실무 리더가 정리한 Kubernetes API 대량 호출로 인한 API 서버 과부하 — 복구 아키텍처와 운영 모범사례
실무 리더 요약 정리
이 글은 실무 리더가 정리한 Kubernetes API 대량 호출로 인한 API 서버 과부하 — 복구 아키텍처와 운영 모범사례를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다.
- 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트
- 핵심 요약
- 실제 장애 사례
- 원인 분석 및 진단 방법
팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다.
몇 년 전 우리 팀은 Kubernetes API 대량 호출로 API 서버 과부하 복구 사례를 제대로 설계하지 못해 장애와 불필요한 야근이 반복되었습니다. 이 글은 그런 상황을 되풀이하지 않기 위해, 리더 입장에서 어떤 구조와 운영 방식을 먼저 정리해야 하는지에 초점을 맞추고 있습니다.
이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트
- 핵심 요약
- 실제 장애 사례
- 원인 분석 및 진단 방법
- 즉각적 완화(대응) 및 복구 절차
실제 엔터프라이즈 환경에서 Kubernetes API 대량 호출로 API 서버 과부하 복구 사례를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다.
핵심 요약
대량의 Kubernetes API 호출(스파이크 또는 지속적 폭주)은 apiserver와 etcd에 직접적인 부하를 주어 클러스터 전체의 안정성을 저하시킬 수 있습니다. 이 글은 실제 사례 기반으로 원인 식별 방법, 즉시 완화 조치, 장기적인 아키텍처 개선 및 운영상 베스트 프랙티스를 정리합니다. 우선순위와 한계 설정(API Priority and Fairness, max-inflight), 클라이언트 쪽 레이트리밋, 관찰성 대책이 핵심입니다.
실제 장애 사례
사례 1 — 컨트롤러 재동작으로 인한 API 요청 폭주
어느 프로덕션 클러스터에서 새로 도입한 커스텀 컨트롤러가 리소스 변경을 감지할 때마다 동시성 제어가 없어서 짧은 시간에 수천 건의 리콘실리어 작업을 트리거했습니다. 결과적으로 apiserver CPU 사용률과 etcd write 레이턴시가 급증했고, 정상적인 사용자 요청이 타임아웃되거나 429/503 응답을 받았습니다.
운영팀은 컨트롤러 로그와 apiserver 메트릭을 교차 확인해 원인을 좁혔고, 컨트롤러 배포를 롤백하고 컨트롤러의 워커 수를 줄여 급한 불을 껐습니다. 그 후 재현 테스트를 통해 컨트롤러에 지수적 백오프와 공유 인포머 사용을 적용하여 동일 문제 재발을 방지했습니다.
사례 2 — CI 파이프라인 병렬화로 발생한 API 급증
CI 시스템에서 병렬로 다수의 e2e 테스트가 클러스터를 대상으로 동시 생성/삭제 작업을 수행하면서 API 호출이 순간적으로 급증했습니다. CI 작업 자체는 짧았지만 빈번한 리스트/웨치 패턴과 객체 생성으로 etcd가 일시적으로 지연되어 전반적인 배포 지연과 실패로 이어졌습니다.
해결은 CI 파이프라인에서 동시 작업 수 제한, 클라이언트 측 레이트 제한 라이브러리 도입, 테스트 네임스페이스를 분리하고 성능 테스트 전용 클러스터를 마련하는 것으로 진행했습니다. 또한 API Priority and Fairness를 통해 CI 트래픽을 낮은 우선도로 분리했습니다.
원인 분석 및 진단 방법
첫번째 접근은 관찰성 데이터로 문제의 성격을 규정하는 것입니다. apiserver의 메트릭(apiserver_request_duration_seconds, apiserver_current_inflight_requests, apiserver_requests_total 등)과 etcd의 지표(latency, leader changes, disk I/O)를 먼저 확인합니다. 로그(401/429/503 응답, client-caused errors)와 이벤트를 통해 요청 주체와 패턴을 확인합니다.
다음으로는 요청 주체 식별입니다. audit 로그를 활성화해 high-frequency 요청을 발생시키는 클라이언트(유저 에이전트, 서비스 계정)를 찾아내고, kube-apiserver의 audit policy로 중요 엔드포인트(리스트/워치/파치/서브리소스)를 집중 기록합니다. 식별된 클라이언트는 격리 테스트로 재현하여 재현성 여부와 폭주 원인을 명확히 합니다.
