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그래프

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  • 사례

사례2건

2건 중 1~2번째

  1. 증상

    Ballast 파일을 만드는 스크립트를 실행한 직후 에러율, 데이터베이스 연결, Health Check 알람이 수백 건 한꺼번에 울렸다. 알람 메시지를 읽기도 전에 다음 알람이 쏟아졌고, 정상적인 게임 이용이 어렵다고 본 팀은 16시 52분에 긴급 점검을 시작했다.

    촉발

    디스크가 가득 찰 때를 대비해 Ballast 파일을 만드는 스크립트를 실행했는데, 파일 경로가 잘못 설정돼 Block Device를 가리켰다. 이 명령에는 대상 경로에 파일이 이미 있는지 확인하는 안전장치가 없어 파티션을 그대로 덮어썼다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    작업 직후 미리 설정해 둔 메트릭으로 알았다. 에러율, 데이터베이스 연결, Health Check 알람이 수백 건 동시에 울렸다. 2차 장애는 새벽 2시 42분 데이터베이스의 모든 쿼리와 요청이 실패하는 것을 관측하고 알았다.

    조치
    • 정상적인 게임 이용이 어렵다고 보고 운영팀에 요청해 16시 52분부터 긴급 점검을 시작했다.
    • SST 파일의 구조를 해독하고, 장애 다음날 오전 4시쯤 Spark로 SST 파일 내용을 CSV 텍스트 파일로 추출하는 샘플 코드를 작성했다. 예상 처리 시간이 약 24시간으로 너무 길어 CockroachDB CLI 소스코드를 필요한 작업에 맞게 고쳐 10배 이상 빠르게 했다.
    • 오전 10시 30분쯤부터 마지막까지 살아남은 노드 7대의 SST 파일 약 7.5TB를 CSV로 변환하며 나오는 에러를 고치는 작업을 반복했다.
    • IMPORT INTO는 실행하는 동안 테이블을 오프라인으로 만들고, 키 충돌이 하나라도 나면 전부 Revert한다. 이 제약을 확인한 팀은 이튿날 오후 12시부터 중복을 없애 데이터베이스에 바로 넣을 수 있는 하나의 큰 CSV 파일로 병합하는 Spark 코드를 작성했다.
    • 스토리지가 넉넉한 새 데이터베이스 클러스터에 데이터를 넣기 시작했고, 시간이 너무 오래 걸릴 것으로 보여 유저마다 가장 최근 스냅샷 1개와 가장 최근 저널 300개만 복원하기로 범위를 좁혔다.
    • 서비스 재개에 쓸 깨끗한 클러스터를 따로 준비해 저널, 스냅샷, 유저 테이블 외의 테이블은 백업에서 복원했다. 저널과 스냅샷 테이블은 전처리한 CSV에서 Import했고, 유저 테이블은 서버 로직으로 다시 만들어 오후 8시에 모든 작업을 마쳤다.
    • 일부 유저를 샘플링해 분석 로그에 기록된 상태와 최종값이 같은지 검증했고, 모든 유저의 스냅샷 리플레이가 정상적으로 동작하는지 검증했다.
    • 이튿날 23시 37분, 30시간 50분 만에 서비스를 다시 열었다.
    • 부하로 장애가 난 DevPlay 플랫폼의 AWS RDS 데이터베이스를 일시적인 순단을 감수하고 Failover해 정상화했다.
    • 공식 백업과 복원 기능으로 데이터를 옮겨 기존 m5d 인스턴스를 더 많은 대수로 쓰는 세 번째 데이터베이스 클러스터를 구성했다. CockroachDB 서포트 엔지니어들과 논의해 TPC-C 벤치마크에 쓰는 것과 비슷한 설정값을 적용해 데이터를 옮기는 시간을 줄였다.
    • 오전 8시 30분, 총 점검 시간 36시간 29분 만에 임시점검을 끝냈다.
    후속 조치
    • 프로덕션 인프라 작업은 아무리 사소해도 반드시 작업자 2명 이상이 참여하도록 규칙을 바꿨다.
    • 작업에 쓸 스크립트와 작업 시나리오를 엄격하게 작성해 미리 팀 안에 공유하고 리뷰를 받도록 했다.
    교훈

