사례8건

8건 중 3~7번째

1. IL-0012 CPU limit 과 커널 CFS 쿼터 버그로 파드가 과하게 스로틀링돼 헬스 체크가 실패하고 애플리케이션이 멈췄다

   Omio2020

   증상

   Omio 는 6개월 동안 원인을 알 수 없는 멈춤을 겪었다. 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않았고, 네트워크 연결이 끊겼다.

   CPU 스로틀링프로브 실패오류율 상승지연 시간 증가간헐적 타임아웃간헐적 연결 실패

   촉발

   쿠버네티스는 CPU limit 을 커널 CFS 의 쿼터로 구현한다. 주기는 100ms 이고, limit 2코어는 주기마다 CPU 시간 200ms 가 된다. 스레드 10개가 동시에 돌면 20ms 만에 쿼터를 다 쓰고, 남은 80ms 동안 파드의 모든 스레드가 멈춘다. 여기에 커널 CFS 스케줄러의 알려진 버그가 불필요한 스로틀링을 일으켜, 컨테이너가 허용된 쿼터를 다 쓰기도 전에 스로틀링됐다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   컨테이너 CPU 한도리눅스 커널kubelet

   기여 요인

   한계 미인지모니터링 사각지대미패치 알려진 버그

   감지

   팀은 6개월 동안 애플리케이션이 멈추거나 헬스 체크에 응답하지 않는 현상을 겪었지만, 쿠버네티스가 cgroup 지표를 내보내지 않아 스로틀링을 바로 알아채지 못했다. 파드 안에서 /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.stat 의 nr_throttled 와 throttled_time 을 읽어 스로틀링 비율을 확인했다.

   조치

   • 버그를 고친 최신 커널이 모든 클러스터에 배포될 때까지 CPU limit 을 껐다.

   후속 조치

   • CFS 쿼터 버그를 고친 최신 커널을 모든 클러스터에 배포한다.
   • 사용률, 포화도, 오류를 보는 USE 지표와 함께 API 지연과 오류율을 지켜보며 결과가 기대한 대로인지 확인한다.

   교훈

   CFS 쿼터 버그가 고쳐지지 않은 커널을 쓴다면 쿠버네티스에서 CPU limit 을 없애거나 kubelet 에서 CFS 쿼터를 끄는 편이 낫다. CPU request 와 limit 은 설정이 비슷해 보여도 구현이 전혀 다르다. CPU 스로틀링은 쿠버네티스 기본 지표에 드러나지 않으므로 cpu.stat 을 직접 확인해야 한다. limit 을 끄면 최적화되지 않은 애플리케이션이 노드의 CPU 를 독차지할 수 있으니, JVM, Go, Node 런타임을 미리 튜닝해 둬야 한다.

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2. IL-0008 응답하지 않는 OPA 검증 웹훅 때문에 GKE 마스터 업그레이드가 멈추고 API 서버가 간헐적으로 끊기면서 노드가 끝없이 재생성됐다

   Jetstack2019

   증상

   Jetstack 은 europe-west1 에 있는 GKE 리전 클러스터의 마스터를 업그레이드하고 있었다. 이 개발 클러스터는 여러 팀이 낮 동안 앱을 시험하는 데 쓴다. GKE Terraform 파이프라인으로 업그레이드를 시작했는데, 마스터 업그레이드가 20분으로 잡아 둔 Terraform 타임아웃 안에 끝나지 않았다. GKE 콘솔에는 클러스터가 여전히 업그레이드 중으로 나왔다.

   업그레이드 정체컨트롤 플레인 무응답노드 재생성 반복서비스 중단

   촉발

   마스터 업그레이드 중 두 번째 마스터 인스턴스의 API 서버가 ca-registration PostStartHook 을 실행하면서 kube-system 의 extension-apiserver-authentication ConfigMap 을 갱신하려 했다. 이 요청은 설정해 둔 OPA 검증 웹훅의 백엔드가 응답하지 않아 타임아웃 났다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   어드미션 웹훅GKE 컨트롤 플레인쿠버네티스 API 서버kubelet

   기여 요인

   과도한 영향 범위헬스 프로브 부재모니터링 사각지대자동화 증폭

   감지

   GKE Terraform 파이프라인으로 시작한 마스터 업그레이드가 20분으로 잡아 둔 Terraform 타임아웃 안에 끝나지 않은 것이 첫 신호였다. 파이프라인을 다시 돌리자 kube-apiserver 가 unhealthy 라는 오류가 났다. 원인은 Google Support 의 도움을 받아 찾았다.

