사례4건

4건 중 1~4번째

1. IL-0044 kube-prometheus-stack 업그레이드 뒤 Prometheus 가 WAL 재생 중 메모리를 50Gi 넘게 써서 시작할 때마다 OOMKilled 로 죽었다

   Saifeddine Rajhi2024

   증상

   kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하는 중에 여러 파드가 Ready 가 되지 않았다. 그중 prometheus-prometheus-operator-prometheus-0 파드는 3/4 Running 상태였고 최근에 OOMKilled 로 종료된 기록이 있었다.

   OOMKilled프로브 실패모니터링 중단

   촉발

   kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하던 중 Prometheus 가 시작하면서 WAL 을 재생했고, 이 과정에서 메모리 사용량이 메모리 제한을 넘었다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheus컨테이너 메모리 한도

   기여 요인

   한계 미인지여유 용량 부재

   감지

   팀은 kube-prometheus-stack 헬름 차트를 업그레이드하던 중 Prometheus 파드를 포함한 여러 파드가 Ready 가 되지 않는 것을 보았다. kubectl describe pod 와 Prometheus 로그로 OOMKilled 를 확인했다.

   조치

   • Prometheus 파드에 kubectl exec 로 들어가 promtool tsdb analyze . 를 실행해 haproxy_server_http_responses_total 처럼 카디널리티가 높은 지표를 찾았다.

   후속 조치

   • WAL 재생 중 메모리 오버헤드가 10% 에서 15% 정도의 허용 범위 안에 있는지 확인하고, Prometheus 를 메모리 제한에 가깝게 운영하지 않는다.
   • Prometheus 의 저장, 스크레이프, remote write 설정을 정기적으로 최적화하고, 최적화가 들어간 새 릴리스로 업그레이드한다.
   • OOM 크래시 루프에서 자동으로 복구하는 장치를 만든다. 예를 들어 OOM 이벤트가 나면 WAL 을 자동으로 지운다.
   • 메모리 사용량이 일정 기준을 넘으면 스크레이프를 멈추는 강제 스크레이프 제한을 둔다.

   교훈

   Prometheus 를 메모리 제한에 가깝게 운영하면 WAL 재생 중의 작은 오버헤드로도 OOM 이 난다. 가비지 컬렉션은 들쭉날쭉하고 카디널리티나 쿼리는 갑자기 늘 수 있으므로 메모리에 여유를 둔다. Prometheus 메모리 문제의 상당 부분은 카디널리티에서 온다. Prometheus 가 떠 있지 않을 때는 promtool tsdb analyze 로 카디널리티가 높은 지표를 찾는다. 메모리 제한만 올려서는 답이 되지 않았다. 메모리가 치솟는 것은 재생 단계뿐이었기 때문이다.

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2. IL-0046 계획된 재시작 뒤 Prometheus 가 WAL 을 다 읽기 전에 startupProbe 에 걸려 재시작을 반복했고 지표가 빠졌다

   UK Ministry of Justice2024

   증상

   2024-04-15 12:32 에 계획된 Prometheus 변경을 적용한 뒤 Prometheus 를 쓸 수 없게 되었다. 팀은 prometheus 파드가 여러 번 재시작한 것을 보았다. 그동안 Cloud Platform 에는 모니터링이 없었고 지표가 빠졌다.

   모니터링 중단프로브 실패

   촉발

   계획된 변경으로 Prometheus 를 재시작했는데 그때 WAL 수가 평소보다 많아, WAL 다시 읽기가 startupProbe 기본 허용 시간인 15분 안에 끝나지 않았다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheus

   기여 요인

   기본 설정 방치한계 미인지

   감지

   계획된 Prometheus 변경 뒤 팀이 prometheus 파드가 여러 번 재시작한 것을 보고 알았다. 처음 감지한 시각은 2024-04-15 12:32 였다.

   조치

   • startupProbe 허용 시간을 기본값 15분에서 30분으로 늘려 WAL 다시 읽기가 끝날 때까지 기다리게 했다.

   후속 조치

   • 팀은 계획된 Prometheus 재시작을 WAL 수가 적을 때 해서 재시작 시간을 줄이는 방안을 논의했다.
   • Prometheus 의 기본 CPU 와 메모리 요청값을 최대 사용량에 맞춰 설정했다.
   • 운영 환경의 WAL 수를 재현하는 테스트 환경을 만든다.
   • memory-snapshot-on-shutdown 과 auto-gomaxprocs 기능 플래그를 검토한다.
   • WAL 파일을 다른 위치의 원격 저장소에 두는 방법을 검토한다.
   • 운영과 같은 구성의 블루그린 Prometheus 를 만들어 운영에 적용하기 전에 변경을 시험하는 방안을 알아본다.
   • Amazon Managed Prometheus 를 간단히 조사한다.

