사례6건

6건 중 1~5번째

1. IL-0295 Pusher Channels mt1 클러스터의 메시지 발행 API 가 Redis 장애 조치 도중 11분 동안 거의 멈췄다

   Pusher2022

   증상

   2022-04-11 10:42 UTC 부터 mt1 클러스터에서 Channels 메시지 발행 API 를 11분 동안 거의 쓸 수 없었다. 상태 페이지는 10:44 무렵부터 10:53 무렵까지 MT1 API 요청의 오류율이 올랐다고 알렸다.

   서비스 중단지연 시간 증가스플릿 브레인

   촉발

   엔지니어는 Redis 설정의 복제 버퍼를 키운 것을 반영하려고 mt1 클러스터의 노드를 하나씩 교체하다가, 10:42 UTC 에 마스터 노드를 재시작했다. 장애 조치는 시작됐지만 끝나기 전에 Redis 프로세스가 종료됐다.

   원인

   소프트웨어 결함

   구성 요소

   인메모리 캐시데이터베이스 장애 조치 관리자

   기여 요인

   미검증 가정스테이징 불일치

   감지

   Pusher 는 10:44 UTC 무렵부터 MT1 API 요청의 오류율이 오른 것을 확인하고 상태 페이지에 알렸다.

   후속 조치

   • Redis 종료 스크립트가 노드를 끄기 전에 장애 조치가 끝났고 그 노드가 더는 마스터가 아닌지 확인하도록 고친다.

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2. IL-0240 인증 데이터베이스가 과부하에 걸려 Cloudflare API 와 대시보드가 6시간 33분 동안 실패하고 느려졌다

   Cloudflare2020

   증상

   14:43 UTC 에 네트워크 스위치 하나가 ping 에 응답하지 않는다는 알림이 울리기 시작했다. 장애 동안 API 쿼리 성공률이 한때 75%까지 떨어졌고, 대시보드는 평소보다 최대 80배 느려졌다.

   오류율 상승지연 시간 증가데이터베이스 과부하쓰기 거부패킷 손실

   촉발

   14:43 UTC 에 제어 플레인 데이터 센터의 네트워크 스위치 하나가 일부만 동작하는 상태에 빠졌다. LACP 와 BGP 는 계속 돌았지만 받은 패킷 일부를 전달하지 못했고, 스위치는 6분 뒤 스스로 회복했다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   NIC·케이블·스위치 포트 링크코디네이션 키-값 저장소데이터베이스 장애 조치 관리자데이터베이스데이터베이스 복제

   기여 요인

   자동화 증폭여유 용량 부재수동 조치 악화

   감지

   14:43 UTC 에 스위치가 ping 에 응답하지 않는다는 알림이 울리기 시작했다. 그 뒤 엔지니어들이 주 인증 데이터베이스가 과부하에 걸린 것을 확인했다.

   조치

   • SSL 인증서를 엣지로 보내는 속도와 메일 발송 같은 기능을 줄여 주 인증 데이터베이스가 늘어난 부하를 감당할 여유를 만들었다.
   • 읽기 복제본으로 처리할 수 있는 API 트래픽을 손으로 보조 데이터 센터로 돌렸다. API 가용성이 크게 나아졌다.
   • 대시보드 사용자의 불편이 커지자 인증 호출을 모두 주 데이터 센터로 되돌렸고, 성능이 떨어진 상태에서도 최대한 버티도록 주 데이터베이스를 계속 손봤다.
   • 21:20 UTC 에 첫 데이터베이스 복제본이 다시 만들어지자마자 자동으로 서비스에 투입됐고, 성능이 정상으로 돌아왔다.
   • 줄였던 서비스를 모두 다시 올려 밀린 비동기 처리가 따라잡게 했고, 한동안 지켜본 뒤 장애 종료를 선언했다.

