 더 잘 갖춘다. 이번 장애는 jupyterhub 파드의 4xx 응답 수를 세는 경보로 잡을 수 있었다.

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원인별8