Kubernetes 노드 OOM 반복 발생 — 원인 분석과 실무적 방지책 AI 생성 이미지: Kubernetes 노드 OOM 반복 발생 원인과 방지책 문제 정의 — 노드 OOM이 반복 발생하면 어떤 문제가 생기는가 노드 수준에서 OOM(Out Of Memory)이 반복되면 단순한 메모리 누수를 넘어 심각한 운영 리스크로 이어진다. 커널의 OOM killer가 작동하고, kubelet이 강제로 파드를 퇴거시키며 파드 재시작과 CrashLoopBackOff가 잦아진다. 이로 인해 서비스 가용성과 데이터 일관성이 즉시 악화된다. 이후 섹션에서는 Kubernetes 노드 OOM 반복 발생 원인과 방지책을 중심으로 해결 방안을 제시한다. 증상: 커널 로그의 OOM 메시지, kubelet 이벤트의 "Evicted"/"OOMKilled" 기록, 파드 재스케줄링 빈도 상승, 노드의 NodeNotReady 상태 증가 직접 영향: 인메모리 캐시나 세션 등 임시 상태 손실로 데이터 일관성이 흔들리고, 그 결과 요청 실패와 응답 지연이 늘어난다. 운영 영향: 스케줄링 혼잡과 리소스 파편화가 발생한다. HPA나 클러스터 오토스케일러가 의도와 다르게 동작할 수 있고, 모니터링·알람의 폭주로 관제 피로가 커진다. 성능 영향: 가비지 컬렉션과(스왑 사용 시) 스왑 활동 증가로 I/O 대기와 전체 서비스 레이턴시가 악화된다. 실무 체크리스트: 파드별 메모리 요청·한계 확인, 노드별 OOM 발생률 수집 및 추세 분석, 문제 재현 시 메모리 프로파일링 우선 수행 OOM 내부 메커니즘 — Linux OOM killer와 K8s Eviction의 차이 Linux 커널의 OOM killer는 시스템 전체 메모리와 스왑이 고갈될 때 커널이 프로세스를 강제 종료해 시스템을 구하는 마지막 수단입니다. 선택 기준은 프로세스의 메모리 사용량, 우선순위 등 여러 휴리스틱을 따릅니다. kubelet과는 독립적으로 동작하므로 갑작스럽고...

Kubernetes 노드 메모리 압박으로 인한 OOMKill 폭증 대응 가이드 AI 생성 이미지: K8s 노드 메모리 압박으로 OOMKill 폭증 대응 방안 문제 정의 — 노드 메모리 압박과 OOMKill 폭증의 실제 양상 주로 특정 시점에 OOMKilled 로그가 대량으로 발생하고, 노드가 MemoryPressure 상태로 전환되며 파드가 연쇄적으로 재시작하는 형태가 관찰됩니다. 이와 동시에 kubelet의 eviction 이벤트, dmesg의 oom_reaper 메시지, 그리고 Swap·Available 메모리 지표의 급격한 감소가 동반됩니다. 메모리 과다 사용: 애플리케이션이 예측보다 많은 메모리를 소비하여 노드 여유 자원을 소진합니다. 부적절한 요청/한도: requests가 부족하거나 limits가 미설정되어 스케줄링과 리소스 제한이 제대로 작동하지 않습니다. 메모리 누수: 장기간 운영 중 메모리 사용량이 점진적으로 증가하는 현상입니다. 노드 과밀화/오버커밋: 파드가 한 노드에 과밀하게 배치되어 정상 여유 메모리가 빠르게 사라집니다. 비즈니스 영향으로는 서비스 가용성 저하, 응답 지연과 SLA 위반, 디버깅·재배포 비용 증가 및 알림 폭주로 인한 운영 부담 증가가 있습니다. 실무 체크리스트 예: OOMKilled 발생 시점의 노드 메모리 사용률, kubelet eviction 이벤트, dmesg의 oom_reaper 로그와 해당 파드의 requests/limits, 프로세스별 메모리(RSS)를 우선 확인하세요. 이후 섹션에서는 K8s 노드 메모리 압박으로 OOMKill 폭증 대응 방안에 대한 실무적 접근을 제시합니다. 관찰과 진단 — 어떤 지표와 로그로 원인을 빠르게 파악할까 문제 발생 시에는 교차검증할 핵심 항목들만 빠르게 확인한다. 노드·파드 메모리 사용량: Prometheus(cAdvisor)의 node_memory_MemAvailable_bytes와 container_memory_work...