   후속 조치

   • 새 primary 를 승격하면 데이터베이스 복제본을 모두 다시 만들어야 하는 클러스터 관리 시스템의 제약을 고친다. Cloudflare 는 글을 쓸 무렵 이 결함을 이미 고쳤다고 밝혔다.
   • 트래픽을 다른 데이터 센터로 돌려야 할 때 유연하게 대응하지 못하는 사용자 세션 시스템을 다시 설계한다.
   • 자동 복구 조치의 설정 값을 다시 검토한다. 적어도 데이터베이스 하나에서는 복제본을 primary 로 승격하는 절차를 그렇게 빨리 시작하지 않도록 장애 직후 설정을 바꿨다.
   • 이 장애에 얽힌 시스템마다 자기가 의존하는 시스템의 고장을 더 잘 견디도록 계속 조정한다.

   교훈

   모든 시스템에 이중화가 있었지만, 고장 난 시스템들은 완전히 멈추지 않고 성능이 떨어진 채로 동작했다. 그래서 뒤이어 일어난 일들을 미리 모델링하고 예상하기가 훨씬 어려웠다. 1분 만에 복제본을 승격하는 자동 조치는 Cloudflare 가 자랑하던 기능이었지만, 적어도 데이터베이스 하나에서는 그 조치가 원래 문제보다 더 큰 피해를 낼 수 있었다. 대부분의 범용 클러스터 관리 시스템은 비잔틴 장애를 견디는 프로토콜을 쓰지 않고 RAFT 처럼 단순한 프로토콜을 쓴다. 드문 장애 유형에 약하다고 알려진 단순한 프로토콜이 구현과 디버깅이 어려운 복잡한 프로토콜보다 안전한 경우가 많다고 Cloudflare 는 보았다.

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3. IL-0289 updown.io 의 주 MongoDB 서버가 쿼리에 평소보다 약 200배 느리게 응답해 사이트와 모니터링 데몬이 거의 멈췄는데 자동 페일오버가 일어나지 않았다

   updown.io2019

   증상

   2019년 4월 3일 2:30 am CEST 부터 updown.io 의 주 MongoDB 서버가 쿼리에 평소보다 약 200배 느리게 응답했다. 웹사이트와 모니터링 데몬이 거의 전부 멈췄다.

   지연 시간 증가서비스 중단장애 조치 실패

   촉발

   주 MongoDB 서버의 RAID5 를 이루는 SSD 3개 가운데 하나가 고장 나기 시작해 디스크 I/O 가 크게 느려졌다.

   원인

   하드웨어 고장

   구성 요소

   데이터베이스데이터베이스 장애 조치 관리자

   기여 요인

   –

   감지

   MongoDB 의 자동 페일오버는 하트비트가 계속 빠르게 응답해 문제를 감지하지 못했다. 운영자는 자고 있다가 8:45 am CEST 에야 문제를 알아챘다.

   조치

   • 보조 서버가 넘겨받을 준비가 됐는지 확인한 뒤 주 서버를 강제로 step down 시켰다. 8:56 am CEST 에 웹과 데몬 전체가 돌아왔지만, 보조 서버의 사양이 낮아 성능은 떨어졌다.
   • I/O 문제를 일으킨 SSD 를 RAID 어레이에서 빼자 서버가 원래 성능으로 돌아왔다.
   • 호스팅 업체에 SSD 교체 일정을 잡는 티켓을 열었다.
   • 4월 6일 12:48 pm 에 보조 서버를 더 높은 사양의 서버로 바꿨고, 그 뒤 응답 시간이 정상으로 돌아왔다.

   후속 조치

   • MongoDB 팀이 이 문제를 곧 고칠 것 같지 않아, MongoDB 가 살아 있지만 응답하지 않는 상황을 찾아 자동으로 step down 시키는 스크립트를 만든다.
   • 더 조사할 것이 없다고 확인되면 옛 보조 서버를 내리고 지운다.
   • 새 보조 서버가 며칠 동안 주 서버 역할을 버틸 수 있는지, clamscan 이 도는 밤까지 포함해 확인한다.
   • 주 서버가 정상으로 돌아오면 자동 step down 스크립트를 시험한다.
   • updown.io 의 제대로 된 상태 페이지를 만든다.
   • MongoDB 가 Storage Node Watchdog 을 커뮤니티 에디션에도 제공하자 이를 켜서 한동안 시험했다. 잘 동작해 직접 만든 스크립트는 지웠다.

