사례4건

4건 중 1~4번째

1. IL-0432 Memorystore for Redis 가 메모리 단편화로 쓰기를 거부해 AutoReserve 예약 알림 일부가 조용히 빠졌다

   Hello Inc.2026

   증상

   레스토랑 예약 서비스 AutoReserve 에서 예약 관련 알림 일부가 도착하지 않는다는 버그 보고가 들어왔다. 여러 종류의 알림 가운데 한 종류만 갔다 안 갔다 했고, 로그에는 정상으로 보이는 Notification already scheduled 가 찍혔다.

   쓰기 거부메모리 압박

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   인메모리 캐시

   기여 요인

   모니터링 사각지대안전하지 않은 실패 동작미검증 가정

   감지

   AutoReserve 에서 예약 관련 알림 일부가 도착하지 않는다는 버그 보고가 들어왔다.

   조치

   • 메모리가 부족하다고 보고 Redis 인스턴스를 8GiB 에서 16GiB 로 늘렸지만, 쓰기 거부는 멈추지 않았다.
   • Redis 3.2 를 7.2 로 업그레이드했고, 그때 쓰기 거부가 멈췄다.
   • Redis 가 다시 쓰기를 거부해도 알림이 빠지지 않도록 보낸 상태를 Redis 가 아니라 RDB 에서 관리하게 바꿨다.

   후속 조치

   • 물리 메모리 사용량이 논리 메모리 사용량의 1.3배를 넘기 시작하면, Redis 를 멈추지 않고 단편화를 해소하는 active defrag 를 켜는 것을 검토한다.

   교훈

   보낸 상태를 판정하는 데 중요한 것은 속도가 아니라 값이 사라지지 않는 것과 여러 처리가 동시에 와도 결과가 하나로 정해지는 것이었다. 캐시는 사라져도 되살릴 수 있는 값을 두는 곳이고, 처음부터 쓰기가 실패할 수 있다고 보고 만든 것이다. 그러므로 값의 성질에 맞춰 둘 곳과 다루는 방식을 정해야 한다. 로그와 인스턴스 화면 메트릭처럼 겉으로 보이는 정보만으로는 원인을 잡지 못했고, Redis 안까지 들어가 봐야 했다.

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2. IL-0581 이구위크 첫날 Redis 커넥션이 실패하며 29CM 상품 전시 서버의 파드가 다운되고 Netty 이벤트 루프가 포화됐다

   MUSINSA2025

   증상

   이구위크가 시작되고 얼마 지나지 않아 검색 결과와 상품 리스팅 같은 전시 도메인을 맡은 서버에 이상 징후가 나타났다. 파드 일부가 다운되어 트래픽을 받지 못했고, 남은 파드도 처리할 수 있는 양을 넘어 Netty 이벤트 루프가 포화됐다.

   프로브 실패간헐적 연결 실패지연 시간 증가

   촉발

   2025년 11월 3일 29CM 최대 규모의 블랙프라이데이 행사인 이구위크가 시작되면서 트래픽이 몰렸다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   인메모리 캐시라이브니스·레디니스 프로브

   기여 요인

   한계 미인지모니터링 사각지대의존성에 묶인 헬스 체크

   감지

   팀은 이구위크가 시작되고 얼마 지나지 않아 전시 서버의 파드 일부가 다운되고 Netty 이벤트 루프가 포화된 것을 보고 이상을 알아챘다. 원인을 분석하던 중 Redis 헬스체크 실패 로그를 보고 네트워크 지표에서 대역폭 초과를 찾았다.

   조치

   • 원인을 찾은 즉시 Redis 노드를 cache.r7g.large 에서 기본 대역폭이 1.875Gbps 로 약 2배인 cache.r7g.2xlarge 로 스케일업했다.