   조치

   • API 서버에 간헐적으로 접근될 때를 이용해 OPA 의 ValidatingAdmissionWebhook 리소스를 지워 클러스터를 복구했다.

   후속 조치

   • OPA 의 ValidatingAdmissionWebhook 이 정책이 적용되고 개발 팀이 접근하는 네임스페이스만 보도록 범위를 좁혔다.
   • 웹훅을 정책이 실제로 검증하는 Ingress 와 Service 리소스에만 켰다.
   • OPA 가 응답하지 않으면 재시작되도록 liveness probe 를 더하고 문서를 고쳤다.
   • 이 동작을 개선하자는 쿠버네티스 업스트림 이슈가 아직 열려 있어, 그 진행을 지켜본다.

   교훈

   API 서버 응답 시간에 알림을 걸어 두었다면, OPA 웹훅을 처음 배포한 뒤 모든 CREATE 와 UPDATE 요청의 응답 시간이 늘어난 것을 알아챘을 수도 있다. 모든 워크로드에 프로브를 설정하는 것이 중요하다. 팀은 OPA 배포가 너무 간단해 보여서 Helm 차트를 쓰지 않았는데, 그 차트에는 어드미션 컨트롤러 컨테이너의 livenessProbe 를 포함해 튜토리얼 기본 설정에 없는 조정이 여럿 들어 있었다. 노드 자동 복구를 끄는 것도 검토했지만 끄지 않기로 했다. 같은 문제를 겪은 것은 Jetstack 이 처음이 아니며, 관련 업스트림 이슈는 아직 열려 있다.

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3. IL-0035 ElastAlert 에 새로 넣은 알림 규칙 때문에 ElastAlert 파드가 메모리를 끝없이 써서 노드가 잇달아 NotReady 가 되었고, 같은 클러스터의 도구와 Grafana, Prometheus 가 함께 흔들렸다.

   NU.nl2019

   증상

   팀은 여러 서비스가 이상하게 동작한다는 보고를 받았다. 가끔 오류 페이지가 뜨고, 응답이 느리고, 타임아웃이 났다.

   노드 NotReady오류율 상승지연 시간 증가간헐적 타임아웃모니터링 중단OOMKilled

   촉발

   장애 직전에 팀원 한 명이 ElastAlert 에 새 알림 규칙을 명령줄로 배포했다. Cloudfront-* 인덱스에 일정 시간 새 문서가 들어오지 않으면 울리는 규칙이었다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   컨테이너 메모리 한도kubeletPrometheus

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정기본 설정 방치한계 경보 부재모니터링 사각지대과도한 영향 범위

   감지

   여러 서비스에서 오류 페이지, 느린 응답, 타임아웃이 난다는 보고가 팀에 들어왔다. 알림은 하나도 울리지 않았다. 팀은 Prometheus 와 Grafana 가 안정적인 노드로 옮겨 간 뒤 파드 메모리 사용량 대시보드에서 원인을 찾았다.

   조치

   • NotReady 노드를 하나씩 종료해 오토스케일링 그룹이 새 노드를 띄우게 했다. 새 노드도 곧 NotReady 가 되어 이것만으로는 풀리지 않았다.
   • Prometheus 와 Grafana 가 안정적인 노드에 다시 스케줄된 뒤 파드 메모리 대시보드를 보고 ElastAlert 파드가 원인임을 찾아냈다.
   • 원인인 ElastAlert 문제를 고쳤다.

