사례45건

45건 중 31~35번째

1. IL-0462 GKE 위 MySQL 파드 일부가 시작과 종료에 오래 걸려 KateSQL 인스턴스 교체가 느려졌다

   Shopify2021

   증상

   KateSQL 의 인스턴스 교체 작업에서 MySQL 파드 생성 시간이 10분에서 30분까지 들쭉날쭉했다. 일부 MySQL 파드는 데이터가 같은 다른 파드보다 시작과 종료가 훨씬 느렸고, 설정 변경이나 업그레이드 같은 유지 보수 때 MySQL 인스턴스를 빨리 교체하기 어려워졌다.

   느린 파드 시작·종료지연 시간 증가

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   리눅스 커널노드 운영체제 이미지데이터베이스

   기여 요인

   미패치 알려진 버그

   감지

   KateSQL 인스턴스 교체 작업에서 MySQL 파드 생성 시간이 10분에서 30분까지 들쭉날쭉한 것을 보고 알았다.

   조치

   • 옛 노드를 cordon 하고, KateSQL 인스턴스 교체로 MySQL 파드를 새 노드로 옮기며 GKE 오토스케일러가 노드를 늘리게 한 뒤, 옛 노드를 drain 해 클러스터를 줄였다. 새 MySQL 파드의 성능이 좋아졌다.
   • `echo 1 | sudo tee /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/memory.force_empty` 로 kubepods cgroup 이 죽은 cgroup 을 비우게 해 메모리 cgroup 수를 약 1800개로 줄였다. 재시작한 MySQL 파드는 80G 버퍼 풀을 5초 만에 초기화했다.
   • GKE 1.18 로 새 GKE 클러스터를 만들어 새 MySQL 파드를 그 클러스터에 띄웠다. 몇 주 동안 버퍼 풀 초기화 시간과 질의 성능이 고르게 유지됐다.

   교훈

   이번 조사는 Shopify 데이터베이스 플랫폼 그룹이 한 조사 가운데 가장 오래 걸린 축에 들었다. 문제의 성격, 재현의 어려움, 따를 만한 정해진 방법이 전혀 없었다는 점 때문에 근본 원인을 찾는 데 오래 걸렸다. 그래도 문제를 풀 방법은 여러 가지가 있었다.

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2. IL-0209 웹 파드의 HPA CPU 목표값이 너무 높아 트래픽을 넘겨받는 동안 파드가 늘지 않았고, GitLab.com 웹 지연 SLO 가 약 15분 동안 깨졌다.

   GitLab2021

   증상

   2021년 8월 24일 07:30 UTC에 웹 서비스의 지연 SLO 가 깨졌다. 웹 서비스의 Apdex 가 떨어졌고, 웹 프런트엔드로 가는 요청 일부가 잠시 느려졌다. Apdex 는 응답 시간이 목표 안에 든 요청의 비율로 계산하는 만족도 점수다.

   지연 시간 증가오토스케일러 오동작

   촉발

   웹 서비스를 VM 에서 쿠버네티스로 옮기면서 트래픽을 쿠버네티스 웹 파드로 넘겼다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   수평 파드 오토스케일러

   기여 요인

   미검증 가정

   감지

   07:30 UTC에 웹 지연 SLO 가 깨졌고, 10분 뒤인 07:40에 엔지니어가 Slack 에서 장애를 선언했다.

   조치

   • 웹 파드의 targetCPU 를 더 보수적인 값으로 낮추는 머지 요청 gitlab-com/gl-infra/k8s-workloads/gitlab-com!1149 를 머지했다.

   후속 조치

   • 목표 사용률을 조정하는 머지 요청 gitlab-com/gl-infra/k8s-workloads/gitlab-com!1149 를 재발 방지 조치로 올려 머지했다.

   교훈

   트래픽을 새 파드로 넘길 때 HPA 의 CPU 목표값이 너무 높으면 부하가 늘어도 파드가 제때 늘지 않는다. 팀은 목표값을 보수적으로 낮춰 이 문제를 풀었다.

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3. IL-0205 Google Cloud us-east1 의 SSD 영구 디스크 재고가 바닥나 GKE 클러스터 오토스케일러가 프로덕션 노드를 늘리지 못했고, API 디플로이먼트가 파드를 띄울 용량을 얻지 못했다.

