그래프
사례4건
4건 중 1~4번째
- 증상
2023년 7월 24일 밤 저장소와 쿼리 엔진인 Retriever 의 클러스터를 바꾼 지 몇 시간 뒤 수집 서비스 Shepherd 의 내부 SLO 에러 버짓이 천천히 소진되기 시작했다. 엔지니어들은 소진이 느리고 들쭉날쭉하며 뚜렷한 설명이 없어서 아침에 조사해도 되는 작은 문제라고 판단했다.
- 촉발
7월 24일 밤 미묘한 버그를 피하려고 Retriever 클러스터 두 개 사이를 전환했다. 전환 뒤 Retriever 가 마지막 쓰기 시각 기록을 데이터베이스에 쓰지 않았고, 그 뒤 쓰기만 되돌리려고 기능 플래그를 바꾸자 남은 쓰기마저 완전히 멈췄다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
Shepherd 의 내부 SLO 에러 버짓이 천천히 소진되는 것을 엔지니어들이 봤지만 작은 문제로 판단해 아침으로 미뤘다. 아침에 Retriever 의 데이터베이스 호출이 끊긴 차트를 찾아 성능 문제의 원인을 알았다.
- 조치
- 클러스터의 쓰기에 문제가 있다고 보고 자주 쓰던 기능 플래그를 바꿔 쓰기만 다른 클러스터로 되돌렸지만 고쳐지지 않았다.
- 데이터베이스를 보호하려고 서킷 브레이커를 걸어 모든 Shepherd 트래픽을 5xx 오류로 거부했다.
- 데이터베이스 호스트가 완전히 잠겨 살릴 수 없자 복제본으로 페일오버했고, 데이터베이스와 그에 기대는 서비스들이 돌아왔다.
- 데이터베이스가 살아난 뒤 캐시에 데이터를 채우려고 Retriever 호스트를 모두 재시작했다.
- 지난 하루 동안 트래픽이 있던 모든 스키마의 마지막 쓰기 시각을 지금으로 손으로 바꿔 스키마 저장소가 캐시를 모두 다시 읽게 했다.
- 서킷 브레이커를 풀어 수집을 완전히 되살렸고, 데이터베이스 오류로 내부 점검에 실패한 호스트를 다시 재시작해 쿼리 용량을 되찾았다.
- 후속 조치
- 클러스터 이전을 마쳤고, 캐시 뒤의 쓰기를 끌 수 있는 코드를 모두 지웠다.
- 캐시를 더 튼튼하게 하는 방법을 찾는다.
- 새 스키마로 갱신이 몰릴 때 데이터베이스에 거는 경합을 줄이는 방법을 찾는다.
- 시스템 안 일부 작업의 성능 비용이 들쭉날쭉하지 않게 한다.
- 이런 드문 경우를 더 잘 찾고 다루기 위한 계측과 실험 방법을 검토한다.
- 교훈
Honeycomb 은 기능 플래그, 잦은 배포, 장애 중 배포 중단, 지난 아차 사고에서 배운 것처럼 시스템을 안전하게 만드는 가장 믿는 관행들이 함께 이번 장애의 원인이 됐다고 봤다. 저마다 합리적인 결정들이 간접 의존 관계를 따라 예상하지 못하게 얽혔고, 환경 한쪽의 문제가 다른 쪽 서비스를 망가뜨렸다. 최근 여러 장애와 아차 사고에서 미묘한 버그를 피하려던 조치가 더 큰 예상 밖 장애로 이어진 일이 자주 있었다. 이런 드문 데이터베이스 잠김에는 페일오버가 가장 빠른 복구 방법이라는 것도 배웠다.
- 증상
2021년 10월 28일 13:37 PST 에 Vault 성능이 떨어지고 Consul 서버 한 대의 CPU 부하가 높아졌다. 이때는 플레이어에게 영향이 없었다.