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3. IL-0045 live 클러스터의 Prometheus 가 readiness probe 실패로 여러 번 재시작해 Cloud Platform 모니터링이 끊기고 메트릭이 빠졌다

   UK Ministry of Justice2023

   증상

   2023-11-01 10:15 에 Pingdom 이 Prometheus - live healthcheck 가 DOWN 이라며 PagerDuty 로 높은 우선순위 알림을 보냈다. 팀은 알림을 확인하고 Prometheus 서버 상태를 살폈다.

   모니터링 중단프로브 실패

   원인

   unknown

   구성 요소

   Prometheus

   기여 요인

   –

   감지

   Pingdom 의 Prometheus - live healthcheck 가 DOWN 이 되면서 PagerDuty 높은 우선순위 알림이 울렸다. 몇 분 사이에 같은 알림이 세 번 울리자 팀은 장애를 선언했다.

   조치

   • Prometheus 가 재시작하지 않도록 readiness probe 타임아웃을 3초에서 6초로 늘렸다.

   후속 조치

   • 이런 실패를 더 일찍 찾아내도록 점검을 더 꼼꼼히 할 방법을 찾는다.
   • 데이터베이스로 들어가는 데이터 수집의 양이 너무 많거나 시간이 너무 오래 걸리는지 조사한다.
   • 일부 쿼리가 Prometheus 에 부담을 줘서 Prometheus 가 readiness probe 에 응답하지 못하는지 조사한다.
   • Prometheus 에 상태 검사를 보내는 다른 서비스가 재시작을 일으키는지 조사한다.
   • 정기 velero 백업이 EBS 읽기와 쓰기를 방해해 재시작을 일으키는지 조사한다.

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4. IL-0176 시계열 급증으로 호스트 메모리가 바닥나자 oom_score_adj 999 를 받은 Prometheus 컨테이너가 커널 OOM Killer 에게 먼저 죽어 CrashLoopBackOff 에 빠졌다.

   LINE2020

   증상

   어느 월요일 아침, 엔지니어가 쿠버네티스 클러스터 경고를 보려고 Prometheus 대시보드를 열었는데 접속되지 않았다. Prometheus 서버 파드는 CrashLoopBackOff 상태였다.

   컨테이너 재시작 반복OOMKilled모니터링 중단프로브 실패

   촉발

   Prometheus 가 시작한 지 5분 만에 시계열 수가 2,162,256 까지 급증해 메모리 8GB 호스트의 메모리를 거의 다 썼다.

   원인

   용량 한계

   구성 요소

   Prometheuskubelet리눅스 커널

   기여 요인

   리소스 요청과 한도 미설정용량 계획 부재

   감지

   월요일 아침 엔지니어가 클러스터 경고를 확인하려고 Prometheus 대시보드를 열었다가 접속되지 않는 것을 보고 알았다.

   조치

   • Prometheus configMap 에서 불필요한 설정 대부분을 지워 컨테이너가 더 이상 비정상 종료되지 않게 했다.

   후속 조치

   • Prometheus 파드의 requests 와 limits 를 알맞게 고친다. 지금 문제를 완전히 풀지는 못해도 비슷한 문제를 막아 해결 시간을 줄인다.
   • 불필요한 수집 지표를 줄이도록 수집 대상이나 수집 간격을 조정한다.
   • Prometheus 에 필요한 메모리를 예측해 새 호스트를 마련하고 deploy-topology: Prometheus 같은 노드 레이블을 붙인 뒤, 매니페스트에 nodeSelector 를 넣어 Prometheus 파드가 그 호스트에만 배치되게 한다.

   교훈

   원인은 둘이었다. 첫째, Prometheus 파드의 requests 와 limits 를 잘못 잡아 Prometheus 서버 컨테이너가 높은 oom_score_adj 를 받았다. 둘째, 대규모 클러스터에서 Prometheus 가 쓸 메모리를 미리 예측하지 않았다. 쿠버네티스에서 파드의 QoS 클래스는 메모리가 모자랄 때 어느 컨테이너가 먼저 죽는지에 영향을 준다. 커널의 OOM Killer 는 메모리 사용량과 oom_score_adj 로 점수를 매기고, kubelet 은 QoS 클래스에 따라 oom_score_adj 를 정한다.

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원인별2