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그래프

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사례4건

4건 중 1~4번째

  1. 증상

    9월 27일 22:58 UTC 에 쿼리 큐 깊이 알림이 울렸다. Azure West Europe 리전 고객의 쿼리가 느려지고 타임아웃됐다. 쓰기는 계속 받았지만 일부 파티션에서는 새 데이터를 바로 조회할 수 없었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    9월 27일 22:58 UTC 에 쿼리 큐 깊이 알림이 울려 장애 대응이 시작됐다.

    조치
    • 쿼리 계층 용량을 두 배로 늘렸다.
    • 9월 28일 아침에 멈춘 스토리지 파드를 하나씩 재시작했다.
    • 9월 29일 08:58 UTC 에 readiness 검사 타임아웃을 올려 전체에 배포했다.
    • 재시작 뒤 복구 동시성을 두 배로 늘렸다.
    • 9월 30일 00:25 UTC 에 정리 타임아웃을 24시간으로 올려 안전장치가 일으키던 강제 재시작을 멈췄다.
    • 스토리지 파드마다 자원 요청을 올려 호스트에 올라가는 파드 수를 줄였고, 파드마다 페이지 캐시용 메모리와 디스크 처리량이 두 배가 됐다.
    후속 조치
    • 페이지 폴트 비율, 캐시 커버리지, 스토리지 볼륨의 디스크 읽기, 쿼리 중단 비율에 경고 알림을 더했다. 알림은 캐시 압박이 고객에게 보이기 전에 울리도록 만들었다.
    • 런북에 major page fault 를 스토리지 성능 저하의 선행 지표로 적고, 조정할 수 있는 완화 설정을 자세히 적었다.
    • 스토리지 엔진의 참조 누수를 계속 추적한다.
    • 디스크 검사를 상태 검사 경로에서 뺀다.
    교훈

    캐시가 모자란 상태는 메모리 지표에 드러나지 않았다. 스토리지 프로세스가 메모리를 적게 쓰고 나머지를 페이지 캐시가 차지하기 때문이다. InfluxData 는 major page fault 를 스토리지 성능 저하의 선행 지표로 본다. InfluxData 는 스토리지 엔진의 참조 누수와 상태 검사 경로의 디스크 검사가 이런 장애를 일으키는 위험 요인은 아니며, 진단과 복구 중에 눈에 띄어 조사할 만한 현상이라고 밝혔다.

  2. 증상

    13:30 UTC 에 ZooKeeperWait 지표가 갑자기 오른다는 알림이 왔다. 이 클러스터의 알림 기준은 낮은 쪽 10초, 높은 쪽 20초인데 값은 수천 초였다. 값은 대칭으로 이중화된 인스턴스 세 곳에서 똑같이 올랐다.

    촉발

    몇 달 동안 네트워크에서 떨어져 있던 클라이언트 머신 두 대가 다시 연결되면서, 그동안 쌓인 몇 달 치 헬스 체크 데이터를 아주 작은 배치로 빠르게 보냈다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    13:30 UTC 에 팀은 ZooKeeperWait 지표가 갑자기 오른다는 알림을 받았다. 이 클러스터 크기에 맞춘 알림 기준은 낮은 쪽 10초, 높은 쪽 20초였다.

    조치
    • 쌓인 파트를 끝내 정리하지 못한 5분 단위 파티션 테이블을 장애 뒤 DROP-CREATE 로 다시 만들어 정상으로 되돌렸다.
    • 그 테이블의 파티션 단위를 분에서 시간으로 넓혔다.
    후속 조치
    • 루트 MaterializedView 테이블에서 범위를 벗어난 타임스탬프를 거부하도록 구현했다.
    • 두 번째 MaterializedView 가 거부된 데이터의 통계를 기록한다.
    • 거부 범위는 과거 데이터 백필을 위해 일부러 넓게 잡았고, 거부되는 데이터를 모아 가며 범위를 다듬는다.
    • 타임스탬프가 며칠이나 몇 달에 걸친 insert 쿼리 하나로 이번 상황을 재현하는 최소 시험 시나리오를 만들었다.
    • 관측 기능을 여러 가지 개선한다.
    교훈

    이 파이프라인은 주로 데이터 양을 다루지만, 어긋난 타임스탬프도 카디널리티 변화만큼 파이프라인을 흔들 수 있었다. 이상한 지표를 바로 설명하지 못했다고 치워 두면 안 된다. 이번에도 원인으로 이끈 것은 처음에 무시한 insert 크기 감소였다. 중앙값과 평균은 각자 쓸모가 있고, 이번에는 평균이 실마리였다. 파티션이 너무 적으면 파트가 커지고 mutation 이 느려지며 TTL 이 너무 비싸지거나 아예 동작하지 않는다. 반대로 너무 많으면 열 스캔과 집계 쿼리가 느려지고 Keeper 가 과부하된다. Keeper 작업은 파트 수에 따라 선형보다 훨씬 빠르게 늘었다.

  3. 증상

    2024년 9월 18일 데이터센터 전환을 앞두고 cookbook 으로 원형 복제를 설정하던 중, 21:28 UTC 쯤 엔지니어가 x1 섹션의 primary master 가 복제를 하지 않는 것을 orchestrator 에서 먼저 알아챘다. es6 섹션도 같은 상태였다.

