사례29건

29건 중 24~28번째

1. IL-0064 CPU 를 많이 쓰는 파드가 Google Cloud 노드 하나에 몰려 노드가 커널 패닉으로 죽었고, 다시 배치된 파드가 다음 노드를 또 죽이며 웹사이트와 API 가 멈췄다.

   Moonlight2019

   증상

   1월 18일 금요일, Moonlight API 가 가끔 오류를 냈다. 처음 오류는 Redis 데이터베이스와 연결이 안 되는 문제로 보였다. Moonlight API 는 인증된 요청마다 Redis 에서 세션을 확인한다.

   오류율 상승간헐적 연결 실패노드 NotReady서비스 중단노드 CPU 고부하

   촉발

   쿠버네티스 스케줄러가 CPU 를 많이 쓰는 파드 여러 개를 같은 노드에 배치했다. 이 파드들이 노드 CPU 를 100% 쓰자 노드 VM 이 커널 패닉으로 죽었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   파드 스케줄링과 배치리눅스 커널애플리케이션 데이터베이스

   기여 요인

   단일 장애점미검증 가정자동화 증폭

   감지

   API 오류가 가끔 나면서 문제가 드러났다. 쿠버네티스 모니터링이 일부 노드와 파드가 응답하지 않는다고 보고했다. 노드가 CPU 100% 상태에서 커널 패닉으로 죽는다는 패턴은 Google Cloud 지원팀이 찾아냈다.

   조치

   • 주요 배포 전부에 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 흩어 놓았다.

   후속 조치

   • Google Cloud 지원팀과 함께 노드 커널 패닉의 근본 원인을 찾아 고친다.

   교훈

   복제본을 세 개 두어도 스케줄러가 한 노드에 몰아 놓으면 그 노드가 단일 장애점이 된다. 사용자에게 응답하는 서비스에는 안티 어피니티 규칙을 넣어 파드를 여러 노드에 나눠 놓아야 한다. 팀은 처음에 클라우드 업체의 네트워크 장애를 원인으로 짐작했지만 실제 원인은 노드의 CPU 포화와 커널 패닉이었다.

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2. IL-0073 Kafka 연결이 끊기자 로깅 사이드카가 Docker 데몬에 부하를 주어 노드가 줄줄이 비정상이 되었고, 재스케줄링으로 생긴 노드 약 41,000개가 Consul gossip 메시를 오염시켜 Vault 와 배포 엔진까지 멈췄다

   Target2019sev1

   증상

   어느 저녁 데이터센터 OpenStack 의 네트워크 하위 시스템을 업그레이드한 뒤 Kafka 연결이 몇 시간 동안 간헐적으로 끊겼다. 개발 환경 워크로드 약 2,000개를 올린 큰 쿠버네티스 클러스터에서 노드들이 쿠버네티스에 비정상이라고 보고하기 시작했다.

   노드 NotReady부하 불균형지연 시간 증가자격 증명 획득 실패

   촉발

   OpenStack 의 네트워크 하위 시스템을 업그레이드하다가 예상과 달리 네트워크가 몇 시간 동안 끊겼고, Kafka 에는 간헐적으로만 닿았다. 그러자 모든 워크로드에 딸린 로깅 사이드카가 한꺼번에 깨어나 노드의 Docker 데몬에 높은 부하를 주었다.

   원인

   의존성 장애

   구성 요소

   컨테이너 런타임서비스 디스커버리텔레메트리 에이전트파드용 자격 증명 중개자

   기여 요인

   과도한 영향 범위자동화 증폭단일 장애점미패치 알려진 버그

   조치

   • Consul 의 gossip 암호화를 켜서 오염된 gossip 메시에서 오는 메시지를 바로 거부하게 했고, 이것으로 Consul 과 Vault 를 되살렸다.
   • 배포 엔진을 안정시킨 뒤 암호화 설정을 반영하려고 개발 환경 전체를 다시 배포했고, 암호화가 설정되지 않은 인스턴스는 종료했다.
   • 큰 클러스터를 다루는 수정이 들어간 Consul 1.2.3 으로 제자리 업그레이드했고, UI 버그 때문에 최종적으로 1.3.0 으로 올렸다. 운영 환경의 오염된 gossip 메시도 이 업그레이드로 빠르게 정리됐다.

   후속 조치

   • 노드의 워크로드가 함께 쓰는 Docker 데몬은 깨지기 쉬운 장애 지점이므로, 데몬 하나의 장애가 미치는 범위를 줄이는 데 더 힘쓴다. 작은 클러스터를 여러 개 두는 방침과 같은 방향이다.

   교훈

   글쓴이는 작은 클러스터를 여러 개 두라는 자신의 원칙이 옳았다고 확인했다. 더 작은 개발 클러스터와 운영 클러스터의 워크로드는 큰 클러스터처럼 영향을 받지 않았고, 개발과 운영이 한 클러스터에 있었다면 훨씬 큰 일이 났을 것이다. 노드의 워크로드가 함께 쓰는 Docker 데몬은 깨지기 쉬운 장애 지점이다. 워크로드마다 자기 로깅 사이드카와 메트릭 사이드카를 두는 방식이 옳다고도 확신하게 됐다. 이것들이 클러스터 공용 자원이었다면 문제가 거의 틀림없이 더 커졌고 고치기도 훨씬 어려웠을 것이다.

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3. IL-0031 API 서버가 OOMKill로 죽자 Skipper 인그레스가 라우트를 잃었고, 고객 트래픽이 끊기며 IAM 서비스에서 404 오류가 났다

   Zalando2018

   증상

   고객에게 영향이 간 장애였다. IAM 서비스에서 404 오류가 나기 시작했다.

   오류율 상승컨트롤 플레인 무응답OOMKilled

   촉발

   발표는 문제의 출발점으로 CronJob 매니페스트 하나를 보여 주었다. 이 매니페스트에는 concurrencyPolicy, successfulJobsHistoryLimit, failedJobsHistoryLimit 필드가 CronJob spec이 아니라 파드 템플릿 spec 안에 들어 있었다. 실행 일정은 평일 9시부터 19시까지 15분마다였다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버인그레스 컨트롤러

   기여 요인

   단일 장애점과도한 영향 범위

   조치

   • CronJob 매니페스트를 고쳤다. concurrencyPolicy와 이력 보존 개수 필드를 CronJob spec으로 옮기고, Job에 activeDeadlineSeconds: 120을 넣고, 실행 일정을 바꿨다.

   후속 조치

   • API 서버에 문제가 생겨도 인그레스가 healthy 상태를 유지하도록 고친다.
   • API 서버가 응답하지 않아도 인그레스가 마지막으로 받은 라우트 목록을 계속 쓰도록 고친다.
   • ResourceQuota로 파드 수 상한을 1500개로 둔다.

   교훈

   ALB는 등록된 호스트가 모두 unhealthy를 보고하면 모든 호스트로 트래픽을 보낸다. 인그레스는 API 서버에 문제가 생겨도 healthy 상태를 유지해야 하고, 마지막으로 받은 라우트 목록을 계속 써야 한다. 파드 수에는 ResourceQuota로 상한을 걸어 둔다.

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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.

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