- 촉발
10월 27일 14:00 PST 에 트래픽 라우팅을 맡는 백엔드 서비스에 Consul 의 새 streaming 기능을 켰다. 같은 롤아웃에서 연말 트래픽에 대비해 트래픽 라우팅 노드 수를 50% 늘렸고, 하루 뒤 Consul 성능이 떨어지기 시작했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
10월 28일 13:37 PST 에 Vault 성능 저하와 Consul 서버 한 대의 높은 CPU 부하를 보고 Roblox 엔지니어들이 조사를 시작했다. Consul 클러스터 지표에서 KV 쓰기 지연이 올라간 것을 확인했다.
- 조치
- 하드웨어 성능 저하를 의심해 Consul 클러스터 노드 한 대를 교체했다.
- 트래픽 증가를 의심해 Consul 클러스터의 모든 노드를 128코어와 더 빠른 NVME SSD 를 단 서버로 바꿨다.
- Consul 클러스터 전체를 내리고 장애 시작 무렵인 몇 시간 전 스냅샷으로 상태를 되돌렸으며, iptables 로 접근을 막았다가 천천히 풀었다.
- 외부 트래픽을 막고, Consul 을 쓰는 서비스 목록을 모아 꼭 필요하지 않은 사용을 끄는 설정을 배포했으며, 서비스 인스턴스를 한 자릿수로 줄이고 헬스 체크 간격을 60초에서 10분으로 늘렸다.
- 경합이 128코어 서버로 옮긴 탓일 수 있다고 보고 Consul 클러스터를 다시 64코어 서버로 옮겼다.
- 트래픽 라우팅 노드를 포함한 모든 Consul 시스템에서 streaming 기능을 껐고, 설정이 15:51 PST 에 다 퍼지자 KV 쓰기의 p50 지연이 300ms 로 내려갔다.
- 느린 리더 문제의 원인을 모르는 채로, 문제가 있는 서버가 리더로 뽑힌 채 남지 않게 막았다.
- 캐시 시스템을 다시 배포했고, 틀어진 스케줄링 데이터와 끝나지 않는 배포 같은 문제를 밤새 찾아 고쳤다.
- 장애와 문제 분석 중에 내렸던 서비스들을 알맞은 용량으로 다시 띄우고 제대로 도는지 확인했다.
- DNS 조정으로 무작위로 고른 일정 비율의 플레이어만 들이고 나머지는 정적 점검 페이지로 보냈으며, 데이터베이스 부하와 캐시 성능을 보며 약 10% 씩 늘렸다.
- 후속 조치
- HashiCorp 는 시험 환경에서 이 경합 문제를 재현하는 새 벤치마크를 만들고 대규모 시험을 늘린다.
- HashiCorp 는 극한 부하에서도 경합이 생기지 않도록 streaming 시스템의 설계를 고친다.
- 기존 BoltDB 도구로 데이터베이스를 압축하는 절차를 만들어 배포했고, 이것으로 성능 문제가 풀렸다.
- 텔레메트리 시스템과 Consul 사이의 순환 의존을 없애, 텔레메트리 시스템이 감시 대상 시스템에 기대지 않게 했다.
- Consul 과 BoltDB 성능, Roblox 서비스와 Consul 사이의 트래픽 패턴을 더 잘 보이게 텔레메트리를 넓혔고, 이번 장애 상태에 가까워지는 신호에 정밀한 알림을 건다.
- 백엔드 서비스를 둘 지리적으로 떨어진 데이터센터를 하나 더 세웠고, 데이터센터 안에서 여러 가용 영역으로 옮긴다.
- 서비스들의 Consul KV 와 헬스 체크 사용을 검토해 일부 핵심 서비스를 전용 클러스터로 나눠 중앙 Consul 클러스터의 부하를 줄였다.
- Consul KV 를 데이터 저장소로 쓰던 핵심 서비스의 데이터를 더 알맞은 저장 시스템으로 옮긴다.
- 쓰지 않는 KV 데이터를 대량으로 찾아 지웠고, Consul 성능이 좋아졌다.