   GitLab2021

   증상

   2021-06-21 08:05 UTC 부터 API 의 Apdex 가 나빠지고 Rails 대기열이 늘어나는 추세가 보였다. Apdex 는 목표 시간 안에 끝난 요청의 비율로 사용자 만족도를 나타내는 지표다. 08:43 에 ahmad 가 Slack 에서 장애를 선언했고, 09:01 에 API 디플로이먼트가 비정상 상태이고, 노드를 늘려 파드 용량을 더할 수도 없다는 것을 확인했다.

   노드 증설 실패지연 시간 증가파드 Pending배포 실패

   촉발

   GitLab 이 운영하는 GCP us-east1 리전에서 SSD 재고가 바닥난 상태였는데, 사용자 트래픽이 늘어 API 서비스가 노드를 늘려야 했다.

   원인

   클라우드 제공자 장애

   구성 요소

   클러스터 오토스케일러노드 풀

   기여 요인

   모니터링 사각지대디버그 접근 제한장애 중첩

   감지

   로그를 한참 뒤져서 찾았다. 클러스터 오토스케일러 오류는 일부 노드가 백오프 상태라 확장할 수 없다고만 했고, 인스턴스 그룹 수준 오류도 ZONE_RESOURCE_POOL_EXHAUSTED 뿐이어서 어떤 자원이 바닥났는지 알 수 없었다. 결국 GCP 지원팀이 SSD 재고 부족을 알려 주었다. 탐지까지 22시간이 걸렸고, 팀은 자원 가용성 알림이 있었다면 탐지와 진단을 앞당길 수 있었다고 보았다.

   조치

   • 09:55 에 pd-standard 디스크를 쓰는 노드 풀을 하나 더 만들었다.
   • 10:37 에 새 노드 풀이 늘어나지 않자 API 부담을 덜려고 이 노드 풀을 세 존 모두에서 손으로 늘렸다.
   • 13:42 에 배포가 막혀 있고 다른 워크로드도 같은 영향을 받고 있어서 pd-standard 디스크를 쓰는 새 노드 풀들을 올리기로 했다.
   • 18:16 에 canary 시험에서 클러스터 오토스케일러가 새 노드 풀과 함께 동작하지 않자 프로덕션 배포를 막는다고 공지하고, 오토스케일러 문제로 Google 에 지원 케이스를 열었다.
   • 18:26 에 남은 워크로드의 노드 풀과 nodeSelector 를 바꾸는 인프라 작업을 시작했다.
   • pd-standard 노드 풀 위주로 하루 동안 운영하며 문제가 없는 것을 확인한 뒤 SSD 노드 풀을 정리해 없앴다.

   후속 조치

   • 쿠버네티스 서비스를 pd-standard 디스크로 옮겼다.
   • 자원 고갈 오류를 지표로 수집한다.

   교훈

   장애를 수습하는 도중 다른 버그를 만나 대응 전체가 느려졌다. 팀에는 클라우드 자원 가용성을 감시할 수단도, 자원을 미리 예약해 둘 수단도 없었다. 워크로드는 pd-ssd 대신 pd-standard 디스크에서도 문제없이 도는 것으로 보였다.

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4. IL-0029 CPU 한도를 건 컨테이너가 사용량이 한도에 한참 못 미치는데도 스로틀링되어 사용자 대면 서비스의 지연 시간이 늘었다.

   Buffer2020

   증상

   Buffer 엔지니어가 컨테이너의 스로틀링 지표를 살펴보니, CPU 사용량이 한도 근처에도 가지 않은 컨테이너가 많이 스로틀링되고 있었다.

   CPU 스로틀링지연 시간 증가노드 NotReady

   촉발

   Buffer 는 노드를 지키려고 컨테이너에 CPU 한도를 걸어 두었는데, 노드 커널에는 CPU 한도가 걸린 컨테이너를 필요 없이 스로틀링하는 버그가 남아 있었다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   컨테이너 CPU 한도리눅스 커널노드 운영체제 이미지

   기여 요인

   미패치 알려진 버그미검증 가정

   감지

   엔지니어가 컨테이너의 스로틀링 지표를 살피다가, CPU 사용량이 한도보다 훨씬 낮은 컨테이너도 많이 스로틀링되는 것을 보고 알았다.