    촉발

    다음 주 데이터센터 전환을 앞두고 cookbook 이 핵심 데이터베이스를 eqiad 에서 codfw 로 가는 한 방향 복제에서 원형 복제로 바꿨다. ROW 기반 복제를 쓰는 x1 섹션에 codfw 에서 eqiad 로 가는 복제를 설정하고 pt-heartbeat 를 시작하자, eqiad 서버에 없는 heartbeat 행을 갱신하려다 복제가 멈췄다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    원형 복제의 일반 모니터링이 아직 켜지지 않아, 엔지니어가 orchestrator 에서 먼저 알아챘다. 복제 자동화가 처음 도는 날이라 평소보다 많은 사람이 데이터베이스 상태를 지켜보고 있었다. 사용자에게 영향을 준 eqiad 에서 codfw 로 가는 방향의 고장은 Icinga 알림이 잡았다. 온콜 호출을 받은 사람은 없었다.

    조치
    • SET GLOBAL Replication_wild_ignore_table='heartbeat.%'; 로 heartbeat 테이블 복제를 건너뛰게 해 복제가 다시 흐르게 했다.
    • es 호스트에는 원래 고장이 난 방향에 맞춰, binlog 기록을 끈 채 eqiad 서버마다 빠진 codfw heartbeat 행을 직접 넣었다. 명령은 set sql_log_bin=0; INSERT INTO heartbeat.heartbeat (server_id, shard, datacenter) VALUES (<codfw-server-id>, 'es6' [or 'es7'], 'codfw'); 였다. es6 에서 먼저 시험했고, es7 에는 원형 복제를 설정하기 전에 미리 넣었다.
    • x1 codfw 호스트마다 binlog 기록을 끈 채 빠진 heartbeat 행을 넣어, 임시로 걸어 둔 heartbeat 무시 설정을 대신했다. 명령은 set sql_log_bin=0; INSERT INTO heartbeat.heartbeat (server_id, shard, datacenter) VALUES (<eqiad-server-id>, 'x1', 'eqiad'); 였다.
    후속 조치
    • 같은 문제를 다시 겪지 않게 한다. 빠진 행을 찾으면 직접 넣는 방식을 유력하게 본다.
    • 유지 보수 뒤 복제가 의도대로 양방향으로 동작하는지 확인하는 상태 점검을 cookbook 에 넣는다.
    • 유지 보수를 다른 순서로, 또는 섹션마다 따로 돌릴 수 있는 옵션을 더한다.
    • Phabricator 를 마지막에 한 번만 갱신하지 않고 섹션마다 갱신한다.
    • 모니터링의 빈틈을 메운다.
    • x1 과 ROW 를 쓰는 읽기·쓰기 es 호스트에서 pt-heartbeat-wikimedia 가 자기 세션을 STATEMENT 로 쓰도록 고쳐 배포했다.
    교훈

    원형 복제는 평소 운영 방식이 아니어서 heartbeat 테이블을 지우는 첫 조치가 문제를 eqiad 에서 codfw 로 옮기기만 했다. TRUNCATE 는 DDL 이라 늘 STATEMENT 모드로 전달되므로 이번에는 DELETE 보다 나았겠지만, 더 위험해서 고려하지 않았다. ROW 기반 복제, pt-heartbeat, 서버마다 다른 heartbeat 테이블 행이 겹친 문제는 이전 유지 보수 기록에 없었다. 자동화의 점검은 설정 직후 한 번이 아니라 모든 작업이 끝난 뒤에도 복제 채널을 확인했어야 했다. Wikimedia 는 어느 호스트에서도 sql_skip_slave_counter 를 쓰지 않아 더 큰 문제나 데이터 손실을 피한 것을 잘된 점으로 꼽았다.

  4. 증상

    Aurora MySQL 의 reader 가 이유를 알 수 없이 재시작했다. 그 직후부터 writer 의 insert latency 가 7배쯤 오르는 등 writer 성능이 크게 떨어진 상태가 오래 이어졌다. 같은 일이 2019년 11월 두 주 사이에 두 번 일어났다.

    촉발

    reader 에서 오래 도는 쿼리 때문에 롤백 세그먼트가 계속 커진 끝에 reader 가 재시작했다. 글쓴이는 그 쿼리가 Redash 에서 reader 로 보낸 것이었다고 기억한다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    조치
    • 팀은 writer 성능이 원래대로 돌아올 때까지 지켜보기만 했다.
    후속 조치
    • 롤백 세그먼트 길이를 Datadog 의 mysql.innodb.history_list_length 로 감시하는 모니터를 더했다.
    • reader 가 재시작할 만큼 오래 도는 쿼리를 찾으면 바로 kill 하게 했다.
    • 모니터 알림이 거의 매주 울리게 되자 사내에 알린 뒤 max_execution_time 을 설정해, 일정 시간이 지난 쿼리를 강제로 끝내게 했다.
    교훈

    롤백 세그먼트가 커지지 않도록 트랜잭션을 작게 해야 한다. 롤백 세그먼트는 클러스터 전체가 함께 쓰므로, 한번 커지면 인스턴스를 바꿔도 해제가 끝나기를 기다리는 수밖에 없다. 롤백 세그먼트 길이는 show engine innodb status 의 "History list length" 값으로 볼 수 있다.

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이 4건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 데이터베이스 복제. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.

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