그래프
사례2건
2건 중 1~2번째
- 증상
2025-03-12 10:58 UTC 부터 백엔드 응답 시간이 높다는 알림이 들어왔다. 3월 12일과 13일 이틀 동안 mw-api-int, mw-parsoid, mw-jobrunner 에서 지연이 커지고 데이터베이스 오류가 늘었다. External Storage 클러스터의 부하와 연결 수도 크게 늘었다.
- 촉발
mw-api-int, mw-parsoid, mw-jobrunner 를 PHP 8.1 로 옮기는 예정된 Scap 배포가 장애를 일으켰다. 3월 12일 10:44 UTC 에 1126607[puppet] 과 1126650 [deployment-charts] 를, 3월 13일 11:15 UTC 에 1127476[puppet] 과 1127478[deployment-charts] 를 배포했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
3월 12일 10:58 UTC 에 백엔드 응답 시간이 높다는 알림이 들어오기 시작했다. 처음 세운 가설은 특정 네트워크나 클라이언트의 많은 트래픽, 잘못 실행된 예약 작업, 자원을 많이 먹는 changeprop-jobqueue 작업이었다. 원인을 가리켰을 MediaWikiMemcachedHighErrorRate 알림은 logstash-prometheus 파이프라인이 밀려 빠지거나 곧바로 회복됐다. 장애 중에는 알림 78개가 울리고 있어서, 그 알림이 울렸더라도 부수 증상으로 보고 넘겼을 가능성이 컸다.
- 조치
- 3월 12일 13:19 UTC 에 cirrus-streaming-updater 의 SUP 병렬도를 낮추는 패치 1126988[deployment-charts] 를 배포했다.
- 13:33 에 1127000[deployment-charts] 로 changeprop-jobqueue 의 categoryMembershipChange 작업 동시성을 낮췄다.
- 13:44 에 1126607[puppet] 과 1126650 [deployment-charts] 를 되돌리고 Scap 을 다시 돌렸다.
- 3월 13일 11:34 UTC 에 changeprop-jobqueue 를 롤링 재시작했다.
- 11:43 에 mw-api-int 를 롤링 재시작했다.
- 11:44 에 1127500[deployment-charts] 로 changeprop-jobqueue 의 categorymembership 작업을 껐다.
- 11:46 에 1127476[puppet] 과 1127478[deployment-charts] 를 되돌렸다.
- 11:58 에 되돌린 내용을 반영하려고 mw-api-int 를 다시 배포했다.
- 12:07 에 mw-api-int 의 레플리카 수를 늘렸다.
- 12:28 에 되돌린 내용을 반영하려고 mw-jobrunner 를 다시 배포했다.
- 14:06 에 되돌린 내용을 반영하려고 mw-parsoid 를 다시 배포했다.
- 후속 조치
- 장애 때 channel:Memcached 로 보내는 메시지 양을 줄인다.
- Scap 에 helm 롤백 기능을 넣는다.
- -Dbuild_mw_container_image:False 로 실행할 때도 Scap 이 helmfile-defaults 를 갱신해야 하는지 검토한다.
- MediaWiki 이미지에서 envvars.inc 를 뺄지 검토한다.
- 서로 관련된 구성 요소를 한꺼번에 보여 주고 따라갈 링크를 담은 "Why" 대시보드를 만들지 검토한다.
- 장애 대응 조율을 개선한다. 누가 무엇을 맡았는지, 누가 대응에 들어오고 나갔는지 장애 조율자가 알 수 있어야 한다. 또 맥락 없는 의견과 대응과 관계없는 논의로 채널이 시끄러워지지 않아야 한다.
- 장애 중에 MediaWiki 개발자와 연락해 개발자의 관점을 바로 들을 수 있게 한다.
- 교훈
Wikimedia 는 기술적 원인보다, 3월 12일 장애 때부터 MediaWiki 배포 세 곳이 Memcached 클러스터에 닿지 못하고 있다는 것을 알아채지 못한 이유가 더 중요하다고 봤다. 알림에 연결된 대시보드는 무엇이 일어나는지만 보여 줬다. Wikimedia 는 서로 의존하거나 영향을 주는 구성 요소를 함께 보여 주는 대시보드가 있었다면 달랐을 것이라고 적었다. 예를 들어 SQLBlobStore 키는 External Storage 와 바로 이어져 있다. 원인을 가리킬 알림은 곧바로 회복됐다. 그 알림이 울렸더라도 알림 78개 사이에서는 부수 증상으로 봤을 수 있었다. 응답자가 많았지만 누가 무엇을 하는지, 누가 대응에 들어오고 나갔는지 분명하지 않아 장애 조율자가 조율하기 어려웠다. 외부 사용자 영향을 제대로 가늠하지 못해 실제보다 심각하게 여겼다. trace.wikimedia.org 도 장애 중에 쓰지 않았다.
- 증상
패키지 매출 랭킹 기능을 배포한 뒤 버그 픽스를 몇 차례 더 배포하고 유저를 재접속시키자 Database 알람이 울렸고, Database CPU 그래프가 100%에서 내려오지 않았다. Database 접속에 문제가 생기면서 유저들이 게임에 정상적으로 접속하거나 플레이할 수 없었다.
- 촉발
새 패키지 매출 랭킹 기능의 집계 쿼리가 들어간 배포 뒤 버그 픽스를 추가로 배포하고 유저를 재접속시키면서, 캐시가 빈 서버들이 이 쿼리를 한꺼번에 실행했다.
- 원인
- 구성 요소
- 기여 요인
- 감지
버그 픽스를 추가로 배포하고 유저를 재접속시킨 뒤 Database 알람이 울려 CPU 그래프를 보고 알았다.
- 조치
- 서버 점검을 걸었다.
- 문제가 된 패키지 매출 랭킹 기능을 켜고 끌 수 있는 설정을 빠르게 추가해 꺼 둔 뒤 서비스를 정상화했다.
- 판매 시작 시간을 공유하는 상품들의 product_id 조건을 하나로 묶고, 의미가 없는 현재 시각 조건을 지운 쿼리로 바꿔 바로 적용했다.
- 모든 서버가 함께 쓰는 캐시를 스케줄러 서버에 따로 두었다. 각 서버는 Database 대신 원격 저장소의 결과를 읽고, 요청은 큐에 넣는다. 스케줄러 서버는 주기적으로 마지막 요청으로 쿼리해 결과를 원격 저장소에 캐싱한다. 이렇게 해서 쿼리 실행 횟수를 줄였다.
- 쿼리 최적화와 캐시 사용 방식 개선을 적용한 뒤 패키지 매출 랭킹 기능을 다시 켰고, CPU가 문제 없이 유지되는 것을 확인했다.
- 교훈
무거운 쿼리와 분산 서버의 캐시 구조가 겹치면 예상하지 못한 문제가 생기므로, 문제가 될 만한 지점을 미리 파악해야 한다. 장애가 나면 원인 파악보다 서비스 정상화가 먼저다. 문제가 되는 기능을 끄고 켤 수 있는 안전장치를 미리 만들어 두면 서비스를 더 안정적으로 운영하는 데 도움이 된다. Production 환경의 online alter에는 Percona Toolkit 같은 유용한 툴을 잘 활용하는 것이 중요하다.
이 2건에서 가장 많이 나오는 구성 요소: 데이터베이스, 인메모리 캐시. kubegap 은 Claude Code 나 Codex 에서 쿠버네티스 클러스터를 읽기만 하며 이런 틈을 점검합니다. 점검 항목의 근거는 이 라이브러리와 같은 공개 보고서입니다.