   후속 조치

   • CPU, 메모리, 디스크 공간 같은 자원 사용량에 알림 규칙을 정의한다.
   • 여러 출처를 함께 쓰는 알림 전략을 계속 연구한다. 지금은 Elasticsearch, 아직 설정하지 않은 Prometheus alertmanager, APM 용 New Relic 이 있다.
   • 지표를 클러스터 밖으로 내보내고 Grafana 도 클러스터 밖으로 옮기는 방안을 검토한다. 옮길 곳은 EC2 나 별도 쿠버네티스 클러스터가 될 수 있다.
   • 중요한 지표를 ELK 에서 시각화하거나 Prometheus 와 Grafana 의 가용성을 높인다. 지표 전략도 개선한다.
   • ElastAlert 의 자원 한도를 Helm values 로 지정한다.
   • 네임스페이스에 메모리 요청값의 기본값과 한도를 설정한다.
   • 고객 대면 워크로드를 빌드, 로깅, 모니터링 워크로드와 떼어 놓는다. 먼저 운영 클러스터 안의 전용 노드 그룹으로 옮기고, 경험에 따라 별도 도구 클러스터도 검토한다.
   • 모든 배포를 Jenkins 파이프라인 같은 자동화로 하고, 새 버전 배포에 GitOps 방식을 검토한다.
   • 배포 뒤 스모크 테스트 단계가 있는 파이프라인으로 배포한다.
   • 쿠버네티스와 클라우드 인프라 작업을 팀 스프린트에 넣어 모든 팀원이 경험 많은 팀원과 짝을 지어 맡게 하고, 주제별 심화 워크숍을 연다.

   교훈

   근본 원인 하나만 탓하는 포스트모템은 장애로 이어진 문제의 15% 정도만 다룬다. 이번에도 ElastAlert 를 고친 것은 일부일 뿐이었다. 알림이 없었고, 모니터링이 같은 클러스터 안에 있었고, Helm 차트의 자원 한도에 기본값이 없었다. 운영 도구와 고객 워크로드가 자원을 나눠 썼고, 손으로 한 배포를 팀이 몰랐고, 스모크 테스트가 없었고, 운영 지식이 일부에게만 있었다. 이렇게 배우려면 장애 건수나 해결 시간만 보지 않고 비난 없는 포스트모템을 허용하는 문화가 필요하다.

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4. IL-0059 kubeadm이 만든 etcd 정적 파드의 liveness probe가 실패해 kubelet이 약 2분마다 etcd를 재시작했고, 단일 마스터 클러스터의 API 서버가 계속 끊겼다

   NRE Labs2018

   증상

   2018년 12월 4일 아침 8시 회의 중 운영자가 NRE Labs의 일일 통계를 보다가 레슨 사용량이 떨어진 것을 알아챘다.

   컨트롤 플레인 무응답프로브 실패서비스 중단

   촉발

   kubeadm이 etcd 정적 파드 매니페스트에 넣은 liveness probe가 실패하기 시작했다. 이 probe는 etcdctl로 foo 키를 조회한다. failureThreshold가 8, timeoutSeconds가 15라서 약 2분 동안 실패가 이어지면 kubelet이 etcd를 재시작한다. probe가 왜 실패하기 시작했는지는 끝내 밝히지 못했다.

   원인

   unknown

   구성 요소

   etcdkubelet쿠버네티스 API 서버

   기여 요인

   단일 장애점기본 설정 방치수동 조치 악화초기 신호 무시모니터링 사각지대

   감지

   운영자가 아침 회의 중 NRE Labs 일일 통계를 보다가 레슨 사용량이 떨어진 것을 보고 알았다. 클러스터 모니터링은 갖추지 않은 상태였고, 원문은 모니터링이 우선순위에서 밀려 있었다고 적었다.

   조치

   • kubeadm이 만든 etcd 매니페스트에서 liveness probe 부분을 통째로 지우고, 다음 etcd 재시작 때 kubectl apply로 반영했다.

   후속 조치

   • 단일 마스터 클러스터에 모니터링을 갖춘다.
   • 장애가 나면 트위터를 보라고 안내하는 점검 페이지를 Google Cloud Functions에 만든다. 계획된 작업이든 아니든 일이 생기면 트래픽을 그 페이지로 돌린다.

   교훈

   모든 인프라를 코드로 관리한 덕에 클러스터를 금방 다시 만들 수 있었다. 하지만 원인을 모른 채 지우면 증거도 함께 사라진다. 단일 마스터로 운영한다면 모니터링이 더 중요하다. kubectl 출력에서 Running만 보지 말고 재시작 횟수까지 읽어야 한다. 복잡한 원인을 기대하기 전에 기본부터 의심하고, 장애의 급박함에 밀려 성급한 결정을 내리지 않는다. 사이트를 반쯤 망가진 채로 두지 말고 점검 페이지로 상황을 알려야 한다.