   후속 조치

   • 네트워크 In/Out 대역폭의 초과 여부를 실시간으로 볼 수 있게 모니터링 대시보드를 강화했다. 주요 지표는 aws.elasticache.network_bytes_in, aws.elasticache.network_bytes_out, aws.elasticache.network_bandwidth_in_allowance_exceeded, aws.elasticache.network_bandwidth_out_allowance_exceeded, aws.elasticache.traffic_management_active 다.
   • 네트워크 대역폭이 임계치를 넘으면 곧바로 알림이 오도록 Datadog Alert 를 연동했다.
   • 응답이 자주 바뀌지 않는 데이터를 중심으로 Redis 하나에 기대던 구조를 Caffeine 로컬 캐시, Redis 원격 캐시, DB 로 이어지는 캐시 계층 구조로 바꿨다.
   • Redis 네트워크 대역폭 사용량을 줄이려고 CPU 사용량이 적고 압축과 해제가 빠른 Snappy 로 캐시 데이터를 압축하는 방안을 검토한다.
   • JSON 으로 저장하던 캐시 데이터를 Protocol Buffers 형식으로 바꾸는 방안을 검토한다. 팀이 캐싱 중인 Item Document 데이터로 재 본 결과, Snappy 압축과 protobuf 를 함께 쓰면 용량을 약 73% 줄일 수 있을 것으로 예상됐다.
   • 캐시 구조 개선, 모니터링 고도화, 읽기 분리 적용으로 기술 부채를 해소했고, 이를 바탕으로 트래픽 증가에 대비한 아키텍처 개선을 진행한다.

   교훈

   CPU 와 Memory 지표만으로는 Redis 대역폭 초과를 알아채기 어려웠고, 팀은 네트워크 관점의 모니터링이 필요하다는 것을 다시 느꼈다. 버스트 크레딧 구간이 있으면 Baseline 을 넘은 시점과 Throttling 이 시작된 시점 사이에 시간이 벌어져 원인을 찾기가 늦어진다. 트래픽이 더 늘면 스케일업만으로는 같은 문제가 되풀이될 수 있어 근본적인 재발 방지가 필요하다고 봤다.

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3. IL-0520 logs.cloud.gov 로그인이 리디렉션 루프에 빠지고 로그 검색 서비스가 하루 넘게 멈춤

   cloud.gov2016

   증상

   미국 동부 시각 2016년 7월 5일 오후 7시 12분, cloud.gov 의 로그 검색 서비스 logs.cloud.gov 에서 로그인 리디렉션 루프가 발견됐다. 사용자는 서비스에 로그인할 수 없었다.

   서비스 중단쓰기 거부

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   인메모리 캐시Elasticsearch 와 OpenSearch

   기여 요인

   장애 중첩모니터링 사각지대

   조치

   • logsearch 서비스의 Redis 를 훨씬 큰 메모리 인스턴스로 바꿔, Elasticsearch 클러스터가 내려가 있는 동안에도 로그를 계속 받아 두게 했다.
   • Elasticsearch 설정에서 메모리 설정과 하드닝 스크립트 문제를 고치고 클러스터를 다시 배포했다.
   • 클러스터 배포가 끝난 뒤 Kibana 인스턴스를 다시 배포하고 로그를 확인해 서비스를 되살렸다.

   후속 조치

   • 로그가 계속 들어오고 있는지 확인하고, 끊기면 울리는 장애 알림을 만든다.
   • Redis 에 오토스케일링이나 고가용성을 갖춰, Redis 다음 단계에 있는 더 취약한 구성 요소가 실패해도 데이터를 잃지 않게 한다.
   • 보안 사고가 아닌 사건도 다루도록 사고 대응 계획을 넓힌다.
   • logs.cloud.gov 서비스에 카오스 봇을 만든다.

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4. IL-0296 Transloadit 의 us-east 리전 Redis 클러스터가 대역폭에 막혀 작업과 하트비트를 잃었다

   Transloadit2016

   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.

   오류율 상승지연 시간 증가부하 불균형

   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

   용량 한계

   구성 요소

   인메모리 캐시데이터베이스 복제

   기여 요인

   모니터링 사각지대미검증 가정수동 조치 악화

   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.

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원인별1