   조치

   • 사용자에게 직접 또는 간접으로 닿는 경로에 있는 모든 서비스에서 CPU 한도를 없앴다.
   • 한도를 없앤 서비스에 톨러레이션을 더해 테인트를 건 노드에서만 돌게 하고, 한도가 있는 서비스와 떼어 놓았다.
   • 서비스마다 몇 달 치 사용량을 분석해 최대 CPU 사용량에 20% 넘는 여유를 더한 값을 CPU 요청값으로 정했고, 메모리 요청값도 같은 방식으로 정했다.

   후속 조치

   • 커널 수정이 들어간 노드 이미지로 올린다. Buffer 는 kops 1.18 이상에서 기본 이미지가 되는 Ubuntu 20.04 를 기다리고 있다.
   • 수정된 커널로 올린 뒤 스로틀링이 정말 사라졌는지 확인하고, 그 결과로 글을 고친다.

   교훈

   리눅스에서 컨테이너를 돌리면 쿠버네티스든 Mesos 든 Swarm 이든 스로틀링 때문에 컨테이너가 제 성능을 내지 못할 수 있다. 먼저 커널을 수정된 버전으로 올리고 스로틀링 지표를 지켜보는 편이 낫다. CPU 한도를 없애면 지연 시간은 줄지만 위험하다. 한도를 없앤다면 CPU 요청값을 제대로 잡고, 노드의 CPU 와 메모리 사용량을 꼼꼼히 모니터링한다. 사용량이 높으면 Horizontal Pod Autoscaler 로 파드를 늘려 여유 있는 노드에 배치되게 한다. 클러스터에 여유가 없으면 알림을 받거나 노드 오토스케일러로 노드를 늘린다.

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5. IL-0056 kops 에서 EKS 로 옮긴 뒤 AWS VPC CNI 의 SNAT 때문에 파드에서 다른 VPC 의 NLB 뒤 서비스로 가는 호출이 간헐적으로 실패했다

   MindTickle2020

   증상

   새해 첫 주말, 운영 클러스터를 kops 에서 EKS 로 옮긴 날 아침에 팀장이 전화로 플랫폼이 매우 느리게 동작한다고 알렸다. 아직 패턴은 보이지 않았고, 너무 불안정해서 계속 운영할 수 없는 상태였다.

   간헐적 연결 실패지연 시간 증가

   촉발

   운영 클러스터를 kops 에서 EKS 로 옮겼고, AWS VPC CNI 가 다른 VPC 에 있는 NLB 로 가는 파드 트래픽의 출발지 주소를 노드에서 변환했다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   AWS VPC CNI

   기여 요인

   기본 설정 방치미검증 가정

   감지

   EKS 로 옮긴 날 팀이 플랫폼이 매우 느리게 동작하는 것을 보았다. 실패하는 호출의 패턴은 AWS 네트워크 전문가가 요청한 패킷 캡처를 하고 나서야 보였다.

   조치

   • 플랫폼이 너무 불안정해 운영을 이어 갈 수 없었으므로 EKS 이전을 되돌렸다.
   • AWS VPC CNI 에 AWS_VPC_K8S_CNI_EXTERNALSNAT=true 를 설정해 외부 SNAT 을 켰다. 이제 CNI 플러그인은 주소를 변환하지 않고 NAT 게이트웨이가 변환한다.

   후속 조치

   • AWS CNI 에 모니터링과 경보를 설정했다.

   교훈

   장애를 디버깅할 때, 특히 네트워크 문제라면 스택 전체의 구성 요소를 모두 의심해야 한다. EKS 를 원인 후보에서 일찍 뺀 탓에 귀중한 시간을 많이 잃었다. 관측 도구를 작업 흐름에 넣어야 한다. 모든 구성 요소가 서로 핑을 보내는 pinger DaemonSet 으로 이상한 연결 현상을 보고 나서야 해결에 다가갈 수 있었다. 쓰는 시스템을 알아야 한다. 팀은 EKS 로 옮기기 전에 AWS CNI 문서를 훑어보기만 하고 구현을 제대로 살피지 않았다. 내부 동작을 알았다면 디버깅 방법과 가설을 더 잘 세웠을 것이다.

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원인별7