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5. IL-0003 etcd 클러스터 재구성 뒤 쿠버네티스 버그로 linkerd 가 서비스 위치 갱신을 받지 못했고, linkerd 를 모두 재시작하자 엔드포인트가 없는 서비스를 파싱하지 못하는 오류가 드러나 플랫폼 전체가 멈췄다

   Monzo2017

   증상

   14:10 에 입출금 계좌 결제 처리에 필요한 서비스 하나를 배포하자 그 서비스로 가는 요청이 모두 실패했다. 이때부터 입출금 계좌 고객의 결제가 실패했다. 선불 카드는 이 서비스를 쓰지 않아 아직 영향이 없었다.

   오류율 상승오래된 엔드포인트 라우팅서비스 중단

   촉발

   14:10 에 엔지니어가 입출금 계좌 결제 처리에 필요한 서비스에 변경을 배포했다. 2주 전 etcd 클러스터를 재구성한 뒤로 쿠버네티스와 etcd 클라이언트 버그가 요청 타임아웃을 낼 수 있는 상태였고, 이 때문에 linkerd 는 배포 뒤 새 파드의 위치를 받지 못했다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   etcd쿠버네티스 API 서버Linkerdkubelet

   기여 요인

   롤백 무효수동 조치 악화장애 중첩모니터링 사각지대단일 장애점

   감지

   14:10 배포 직후 그 서비스로 가는 요청이 모두 실패했고 입출금 계좌 결제가 실패하기 시작했다. 14:12 롤백 뒤에도 오류가 계속되자 14:16 에 내부적으로 장애를 선언했다. 15:13 에 플랫폼 전체가 멈추자 자동 알림이 거의 모두 울렸다.

   조치

   • 14:12 에 배포한 변경을 롤백했지만 오류는 계속됐다.
   • 고객 영향을 줄이려고 장애 때 쓰는 내부 백업 절차를 가동해 대부분의 고객이 계속 카드를 쓸 수 있게 했다.
   • 14:26 에 linkerd 인스턴스 수백 개를 모두 재시작하기 시작했고, 이 조치가 장애를 키웠다.
   • 14:37 에 kubelet 이 apiserver 에서 설정을 받지 못하자 apiserver 프로세스 세 개를 재시작했다.
   • 15:27 에 플랫폼 팀이 새 linkerd 버전을 배포하기 시작했다. 이 버전에는 비호환 문제를 고친 코드가 들어 있었고, 스테이징에서 몇 주째 시험하던 버전이었다.
   • 15:31 에 엔드포인트가 없는 쿠버네티스 서비스를 지워 linkerd 가 서비스 디스커버리 정보를 읽게 했고, 플랫폼이 회복했다.

   후속 조치

   • 클러스터 재구성 뒤 타임아웃을 일으킬 수 있는 쿠버네티스 버그를 고친다.
   • 파싱 오류를 고친 새 linkerd 버전을 배포한다.
   • 영향을 받은 구성 요소에 더 나은 헬스 체크, 대시보드, 알림을 만들어 무엇이 잘못됐는지 더 분명한 신호를 주고 사람의 실수를 막는다.
   • 장애를 내부와 외부에 더 분명하고 빠르게 알리도록 절차를 개선한다.

   교훈

   분산 시스템의 대규모 장애는 이해하기 매우 어렵고, 사람이 좋은 뜻으로 한 조치가 오히려 문제를 키울 수 있다. 이번에는 linkerd 를 모두 재시작한 결정이 또 다른 버전 비호환 문제를 드러내 장애를 더 키웠다. 배포가 잦고 노드와 애플리케이션 장애에 자동으로 대응하는 백엔드에서는 네트워크가 매우 동적이다. 그래서 배포와 요청 라우팅 시스템을 믿을 수 있는 것이 무엇보다 중요하다. Monzo 는 인터페이스를 바꿀 때 앞뒤 버전과 호환되게 해서 롤백을 안전하게 할 수 있게 해 두었지만, 이번에는 롤백한 뒤에도 오류가 계속됐다.

   사례 보기

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