즉각적 완화(대응) 및 복구 절차
긴급 대응 순서는 (1) 요청 스로틀링(문제 발생 클라이언트 차단 또는 네트워크 레벨에서 제한) (2) apiserver 인스턴스 수 조정 또는 리소스 상향(임시 확장) (3) 등급화(우선순위) 적용입니다. 필요 시 etcd 읽기/쓰기 분리, etcd 리소스 확대로 단기 지연을 낮출 수 있습니다.
실무 단계 예시는 다음과 같습니다. 먼저 apiserver audit에서 상위 10개 호출자를 확인하고, 네트워크 정책 또는 API 서버의 접속 제어로 즉시 차단합니다. 다음으로 kube-apiserver 옵션(--max-requests-inflight, --max-mutating-requests-inflight) 으로 동시 요청 한도를 낮추거나 APF(알고리즘 기반 우선순위)를 활성화해 핵심 컨트롤 플레인을 보호합니다. 마지막으로 원인 클라이언트에 장애 알림과 롤백 요구를 전달합니다.
운영 아키텍처와 구성 옵션
장기적으로는 다음 계층을 고려해 아키텍처를 구성해야 합니다. 클라이언트 계층(서비스 계정, CI, 컨트롤러)에서는 SDK 기반 재시도/백오프와 공유 인포머를 사용합니다. apiserver 계층에서는 APF와 max-inflight 설정으로 동시성 제어를 하고, etcd는 IO 성능을 보장하도록 분리 및 튜닝합니다. 마지막으로 모니터링으로 종단 간 가시성을 확보합니다.
아래는 kube-apiserver와 APF 간단 예시입니다. 운영 환경에서는 정책을 세밀하게 조정하고, 비밀번호·토큰 등의 민감 정보는 audit policy로 마스킹하세요.
# kube-apiserver flags (예시)
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: kube-apiserver
spec:
containers:
- name: kube-apiserver
image: k8s.gcr.io/kube-apiserver:v1.26.0
args:
- --max-requests-inflight=400
- --max-mutating-requests-inflight=200
- --authentication-kubeconfig=/etc/kubernetes/kubeconfig
- --authorization-mode=Node,RBAC
---
# API Priority and Fairness 예시 큐 설정(간단화)
apiVersion: flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta1
kind: FlowSchema
metadata:
name: ci-low-priority
spec:
priorityLevelConfiguration:
name: ci-pl
matchingPrecedence: 1000
rules:
- subjects:
- kind: User
name: "system:serviceaccount:ci:ci-bot"
verbs: ["*"]
---
apiVersion: flowcontrol.apiserver.k8s.io/v1beta1
kind: PriorityLevelConfiguration
metadata:
name: ci-pl
spec:
type: PriorityLevel
limited:
assuredConcurrencyShares: 5
limitResponse:
type: Reject모범사례 / 베스트 프랙티스
- 클라이언트에서 공유 인포머와 캐시를 사용하고, 빈번한 리스트 대신 watch를 활용해 API 호출을 줄이세요.
- API Priority and Fairness(APF)를 적용해 테넌트별/워크로드별 우선순위를 명확히 하고, 낮은 우선도의 비핵심 트래픽을 제어하세요.
- kube-apiserver 플래그(--max-requests-inflight 등)를 환경에 맞게 설정하고, 변경 시 부하 테스트로 검증하세요.
- CI/테스트 파이프라인은 프로덕션 API를 직접 폭주시키지 않도록 병렬도 제한과 전용 네임스페이스/클러스터를 사용하세요.
- 긴급 대응용 차단/격리 룰을 마련하고, audit 로그·메트릭을 통해 상위 호출자를 자동으로 탐지하는 플레이북을 만드세요.
- 클라이언트 라이브러리에서 적절한 재시도, 지수적 백오프, 최대 동시 연결 제한을 구현하세요.
- 정기적으로 부하 테스트를 수행해 apiserver와 etcd의 임계값을 파악하고, 용량 계획을 문서화하세요.
모니터링과 알림 설계
모니터링 항목은 apiserver와 etcd 중심으로 설계합니다. 권장 메트릭: apiserver_request_duration_seconds(지연), apiserver_current_inflight_requests(동시 요청), apiserver_request_total(요청 패턴), etcd_disk_raft_apply_latency(쓰기 지연), etcd_server_proposals_applied_total(프로포절 처리량) 등입니다. 이들 메트릭의 비정상적 스파이크 또는 sustained high 값에 알람을 걸어야 합니다.
추가로 audit 로그에서 동일 주체의 빈도 증가(예: 1분 내 1000건)나 특정 엔드포인트의 높은 호출률을 자동 탐지하는 룰을 만들면 조기 대응이 가능합니다. 알림은 심각도별로 분류하고, 자동 차단(runbook 연계)과 수동 조사 플로우를 명확히 하세요.
