사례7건

7건 중 4~7번째

1. IL-0182 트래픽이 급변할 때 수가 모자란 CoreDNS 가 과부하로 지연과 간헐적 네트워크 끊김을 일으켰고, 나중에는 과하게 늘린 CoreDNS 파드가 Karpenter 의 노드 통합을 막았다

   이언철2024

   증상

   트래픽이 급하게 오르내리는 환경에서 CoreDNS 에 부하가 몰렸다. 네트워크 문제가 생기고 응답 지연이 크게 늘었다.

   지연 시간 증가간헐적 연결 실패오토스케일러 오동작

   촉발

   트래픽이 급변하면서 수가 적은 CoreDNS 파드에 처리할 수 있는 양보다 많은 부하가 몰렸다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   CoreDNSKarpenter수평 파드 오토스케일러파드 스케줄링과 배치

   기여 요인

   자동화 증폭수동 조치 악화

   조치

   • 클러스터 크기에 맞춰 CoreDNS replica 를 늘리도록 CPA 를 설정하고, 인스턴스 타입에 맞게 nodesPerReplica, coresPerReplica, replica 최솟값과 최댓값을 조정했다.
   • CoreDNS 에 anti-affinity 대신 ScheduleAnyway 로 느슨하게 한 topologySpreadConstraints 를 걸어, Karpenter 의 Consolidation 과 Drift 가 CoreDNS 에 막히지 않게 했다.
   • CoreDNS 의 Error Rate, Panics, Request Duration, Request Rate 에 임곗값 알림을 걸었다.
   • NodeLocal DNSCache 를 적용해 노드마다 DNS 캐시를 두고 메인 CoreDNS 의 부하를 낮췄다.

   교훈

   CoreDNS 가 감당할 수 있는 양은 파드에 준 리소스에 따라 다르고, 그에 따라 평균 지연과 초당 질의 수인 QPS 도 달라진다. CoreDNS replica 를 무작정 늘리면 taint 와 topologySpreadConstraints 때문에 파드가 몇몇 노드에 몰려 Karpenter 의 Consolidation 을 막을 수 있다. 노드 하나가 드레인될 때 그 노드의 CoreDNS 가 한꺼번에 많이 종료되면 서비스에 영향이 갈 수 있다. NodeLocal DNSCache 를 쓰면 메인 CoreDNS 로 가는 DNS 질의가 크게 줄고 스파이크를 다루기 쉬워진다. 어느 노드에서 문제가 생겨도 메인 CoreDNS 는 영향을 받지 않는다. 그래서 서비스 전체 장애로 번질 일이 노드 하나의 문제로 그친다. 글쓴이는 CPA 와 NodeLocal DNSCache 를 함께 적용해 CoreDNS 부하 문제를 거의 없앴다고 보았다.

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2. IL-0202 갑자기 몰린 쿼리와 데이터베이스 쓰기로 Honeycomb 수집 호스트가 메모리 부족으로 죽었고, 쿠버네티스 CrashLoopBackOff 가 용량 회복을 막아 US1 이벤트 수집이 한 시간 넘게 불안정했다

   Honeycomb2023sev1

   증상

   02:15 UTC 무렵부터 API 수집 엔드포인트의 이벤트 처리가 느려졌다. 실패는 났다가 멎기를 되풀이했고, 끝내 몇 분 동안 수집이 완전히 멈췄다. 기본으로 걸어 둔 알림이 수집 성능과 안정성 문제를 온콜 엔지니어에게 알렸다. 상태 페이지 첫 공지는 수집 서비스의 오류율과 응답 시간이 평소보다 높다는 알림을 조사하고 있다는 내용이었다.

   오류율 상승지연 시간 증가컨테이너 재시작 반복서비스 중단데이터베이스 과부하

   촉발

   몇 분 사이에 여러 곳에 흩어진 연결에서 비정상적으로 많은 쿼리가 들어왔다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   애플리케이션 데이터베이스인메모리 캐시

   기여 요인

   재시도 폭주자동화 증폭

   감지

   기본으로 걸어 둔 알림이 수집 성능과 안정성 문제를 온콜 엔지니어에게 알렸다. 자동 로드 셰딩 장치도 작동하면서 알림을 더 보냈다. 상태 페이지 첫 공지는 18:28 PST 에 올라왔다.

