사례11건

11건 중 4~8번째

1. IL-0027 CoreDNS 파드가 모두 한 노드에 몰린 채 그 노드의 메모리가 고갈되자 DNS 가 응답하지 못해 아이디어스 서비스 전체가 멈췄다

   Backpackr2025

   증상

   프로덕션 EKS 클러스터에서 원인을 바로 알기 어려운 서비스 에러가 간헐적으로 났다. RDS 나 Redis 같은 외부 서비스를 호출할 때 연결이 가끔 실패했다. DNS 요청이 몰릴 때는 도메인 조회 응답이 늦어지거나 조회가 아예 실패했다.

   DNS 조회 실패간헐적 연결 실패지연 시간 증가OOMKilled서비스 중단

   촉발

   모든 CoreDNS 파드가 같은 노드에 배치되었고, 그 노드의 메모리 사용률이 급증해 메모리가 고갈됐다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   CoreDNS클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시kubelet컨테이너 메모리 한도노드 풀

   기여 요인

   기본 설정 방치단일 장애점캐시 부재

   감지

   글은 전면 장애를 어떻게 알아챘는지 적지 않았다. 그 전의 DNS 문제는 원인을 알기 어려운 서비스 에러가 간헐적으로 나면서 드러났다. 팀은 RDS 와 Redis 호출이 가끔 실패하는 현상을 추적하다가 DNS 이름 해석 실패가 근본 원인이라는 것을 확인했다.

   조치

   • CoreDNS 앞에서 DNS 질의를 받아 노드마다 캐시하는 NodeLocalDNS Cache 를 데몬셋으로 배포해 CoreDNS 부하를 줄였다.
   • CoreDNS 에 maxUnavailable: 1 인 PodDisruptionBudget 과 topology.kubernetes.io/zone 기준의 topologySpreadConstraints 를 적용해 파드가 한 곳에 몰리지 않게 했다.
   • Deployment 의 dnsConfig 로 ndots 값을 5 에서 2 로 낮춰 불필요한 DNS 조회를 줄였다.

   교훈

   쿠버네티스의 ndots:5 기본값은 점이 적은 외부 도메인을 조회할 때마다 질의를 여러 번 만든다. 이 부하는 트래픽이 큰 프로덕션 환경에서야 드러난다. CoreDNS 를 파드 2개의 기본 구성으로 두면 클러스터 전체의 단일 장애점이 된다. CoreDNS 파드는 노드와 가용 영역에 흩어 둔다. 별도 노드 그룹이나 Fargate 로 분리하면 다른 워크로드와 자원을 다투지 않는다. Affinity 와 PriorityClassName 으로 우선순위를 주면 더 안정적이다. CoreDNS 의 캐시와 bufsize 조정은 증상을 잠깐 줄였을 뿐이다. ndots 값은 여러 자료가 1이나 2를 권하지만 각 환경에 맞춰 정해야 한다.

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2. 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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3. 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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4. IL-0028 쿠버네티스에서 Temporal History 파드가 CPU 사용률이 60% 아래인데도 CPU 스로틀링을 받아 요청 지연이 불안정했다

   Temporal2023

   증상

   자체 호스팅한 Temporal Server 의 History 서비스에서 요청 지연이 일정하지 않았다. 대시보드에서 history 파드의 CPU 사용률은 60% 아래로 나왔지만 파드는 CPU 스로틀링을 받고 있었다.

   CPU 스로틀링지연 시간 증가

   촉발

   노드는 8코어였고 history 파드의 CPU 한도는 2코어였는데, Go 로 작성된 Temporal Server 는 GOMAXPROCS 기본값대로 노드의 코어 8개를 모두 쓸 수 있다고 보고 동작했다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   컨테이너 CPU 한도언어 런타임 설정Prometheus

   기여 요인

   기본 설정 방치모니터링 사각지대

   감지

   kube-prometheus 대시보드에서 history 파드의 CPU 사용률은 60% 아래였지만 스로틀링 비율은 0보다 컸다. 15초 이상 간격으로 수집하는 CPU 사용률 지표로는 0.1초 단위로 일어나는 스로틀링이 보이지 않으므로, 스로틀링 지표를 따로 보고서야 문제를 찾았다.

   조치

   • history 파드 배포에 GOMAXPROCS 환경 변수를 CPU 한도와 같은 2로 설정했다.

   후속 조치

   • Temporal 1.21.0 부터는 CPU 한도가 있고 GOMAXPROCS 환경 변수가 따로 설정되지 않았으면 서버가 GOMAXPROCS 를 CPU 한도에 맞춰 자동으로 설정한다.

   교훈

   CPU 사용률이 낮게 나와도 스로틀링은 일어날 수 있으므로 스로틀링 지표를 따로 관찰해야 한다. Go 서비스에서는 GOMAXPROCS 를 CPU 한도의 정수 코어 수에 맞춘다. GOMAXPROCS 는 CPU 요청값으로는 자동 설정되지 않으므로, CPU 한도를 쓰지 않는다면 CPU 요청값과 같거나 조금 큰 값으로 직접 설정한다. 가능하면 CPU 한도를 쓰지 말고 CPU 요청값을 적절히 잡은 뒤 노드 CPU 사용량을 지켜본다. 노드 CPU 가 자주 바닥나면 파드가 요청값을 넘어 자주 버스트한다는 뜻이므로 요청값을 다시 잡는다.

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5. IL-0140 us-central1 의 GKE API 가 지연과 오류를 내면서 고객이 클러스터 상태 확인, 업그레이드, 생성과 삭제를 하지 못했다.

   Google Cloud2022

   증상

   2022년 6월 14일 03:03 US/Pacific 부터 us-central1 의 GKE API 호출이 느려지고 오류를 냈다. gcloud 와 Google Cloud Console 에서 보내는 GKE API 호출이 모두 영향을 받았다.

   오류율 상승지연 시간 증가컨트롤 플레인 지연

   촉발

   GKE 백엔드로 들어오는 트래픽이 예상하지 못하게 늘었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   GKE 컨트롤 플레인

   기여 요인

   재시도 폭주

   조치

   • 늘어난 트래픽을 감당하도록 GKE 컨트롤 플레인을 증설했다.

   교훈

   실패한 요청을 클라이언트가 재시도하면 갑자기 늘어난 트래픽이 더 커진다. 관리형 컨트롤 플레인이 느려져도 클러스터 워크로드는 계속 돌지만, 클러스터를 조회하거나 바꾸는 작업은 막힌다.

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원인별1