    숙련된 작업자도 사람인 이상 실수할 수 있으므로, 실수를 막으려면 사람에게 기대지 말고 시스템을 갖춰야 한다. 복구할 수 있었던 바탕은 세 가지였다. 작업자 개인을 탓하지 않고 대응 과정을 기록해 액션 아이템을 정하는 장애 대응 원칙이 있었고, 과거 장애 경험이 기록으로 쌓여 있었으며, 인프라 운영과 데이터 분석을 맡는 팀이 한 조직에 있었다.

  2. 증상

    2021년 3월 6일 11시 길드 업데이트 점검을 마친 뒤 데이터베이스 CPU 사용량이 예상보다 조금 높았다. 11시 30분쯤 24코어 머신인 데이터베이스 노드 하나가 24코어를 모두 쓰며 CPU 사용량이 최대치에 이르렀고, 같은 시각 서버 지표에서 상당한 양의 에러가 보이기 시작했다. 곧 다른 두 노드에서도 CPU 사용량 이상이 나타났다.

    촉발

    길드 업데이트 점검 뒤 서비스를 열자 모든 유저가 곧바로 새 기능을 썼고, 분석용 테이블에 guild-<uuid> 형식의 Primary Key가 매우 빠르게 쓰였다. 리팩토링으로 Primary Key 형식이 바뀐 테이블도 있었다.

    원인
    구성 요소
    기여 요인
    감지

    모니터링 중 한 노드의 CPU 사용량이 최대치에 이르렀다는 소식과 함께 서버 지표에서 에러가 관측돼 알았다. 이후 노드 문제는 Host Status Check 실패 슬랙 알림과 이상 로그 감지 채널의 알림으로 알았다.

    조치
    • 기존 유저를 내보내지 않고 새 로그인만 막아 입장 인원을 0명으로 둔 대기열처럼 썼고, 지표를 보며 막고 풀기를 반복해 동시 접속자 수를 조절했다.
    • 오후 2시 50분 노드 여러 대가 health check를 통과하지 못하자 아무도 게임을 할 수 없는 전체 긴급 점검에 들어갔다.
    • 전체 데이터베이스 백업이 멈추자 테이블 단위로 백업했다. 부하가 몰린 것은 특정 테이블의 일부 Range였고 그 테이블은 다른 테이블로 복구할 수 있었기 때문이다.
    • 서비스를 열기 전에 데이터베이스 부하를 최대한 줄이려고 플레이 기록 저장을 잠시 멈췄다.
    • 오후 6시 반쯤 문제가 된 테이블들에 Split 작업을 시작해 부하가 모든 노드에 고르게 나뉘도록 했다.
    • Host Status Check에 실패하고 filemap_fdatawait_range_keep_errors 로그가 나온 노드를 클러스터에서 빼기로 하고, Range 분리와 그 노드의 Decommission을 함께 진행했다. Decommission이 끝나자 복제되지 않은 Range가 0이 되고 지표가 안정됐다.
    • 서비스를 다시 연 뒤 한 노드가 CPU를 100% 쓰자 다시 대기열 방식으로 접속을 조절해 CPU 사용량을 안정시켰다.
    • 같은 노드가 거듭 CPU 100%에 이르러 노드 자체의 문제로 보고 그 노드를 종료해 문제를 끝냈다.
    교훈

    일반 RDBMS에서는 Primary Key prefix를 바꿔도 큰 문제가 되지 않지만, 분산 처리를 하는 CockroachDB의 프로덕션 클러스터에서는 이런 변경에 상당한 주의가 필요하다. 팀은 CockroachDB 스터디에서 문서와 자료를 읽어 이 내용을 알고 있었다. 그러나 직접 겪어 보니 글로 읽어 알던 것보다 훨씬 큰 일이었다.

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이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스. 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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