FAQ
Q1: API Priority and Fairness(APF)와 --max-requests-inflight는 어떤 차이가 있나요?
A1: --max-requests-inflight는 apiserver 레벨에서 동시 요청 총량을 제한하는 단순한 플래그입니다. APF는 요청을 분류하고 각 클래스별로 동시성이나 응답 방식을 조정할 수 있어 다중 테넌시에서 더 세밀한 제어가 가능합니다. 둘은 상호 보완적입니다.
Q2: 과부하 시 우선적으로 차단해야 할 클라이언트를 어떻게 식별하나요?
A2: audit 로그의 userAgent, user, serviceAccount 필드를 보고 호출 빈도와 대상 엔드포인트(주로 list/watch, create/delete)를 분석합니다. 상위 호출자 5~10개를 우선 조사하고, 반복적 호출 패턴이 있는지 확인하세요.
Q3: etcd 지연이 보이면 먼저 무엇을 해야 하나요?
A3: etcd 지연이 보이면 쓰기량을 줄이고 읽기 전용 요청은 캐시(예: API 캐시나 인프로메모리)로 우회하세요. etcd 노드의 디스크 I/O, CPU, 네트워크를 확인하고 snapshot·compaction 상태를 점검합니다. 임시로 etcd 리소스를 늘리거나 leader 재선출을 유도할 수 있습니다.
Q4: CI 파이프라인이 원인일 때 우선 조치 항목은?
A4: CI 병렬도 제한, 재시도 로직 검토, 테스트 전용 클러스터 사용, API Priority로 CI 트래픽 우선도 하향 등입니다. 즉시 차단이 필요하면 CI 서비스 계정 토큰을 일시 비활성화하세요.
Q5: apiserver 확장으로 항상 해결되나요?
A5: 일시 완화는 가능하지만 근본 해법은 아닙니다. 클라이언트 설계 문제(불필요한 polling, 병렬성 과다)나 etcd 병목을 해결하지 않으면 확장 후에도 또 다른 한계에 직면할 수 있습니다. 확장은 용량 여유를 주는 보완책으로 보세요.
엔터프라이즈 팀 리더 경험담
에피소드 1 — CI 파이프라인 변경으로 인한 대량 watch/list 호출
문제
어느 날 신규 CI 파이프라인이 클러스터 내 각 네임스페이스에서 잦은 watch와 list 호출을 발생시켰습니다. API 서버 CPU 사용률이 90% 이상으로 치솟고 응답 지연이 커지면서 일부 컨트롤러가 타임아웃을 경험했고, 전체 파이프라인이 중단되었습니다. 분당 API 요청 수가 평소 대비 4배로 증가했습니다.
접근
- 긴급 대응: 문제 재현을 막기 위해 해당 CI 파이프라인을 임시로 차단하고 트래픽 패턴을 캡처했다.
- 원인 분석: apiserver의 요청 메트릭(api_server_request_latency, apiserver_current_inflight_requests)과 클라이언트 로그를 대조하여 대량의 watch/list가 주범임을 확인했다.
- 단기 완화: kube-apiserver의 --max-requests-inflight와 --max-mutating-requests-inflight 값을 보수적으로 조정하고, API Priority and Fairness(APF) 정책으로 CI 계정에 낮은 우선순위를 부여했다.
- 중기/장기 대책: CI 파이프라인 측에서 informer 사용을 권장하고 relist 주기와 watch 폭을 조정하도록 가이드 라인을 배포했다. 또한 내부에 간단한 API 요청 프록시를 두어 같은 리소스에 대한 중복 list/watch를 합치는 캐싱 계층을 추가했다.
결과
- 즉각적 완화로 API 서버의 CPU 사용률은 피크에서 55% 이하로 내려왔다.
- MTTR은 당시 150분(약 2.5시간)에서 표준화된 대응 절차와 모니터링 알람 덕분에 평균 40분으로 단축되었다.
- 유사 인시던트 발생 빈도는 도입 전 분기 기준 4건에서 도입 후 분기 기준 1건으로 감소했다.
회고
- API 트래픽 변화는 클라이언트 측 변경으로도 쉽게 발생한다. 클러스터 수준의 쿼터·우선순위 정책만으로는 근본 해결이 어렵기 때문에 개발자 가이드와 클라이언트 라이브러리 권장사항(informer 사용, backoff)도 함께 병행해야 했다.