- HashiCorp 와 함께 BoltDB 대신 freelist 가 끝없이 커지는 문제가 없는 후속 라이브러리 bbolt 를 쓰는 새 Consul 버전을 배포한다. 연말 최대 트래픽을 피해 새해로 미뤘고 1분기에 끝낸다.
- 캐시 배포 방식을 다시 설계해 아무것도 없는 상태에서도 캐시 시스템을 빨리 올릴 수 있게 한다.
- 오래 멈춘 뒤 큰 작업을 다시 올리기 쉽게 하는 Nomad 개선 몇 가지를 HashiCorp 와 찾았고, 다음 Nomad 업그레이드에서 배포한다.
- 서버 설정을 더 빨리 바꾸는 방법을 만들어 배포했다.
- 새 streaming 구현을 Roblox 규모와 부하로 시험한 뒤에 조심스럽게 다시 들인다.
- 교훈
Roblox 는 원인 두 가지가 Consul 구현 깊숙이 묻혀 있어 진단이 어려웠던 것이 장애를 길게 만든 주된 이유라고 봤다. 원인을 보여 줄 모니터링 시스템이 장애가 난 Consul 에 기대고 있어 분석이 크게 막혔다. 모든 백엔드 서비스를 Consul 클러스터 하나에 올린 구성이 이런 장애에 취약했다. HashiCorp 는 Roblox 와 비슷한 규모에서 streaming 을 벤치마크했지만, 이 경합은 스트림 수가 많고 교체가 잦은 조건이 겹칠 때만 나타나 전에는 보지 못했다. 더 빠른 하드웨어는 도움이 되지 않았고 오히려 안정성을 해쳤을 수 있다. 오래 완전히 멈춘 상태에서 서비스를 올리는 데도 캐시 배포와 데우기 때문에 시간이 많이 걸렸다.
- 증상
WORKER_JOB_ERROR 오류가 늘었다는 신고가 들어왔다. 이 오류는 파일을 받아 Assembly 를 조율하는 Uploader 와 인코딩을 실행하는 Drone 사이의 통신에 문제가 있다는 뜻이다.
- 촉발
HLS 트래픽이 가파르게 늘었고, 같은 양을 더 빨리 처리하려고 Drone 을 더 많이 띄울 수 있게 되면서 중앙 노드가 바빠졌다. 이를 설명할 코드나 인프라 변경은 찾지 못했고, 이 두 변화가 겹쳐 Redis 병목이 드러났다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
WORKER_JOB_ERROR 오류가 늘었다는 신고가 들어와 문제를 알았다. 모니터링은 Redis 명령 수, 연결 수, 스왑 사용량을 보고 있었지만 대역폭은 보지 않아 포화를 잡지 못했다.
- 조치
- 잃은 메시지를 다시 넣고 하트비트 감시를 느슨하게 하는 임시 조치를 했다. 증상만 막는 조치였고 Assembly 실행 시간이 늘었다.
- 놓친 Redis 패치가 있는지 확인하고 Redis 를 최신 안정 버전으로 올렸다.
- 대역폭 제한에 걸린 것을 알고 Redis 클러스터를 두 배인 여섯 대로 늘렸다. 곧 다시 포화되자 세 대를 더 붙였지만 상황은 더 나빠졌다.
- 읽기 replica 를 하나로 줄였다. 트래픽과 실패율이 바로 떨어졌고 Assembly 가 다시 빨라졌다.
- 리전마다 Drone 확장에 상한을 두었다. 큰 배치 가져오기는 시간이 더 걸릴 수 있지만 시스템은 안정을 유지한다고 밝혔다.
- 후속 조치
- 포화 수준에 다시 가까워지면 알 수 있도록 로그와 알림을 더 둔다.
- Redis 노드와 Drone, Uploader 사이의 트래픽을 한곳에 몰리지 않게 나눌 방법을 찾는다.
- 이미 하고 있는 리전별 샤딩에 더해 Uploader 별 샤딩을 추가한다.
