사례35건

35건 중 31~35번째

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-0075 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커지자 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하면서 API 서버가 CPU 와 메모리를 다 써 쿠버네티스 컨트롤 플레인을 쓸 수 없게 됐다.

   Civis Analytics2019

   증상

   스크립트 실행 기반을 쿠버네티스로 옮긴 Croquet 를 사내에 공개한 뒤, 개발자들은 kubectl 명령이 느리다고 했다. 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다.

   컨트롤 플레인 지연컨트롤 플레인 무응답지연 시간 증가오류율 상승DNS 조회 실패

   촉발

   자체 인프라 Bocce 에서 쿠버네티스로 옮긴 스크립트 실행 기반 Croquet 를 2018년 9월 사내에 공개했다. 대량의 스크립트가 몰리면서 클러스터가 EC2 인스턴스 약 290대로 커졌고, 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 쿠버네티스 API 를 폴링하는 부하도 함께 늘었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   쿠버네티스 API 서버텔레메트리 에이전트etcd

   기여 요인

   한계 미인지미검증 가정모니터링 사각지대용량 계획 부재

   감지

   개발자들이 kubectl 명령이 느리다고 했고, 사용자들은 노트북과 서비스가 가끔 시작되지 않는다고 알렸다. 마스터 노드의 CPU 사용률이 높았고, 조사해 보니 API 서버 컨테이너 세 개가 CPU 를 꽉 채워 쓰고 있었다. 당시 팀이 볼 수 있던 지표는 마스터 노드 CPU 의 CloudWatch 지표와 Datadog 의 컨테이너별 CPU, 메모리 지표였다. API 요청 처리량과 5xx 오류율과 요청 지연은 볼 수 없었다.

   조치

   • 사내 사용자들을 예전 인프라로 되돌려 클러스터를 안정시켰다.
   • 마스터 노드를 m4.large 세 대에서 m4.4xlarge 세 대로 키웠다.
   • 노드마다 도는 Datadog 에이전트가 서비스 메타데이터를 얻으려고 API 서버를 폴링하지 않도록 Datadog 설정을 바꿨다.
   • 상태를 바꾸지 않는 요청의 max-requests-inflight 한도를 400 에서 1200 으로 올렸다.
   • etcd 의 EBS 볼륨을 20 GB 에서 100 GB 로 늘려 IOPS 를 100 에서 300 으로 올렸다.
   • 스크립트의 DNS 정책을 ClusterFirst 에서 Default 로 바꿔 DNS 타임아웃을 줄였다.

   후속 조치

   • Kops 가 안전한 이전을 지원하면 etcd 를 2.2.1 에서 3.x 로 올린다.
   • 스크립트가 클러스터 안의 다른 워크로드와 통신할 수 있도록 DNS 타임아웃 문제를 근본적으로 해결한다.

   교훈

   가장 큰 실수는 쿠버네티스가 모든 것을 알아서 해 준다고 가정한 것이었다. 쿠버네티스는 노드 5,000대와 파드 100,000개를 지원한다고 하지만, 그 규모에 이르려면 손봐야 할 설정이 많다. 클러스터에 넣는 서드파티 도구, 특히 DaemonSet 을 조심해야 한다. 많은 도구가 보통 규모에 맞춰 만들어졌고 큰 규모에서는 시험되지 않았다. 클러스터 상태를 watch 하는 서비스가 데이터를 지나치게 많이 가져가도록 설계되면 규모 문제가 생긴다. kube2iam 은 모든 파드의 메타데이터를 메모리에 들고 있다가 메모리가 바닥났고, Fluentd Kubernetes Metadata Filter 플러그인도 같은 문제가 있다. 대개 설정 하나로 고칠 수 있지만, 부하 테스트를 해 보기 전에는 잘 드러나지 않는다.

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3. IL-0050 ndots:5, Alpine 의 musl 리졸버, Netty 4.1.30 의 DNS 처리 문제가 겹쳐 쿠버네티스 서비스가 클러스터 밖 Redis 호스트 이름을 반복해서 해석하지 못했다

   Toyota Connected2018

   증상

   팀의 Redis 의존 라이브러리를 쓰는 서비스들이 시작하자마자 죽는다는 보고가 운영 담당자에게 들어왔다. Spring Boot 로그를 보니 빈 초기화 중에 Redis 호스트 이름을 해석하지 못하고 있었다.

   DNS 조회 실패간헐적 연결 실패

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   클라이언트 쪽 DNS 리졸버와 캐시

   기여 요인

   기본 설정 방치미검증 가정

   감지

   Redis 의존 라이브러리를 쓰는 서비스 팀들이 시작 중에 서비스가 죽는다고 운영 담당자에게 보고하면서 문제가 처음 드러났다. 문제가 다시 나타났을 때는 팀이 Kibana 에서 호스트 이름 해석 실패를 보고 알았다.

