사례2건

2건 중 1~2번째

1. IL-0216 데이터센터 전환 직후 CirrusSearch Elasticsearch 지연이 치솟아 위키 검색이 일부 사용자에게 늦거나 안 됐다

   Wikimedia Foundation2023

   증상

   2023년 9월 20일 14:08 UTC 에 "CirrusSearch codfw 95th percentile latency - more_like" 알림이 울렸다. 그동안 모든 위키의 검색이 일부 사용자에게 늦거나 되지 않았다.

   지연 시간 증가오류율 상승부하 불균형요청 오라우팅

   촉발

   14:00 UTC 에 주 데이터센터를 EQIAD 에서 CODFW 로 전환했다. 주 데이터센터가 아닌 eqiad 로 갈 것으로 예상한 more_like 쿼리가 주 데이터센터인 codfw 로 갔다. RESTBase 가 이 요청을 GET 이 아니라 POST 로 보낸 것이 원인으로 보였다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   Elasticsearch 와 OpenSearch인메모리 캐시

   기여 요인

   미검증 가정데워진 캐시에 기댄 구조런북 부재

   감지

   자동 모니터링이 먼저 찾았지만 사용자에게 영향이 가기 전에 막을 만큼 빠르지는 않았다. 14:08 UTC 에 CirrusSearch codfw more_like p95 지연 알림이 IRC 와 Search Platform 메일 목록으로 갔고, 14:14 UTC 에 Hashar 가 #wikimedia-search 에서 알려 엔지니어들이 문제를 찾기 시작했다. 호출받은 사람은 없었고, SRE 들은 데이터센터 전환 때문에 이미 경계하고 있었다.

   조치

   • 14:26 UTC 에 Grafana 에서 부하가 극도로 높은 elastic2044 를 보고 inflatador 가 이 노드를 클러스터에서 뺐고, 지연이 정상으로 내려가기 시작했다.

   후속 조치

   • 데이터센터 전환 전에 필요한 Elasticsearch 관련 작업을 정한다.
   • Switch Datacenter 문서의 ElasticSearch 절을 고친다.
   • 데이터센터 전환 개선 제안인 T285347 을 검토해 적용할지 정한다.
   • 여러 데이터센터를 운영할 때 두 데이터센터 모두에서 CirrusSearch 쿼리 캐시가 데워져 있도록 RESTBase /related/{article} 엔드포인트가 POST 가 아니라 GET 요청을 보내게 바꾼다.
   • 바쁜 위키, 특히 enwiki_content 의 현재 샤드 배치를 검토한다.

   교훈

   데이터센터 전환 때문에 SRE 들이 경계하고 있어 영향을 바로 알아챘고, 노드 하나를 빼는 간단한 조치로 빠르게 완화했다. 잘못된 점은 more_like 쿼리가 예상과 달리 주 데이터센터로 간 것이었다. RESTBase 가 이 요청을 GET 이 아니라 POST 로 보내 주 데이터센터로만 갈 수 있었던 것이 원인으로 보였다. 급히 완화하느라 부하가 높은 호스트의 샤드 배치는 확인하지 않았다.

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2. 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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원인별2