- 교훈
Redis 노드를 늘린 것은 잘못된 판단이었다. 모든 쓰기를 리더 한 대가 받는 구조에서는 노드가 늘수록 리더가 복제로 내보낼 트래픽이 늘어, 더 많은 트래픽을 감당하려면 노드를 오히려 줄여야 했다. 잃은 데이터를 다시 넣을 수 있으므로 팀은 복제가 꼭 필요한지 다시 따져 봤다. 지표는 이미 많이 지켜보고 있었지만 알림을 제대로 걸 수 있는 지표는 몇 개뿐이어서, 고른 지표가 모자랐을 수 있다. 대역폭도 빠져 있었다. 쓰기를 받는 Redis 노드가 하나뿐이면 replica 를 줄이거나 노드를 키워도 시간을 조금 벌 뿐이고, 성장을 버티려면 트래픽을 나눠야 한다.
- 증상
2013년 7월 18일 2:42 AM PDT 에 모니터링 시스템이 결제용 Redis 클러스터의 장애를 당번 엔지니어에게 알렸다. redis-master 호스트의 부하가 극도로 높았고, redis-master 에 기대는 서비스들이 실패하고 있었다.
- 촉발
7월 18일 1:35 AM PDT 에 네트워크 연결이 끊겨 결제용 redis-slave 전부가 동시에 redis-master 와 끊겼고, 다시 붙으면서 한꺼번에 전체 동기화를 요청했다. 부하가 높아진 redis-master 를 당번 엔지니어가 재시작했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
2:42 AM PDT 에 모니터링 시스템이 Redis 클러스터 장애를 당번 엔지니어링 팀에 알렸다. 잘못된 결제는 3:28 AM PDT 에 결제 시스템 모니터링이 이상 동작을 보고해 알았고, 12:36 PM PDT 에는 모니터링이 같은 이상의 재발을 찾았다.
- 조치
- 2:42 AM PDT 에 당번 엔지니어가 높은 부하를 해결하려고 redis-master 를 재시작했다.
- 4:10 AM PDT 에 신용카드 결제가 더 일어나지 않게 결제 시스템을 내렸다.
- 6:24 AM PDT 에 정지된 계정을 모두 되살렸고, 결제 시스템은 원인을 조사하는 동안 꺼 둔 채로 뒀다.
- 별도 관계형 데이터 저장소에 따로 적어 둔 잔액 기록으로 redis-master 에서 잃은 계정 잔액을 복원했다.
- 12:36 PM PDT 에 같은 이상이 다시 나타나자 결제 시스템을 다시 내리고 정지된 계정을 바로 되살렸다.
- 2:57 PM PDT 부터 잘못된 신용카드 결제를 환불해 7월 19일 3:00 PM PDT 에 모두 마쳤다.
- 7월 19일 3:30 PM PDT 에 영향받은 모든 계정에 최근 30일 Twilio 사용액의 10% 를 크레딧으로 줬다.
- 장애를 일으킨 원래 Redis 클러스터를 교체했고, redis-master 의 잘못된 설정을 찾아 고쳤다.
- 7월 19일 7:10 PM PDT 부터 고객 계정 묶음마다 결제 시스템을 차례로 켰다.
- 후속 조치
- redis-master 의 Redis 재시작을 막고, 앞으로 redis-master 복구는 slave 를 승격해 처리한다.
- 결제 잔액이 없거나 쓸 수 없으면 계정을 정지하거나 신용카드를 결제하지 않도록 안전장치를 넣는다.
- 결제 시스템이 잔액을 따로 적어 두는 데이터베이스와 실시간으로 대조하게 바꾼다.
- 교훈
Twilio 는 현재 잔액 데이터와 잔액을 갱신하는 능력을 동시에 잃자 자동 충전 시스템이 위험한 방향으로 실패했다고 봤다. 잔액이 없거나 쓸 수 없을 때 자동 충전 시스템은 계정을 정지하지 않고 카드를 결제하지 않는 쪽으로 멈춰야 했다.
이 4건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 인메모리 캐시, 데이터베이스 복제. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.