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4. IL-0210 43초 네트워크 단절 뒤 MySQL 프라이머리가 미국 서부로 넘어가 GitHub.com 이 24시간 11분 동안 느려지고 오래된 데이터를 보여 줬다

   GitHub2018

   증상

   2018년 10월 21일 22:54 UTC 에 내부 모니터링 시스템이 여러 시스템에서 장애가 났다는 알림을 쏟아내기 시작했다. 23:02 UTC 에 첫 대응 팀은 여러 데이터베이스 클러스터의 토폴로지가 예상하지 못한 상태라는 것을 확인했다.

   스플릿 브레인장애 조치 실패복제 지연지연 시간 증가

   촉발

   10월 21일 22:52 UTC 에 고장 난 100G 광 장비를 교체하는 정기 유지보수 작업 중 미국 동부 네트워크 허브와 동부 주 데이터센터 사이의 연결이 끊겼다. 연결은 43초 만에 돌아왔다.

   원인

   DNS·네트워크 장애

   구성 요소

   데이터베이스데이터베이스 장애 조치 관리자데이터베이스 복제데이터베이스 백업과 스냅숏NIC·케이블·스위치 포트 링크

   기여 요인

   자동화 증폭미검증 가정

   감지

   22:54 UTC 에 내부 모니터링 시스템이 알림을 내기 시작해 여러 엔지니어가 알림을 분류했다. 23:02 UTC 에 첫 대응 팀이 Orchestrator API 를 조회해 복제 토폴로지에 서부 데이터센터 서버만 남은 것을 확인했다.

   조치

   • 23:07 UTC 에 내부 배포 도구를 수동으로 잠가 더는 변경이 들어오지 않게 했다.
   • 푸시 같은 메타데이터를 쓰는 작업을 멈추려고 웹훅 전송과 GitHub Pages 빌드를 일시 중지했다.
   • 10월 22일 06:51 UTC 까지 여러 클러스터를 미국 동부 데이터센터에서 백업으로 복원했고, 복원된 서버는 서부에서 새 데이터를 복제받기 시작했다.
   • 외부 저장소에서 내려받는 처리량 한계를 피하려고 서부 데이터센터에서 직접 복원하는 방법을 찾았다.
   • 11:12 UTC 에 모든 데이터베이스 프라이머리를 다시 미국 동부에 세웠다.
   • 미국 동부 퍼블릭 클라우드에 MySQL 읽기 복제본을 추가로 띄워 읽기 요청을 더 많은 서버로 나눴고, 복제본 전체의 사용률이 내려가 복제가 따라잡았다.
   • 복제본이 맞춰진 뒤 16:24 UTC 에 원래 토폴로지로 페일오버했다.
   • 밀린 웹훅 이벤트와 Pages 빌드를 처리했다. 웹훅 페이로드 약 200,000건이 내부 TTL 을 넘겨 버려진 것을 발견하자 처리를 멈추고 TTL 을 당분간 늘리는 변경을 배포했다.

   후속 조치

   • 각 클러스터에서 서부로 복제되지 않은 쓰기를 담은 MySQL 바이너리 로그를 분석해, 자동으로 맞출 수 있는 쓰기와 사용자에게 연락해야 하는 쓰기를 가린다.
   • GitHub Pages 빌드가 멈춘 상황에서도 공지 글을 낼 수 있게 한다.
   • 장애 중 복구 예상 시간을 더 정확하게 알린다.
   • Orchestrator 설정을 고쳐 데이터베이스 프라이머리가 리전 경계를 넘어 승격되지 않게 한다.
   • 녹색, 노란색, 빨간색 세 단계만 있던 상태 표시를 새 상태 보고 방식으로 옮겨 플랫폼 구성 요소마다 상태를 보여 준다.
   • 여러 데이터센터에서 트래픽을 받는 active/active/active 구성으로 옮기는 일을 앞당겨, 시설 단위 N+1 이중화로 데이터센터 하나가 통째로 망가져도 사용자에게 영향이 없게 한다.
   • 시스템이 기대는 가정을 더 적극적으로 시험한다.
   • 장애 시나리오를 사용자에게 닿기 전에 검증하는 관행을 들이고, 장애 주입과 카오스 엔지니어링 도구에 투자한다.