- 모니터링 지표와 긴급 차단 절차(롤백·스위치 오프)가 MTTR 단축에 결정적이었다. 추후에는 테스트 클러스터에서 대량 호출 시뮬레이션을 정기적으로 수행해 사전 검증하도록 프로세스를 추가했다.
에피소드 2 — 대규모 배포 중 컨트롤러의 상태 업데이트 폭주
문제
대규모 애플리케이션 배포(수백 개의 파드 롤아웃) 동안 커스텀 컨트롤러가 각 리소스의 status를 빈번히 패치하며 API 서버에 과부하를 유발했습니다. 99번째 백분위수(99p) API 지연이 평상시 300ms에서 1.2s로 악화되어 SLO(가용성 기준)를 위협했습니다.
접근
- 우선순위 조정: 컨트롤러 내부에서 긴급하지 않은 status 업데이트를 배치 처리하도록 로직을 수정하고, 상태 변경을 덜 빈번하게 집계하는 패치 방식으로 전환했다.
- 인프라 조정: kube-apiserver 인스턴스 수를 한시적으로 늘리고 etcd에 대한 쓰기 압력을 완화하기 위해 write backoff와 compaction 설정을 점검했다.
- 제한 정책: API Priority and Fairness 및 전역 리소스 쿼터를 활용하여 대규모 배포 시 controller의 동시 요청 수를 제한했다.
- 테스트 및 검증: 대규모 시나리오를 모사한 부하 테스트를 통해 latency 개선을 확인하고, 자동화된 테스트를 배포 파이프라인에 추가했다.
결과
- 99p API 지연은 평균 1.2s에서 약 350ms 수준으로 회복되었다.
- SLO 비율(가용성 기준)은 과부하 이전 수준으로 회복되어 99.9% 이상을 유지하게 되었다.
- 동일 유형 인시던트는 향후 6개월간 한 건으로 제한되었고, 그 때도 대처가 빨라 큰 서비스 영향은 없었다.
회고
- 컨트롤러 설계에서 상태 업데이트의 빈도와 패치 형태(한 번에 모아서 업데이트 vs. 잦은 개별 업데이트)를 의도적으로 설계하지 않으면 인프라에 큰 영향을 준다. 설계 리뷰 체크리스트에 '대량 변경 시 상태 업데이트 전략' 항목을 추가했다.
- 인프라적 완화책(스케일 아웃, etcd 조정)은 비용이 발생하므로, 운영에서는 우선 코드·작업 패턴 개선으로 부하를 낮추는 것을 기본 원칙으로 삼았다. 모니터링 항목(99p latency, inflight requests 등)과 자동화된 부하 테스트를 정례화한 것이 효과적이었다.
문제 vs 해결 전략 요약
| 문제 | 해결 전략 |
|---|---|
| 조직마다 제각각인 Kubernetes API 대량 호출로 API 서버 과부하 복구 사례 운영 방식 | 표준 아키텍처와 운영 상용구를 정의하고 서비스별로 변형만 허용 |
| 장애 후에야 뒤늦게 쌓이는 인사이트 | 사전 지표 설계와 SLO/에러 버짓을 기반으로 한 사전 탐지 체계 구축 |
| 문서와 실제 운영 사이의 괴리 | Infrastructure as Code와 같은 실행 가능한 문서 형태로 관리 |
결론 및 다음 액션
운영 리더 관점에서 API 서버 과부하 문제는 기술적·조직적 대응이 모두 필요합니다. 단기 대응으로는 강제 차단과 APF/플래그 조정, 장기적으론 클라이언트 개선과 테스트 인프라 분리, 관찰성 강화가 핵심입니다.
다음 액션(우선순위 기준):
- 클러스터의 audit 로그와 apiserver/etcd 메트릭을 기반으로 상위 호출자 조사(우선순위 1)
- APF 기본 정책 도입 및 --max-requests-inflight 값 검토, 안전 범위로 적용(우선순위 2)
- 모든 내부 컨트롤러/서비스 계정에 대해 클라이언트 레이트리밋·지수 백오프 구현을 규정(우선순위 3)
- CI/테스트 작업의 병렬도 제한 및 테스트 전용 클러스터 전략 수립(우선순위 4)
- 대응 플레이북(감지 → 차단 → 확장 → 복구 → 근본 원인 분석)과 연습을 정기적으로 수행(우선순위 5)
현업에서의 반복되는 사례들을 문서화하고 팀 간 책임 분담을 명확히 하면 비슷한 장애의 재발을 크게 줄일 수 있습니다. 운영 위키는 이번 글을 시작점으로, 실제 플레이북과 체크리스트를 계속 쌓아가시길 권합니다.
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