   조치

   • 배포 매니페스트에 dnsConfig 블록을 넣어 ndots 를 4 로 낮췄다.
   • 라이브러리에서 잘못 설정된 최대 연결 풀 크기를 고쳐 새 버전을 내고 Redis 연결 수를 약 70% 줄였다.

   후속 조치

   • 이미지 라이브러리에 추가한 glibc 기반 Debian 베이스 이미지가 DNS 문제를 해결하는지 시험한다.
   • 더 새로운 Netty 버전을 쓰도록 의존성을 올린다.

   교훈

   쿠버네티스 기본값 ndots:5 에서는 리졸버가 점이 다섯 개보다 적은 외부 호스트 이름에 검색 도메인을 먼저 붙여 조회한다. 이 동작이 musl 리졸버의 NXDOMAIN 처리나 라이브러리의 DNS 리졸버 결함과 만나면 간헐적인 해석 실패가 된다. ndots 를 낮추면 대부분 서비스가 살아나지만 오래가는 해법은 아니다. 글쓴이는 이런 실패를 잡는 알림을 원했지만, 한 번씩 나는 DNS 실패마다 울리는 알림은 원하지 않는다고 했다.

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4. IL-0051 외부 업체의 로그 클라이언트가 새 컨테이너가 뜰 때마다 파일 디스크립터를 다시 열고 이전 것을 닫지 않아 쿠버네티스 노드가 too many open files 로 내려갔다

   thredUP2018

   증상

   쿠버네티스 마이그레이션이 순조로워 보이던 중 Datadog 에서 노드의 열린 파일 수가 계속 늘어나는 것이 보였다.

   서비스 중단파일 디스크립터 고갈

   촉발

   로그 파일을 쓰는 컨테이너가 여럿 떠 있는 노드에 새 컨테이너가 뜰 때마다, 외부 업체의 로그 클라이언트가 기존 로그 파일의 파일 디스크립터까지 새로 열고 이전 디스크립터를 닫지 않았다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   텔레메트리 에이전트

   기여 요인

   미검증 가정

   감지

   Datadog 에서 노드의 열린 파일 수가 계속 오르는 것을 보고 알았다.

   조치

   • 문제가 난 노드를 죽이고 새 노드를 띄운 뒤 서비스를 다시 배포해 복구했다.

   후속 조치

   • 업체와 함께 문제를 다뤘고, 결국 그 로그 수집 업체의 서비스를 쓰지 않게 됐다.

   교훈

   EC2 에서 믿고 쓰던 서비스와 라이브러리가 쿠버네티스에서도 똑같이 잘 동작한다고 가정하면 안 된다. 그런 도구는 배포 방식과 수명 주기가 다른 환경을 전제로 만들어졌을 수 있다. 쿠버네티스에서는 배포할 때마다 컨테이너가 생기고 사라지고 노드 사이를 옮겨 다니므로, 쓰는 서비스마다 이런 수명 주기에 맞게 만들어졌는지 의심하고 확인해야 한다.

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5. IL-0036 재시도를 멈추지 않는 쿠버네티스 Job 이 노드 자원을 다 써 버려 클러스터의 노드가 차례로 죽고 검색과 리포트가 멈췄다.

   Universe2017

   증상

   재색인 Job 을 띄운 직후 Universe 의 리포트 API 와 검색 API 에 문제가 생겼다. 쿠버네티스 클러스터 UI 도 함께 영향을 받았다.

   서비스 중단노드 NotReady노드 재생성 반복

   촉발

   Discover 검색 색인에서 일부 데이터 필드를 빼는 변경을 배포하고, 새 설정을 적용하려고 쿠버네티스 Job 으로 재색인 작업을 띄웠다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   잡과 크론잡파드 스케줄링과 배치

   기여 요인

   미검증 가정자동화 증폭과도한 영향 범위

   감지

   재색인 Job 을 띄운 직후 팀이 리포트 API, 검색 API, 쿠버네티스 클러스터 UI 의 문제를 알아챘다. 팀은 상태 페이지에 검색과 리포트를 쓸 수 없다는 보고를 조사하고 있다고 올렸다.

   조치

   • 문제의 재색인 Job 을 스케줄러에서 지웠다.
   • 노드들이 자동으로 회복해 모두 정상으로 돌아왔다.

   교훈

   RestartPolicy=Never 는 파드에만 적용되고 Job 에는 적용되지 않는다. Job 은 실패하면 항상 다시 시작되고 두 번 이상 실행될 수 있다. 노드 자원을 다 쓰는 작업을 Job 으로 돌리면 그 Job 이 노드를 옮겨 다니며 클러스터의 노드를 모두 쓰러뜨릴 수 있다.

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원인별10