   교훈

   GitHub 은 Orchestrator 가 설정대로 움직였지만 애플리케이션 계층은 그 토폴로지 변경을 견디지 못했다고 봤다. 리전 안의 리더 선출은 대체로 안전하지만, 갑자기 생긴 대륙 간 지연이 이번 장애를 키운 큰 요인이었다. 자동 페일오버 설정은 애플리케이션이 기대하는 것과 맞춰야 한다. GitHub 은 이만큼 복잡한 서비스 체계에서는 운영 통제를 조이거나 대응을 빠르게 하는 것만으로는 안정성을 지킬 수 없다고 판단했다. 그래서 가정을 더 적극적으로 시험하고, 장애 시나리오를 사용자에게 닿기 전에 검증하기로 했다. 복구 예상 시간은 모든 변수를 고려하지 못해 틀렸다.

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5. IL-0430 Redis 장애 조치 뒤 Mackerel 전체가 느려지고 생존 여부 감시가 4시간 넘게 멈췄다

   Hatena2018

   증상

   10시 51분 Redis 에 장애 조치가 일어난 뒤 애플리케이션 서버가 Redis 에 접속하지 못해 Mackerel 이 요청에 제대로 응답하지 못했다. Mackerel 시스템 전체가 불안정해졌고 생존 여부 감시가 멈췄다.

   모니터링 중단지연 시간 증가간헐적 타임아웃

   촉발

   감시 데이터를 담는 Redis 를 스케일업하려고 복제를 구성하는 작업을 했다. 복제 구성에 시간이 걸리는 동안 Redis 가 응답하지 않았고, keepalived 가 이를 노드 고장으로 판단해 의도하지 않은 장애 조치를 일으켰다.

   원인

   설정 변경

   구성 요소

   인메모리 캐시데이터베이스 복제데이터베이스 장애 조치 관리자

   기여 요인

   자동화 증폭장애 중첩

   조치

   • Redis 를 올바른 쪽으로 다시 전환하고 애플리케이션이 돌아온 것을 잠시 확인했다.
   • 애플리케이션 서버를 차례로 재시작했지만 증상은 나아지지 않았다.
   • 부적절한 메트릭을 보내는 Mackerel 조직을 찾아 그 요청을 차단했다.
   • 애플리케이션 서버의 타임아웃 간격을 조정했다.
   • TSDB 인 Diamond 를 임시로 증설했다.
   • Kinesis 샤드 수와 Redis Cluster 샤드 수를 늘렸다.
   • API 용 애플리케이션 서버를 스케일아웃했다.
   • 잠시 점검 모드로 바꿔 사내에서 확인한 뒤 외부 요청을 조금씩 되돌렸다.

   후속 조치

   • 짧은 부하 증가로는 장애 조치가 일어나지 않도록 Redis 의 keepalived 헬스 체크 횟수를 늘렸다.
   • 애플리케이션 성능에 여유를 두려고 Redis 를 스케일업했다.
   • 애플리케이션 서버 대수를 늘렸다.
   • 애플리케이션을 고쳐 필요한 감시 데이터만 Redis 에 저장하게 해 Redis 메모리 사용량을 줄였다.
   • 부적절한 API 요청을 빨리 찾아내 대시보드에서 볼 수 있는 체계를 만들었다.
   • 부적절한 요청을 보내는 조직을 빨리 차단하는 기능을 만들었다.
   • 부적절한 요청을 더 정확히 찾아내고 API Limit 같은 기능을 더하는 것을 검토한다.
   • 애플리케이션 서버의 내부 처리 모니터링을 강화해 장애가 나기 전에 대응할 수 있게 한다.

   교훈

   Hatena 는 상세한 원인을 밝히지 못했다. 그래도 장애 조치 오작동을 막고, 애플리케이션 성능에 여유를 더 두고, Redis 에 저장하는 데이터를 줄이고, 부적절한 요청을 빨리 찾아 막으면 이번처럼 긴 장애는 막을 수 있다고 보았다. 장애가 나더라도 영향이 좁은 범위에 그치도록 하는 작업을 이어 가겠다고 했다.

   사례 보기

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