   조치

   • 엔지니어들이 용량을 확보하려고 수집 호스트 수를 수동으로 크게 늘렸다.
   • 몇 분 동안 수집 트래픽 대부분을 끊고 수집 호스트 용량을 다시 확보했다.
   • 가장 공격적으로 트래픽을 보내던 발신처의 속도 제한을 트래픽이 가라앉을 때까지 임시로 낮춰 클러스터를 안정시켰다.

   후속 조치

   • 장기 해결책을 마련하는 동안 같은 장애가 반복되지 않도록 수집 호스트 수를 늘려 두었다.
   • 이번 장애 경로를 막을 프로젝트를 정하는 일에 집중한다.

   교훈

   Honeycomb 은 이번 장애를 이미 대비책이 있던 장애의 변형으로 보았다. 이번 장애는 그 대비책 일부를 비켜 가는 방식으로 일어났다. 실패했던 호스트들이 쿠버네티스의 CrashLoopBackOff 상태에 걸려 오프라인으로 남으면서 급하게 늘린 용량을 깎아 먹었다. OTel 처럼 배치 단위로 성공과 실패를 알리는 프로토콜에서는 서버가 일부만 버려도 클라이언트가 배치 전체를 다시 보내 트래픽이 크게 불어날 수 있다.

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3. IL-0208 GitLab Helm 차트 업그레이드가 Service 와 Deployment 의 포트 이름을 바꿔 GCP 로드 밸런서가 다시 구성되는 동안 GitLab.com 요청이 느려지고 50x 오류가 났다

   GitLab2022

   증상

   2022-03-31 07:53 UTC 에 GitLab.com 웹 서비스의 50x 오류가 늘기 시작했고, 1분 뒤 당직 엔지니어가 오류율 증가 페이지를 받았다. 사용자에게는 GitLab.com 이 느려졌고 간헐적으로 500 오류 페이지가 떴다.

   오류율 상승지연 시간 증가간헐적 타임아웃

   촉발

   gitlab-com/gl-infra/k8s-workloads/gitlab-com!1643 머지 요청을 배포하는 파이프라인이 07:49 UTC 에 gprd-cny 로 배포를 시작했다. 이 변경에는 GitLab 차트 버전 업그레이드가 들어 있었고, 새 차트는 Prometheus ServiceMonitor, PodMonitor 설정과 관련된 변경으로 Kubernetes Service 와 Deployment 의 포트 이름을 바꿨다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   Helm클라우드 로드 밸런서HAProxy

   기여 요인

   자동화 증폭

   감지

   07:53 UTC 에 50x 오류가 늘기 시작했고 07:54 에 PagerDuty 알림이 당직 엔지니어를 호출했다. 변경을 배포하던 엔지니어가 오류를 보고 그 변경과 연결해 원인을 짚었다.

   조치

   • 08:05 UTC 에 당직 엔지니어가 카나리 환경을 트래픽에서 뺐다가 08:25 에 다시 넣었다.
   • 08:15 에 cluster c 와 cluster d 배포 작업을 시작 전에 취소했다.
   • 08:51 에 HAProxy 에서 gprd-us-east1-d 클러스터를 뺐다가 08:56 에 다시 넣었다.
   • 09:31 에 최소 레플리카 수를 100 넘게 올리는 변경 !1650 을 머지했다.
   • 09:53 에 HAProxy 에서 gprd-us-east1-c 클러스터를 빼고, 09:57 에 이 클러스터에 !1643 을 배포한 뒤 10:07 에 다시 넣었다.
   • 10:19 에 최소 레플리카 상향을 되돌리는 변경 !1652 를 머지했다.

   후속 조치

   • 리전 클러스터 하나에서 트래픽을 통째로 안전하게 빼는 graceful drain 기능을 만든다.
   • PagerDuty 를 유지보수 모드로 바꾸는 ChatOps 명령을 만든다.

   교훈

   알림은 정확하게 울렸다. 원인이 바로 직전에 배포한 변경이라는 것을 알았기 때문에, 그 변경을 배포하던 파이프라인을 멈추는 것이 자연스러운 첫 대응이었다.

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4. 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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원인별5