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  • [k8s] Kubernetes 프로브 트러블슈팅: Liveness/Readiness 실패

    [k8s] Kubernetes 프로브 트러블슈팅: Liveness/Readiness 실패

    Kubernetes 프로브 트러블슈팅: Liveness/Readiness 실패

    Kubernetes 프로브 트러블슈팅이 중요한 이유

    Kubernetes 프로브 트러블슈팅은 단순히 /health 경로가 200을 반환하는지 확인하는 일이 아닙니다. 운영에서는 이 설정 하나가 재시작 루프, 트래픽 블랙홀, 배포 지연, 의존성 장애 전파를 만들기도 하고 막기도 하거든요. 13년 넘게 서비스를 운영하면서 느낀 건, 프로브는 애플리케이션의 상태를 보는 기능이라기보다 쿠버네티스가 장애에 어떻게 반응할지 정하는 정책에 가깝다는 점입니다.

    대표적인 장면은 비슷합니다. 앱 로그만 보면 큰 문제가 없는데 kubectl get pods의 RESTARTS가 계속 올라갑니다. 또는 배포는 끝났는데 Service 뒤에서 파드가 빠져 502, 503이 발생합니다. 이때 무작정 앱을 재배포하거나 노드를 의심하면 시간이 정말 빨리 녹습니다. 먼저 봐야 할 것은 kubelet 이벤트입니다. Liveness probe failed 뒤에 Killing container가 붙는지, Readiness probe failed만 반복되는지에 따라 원인이 완전히 갈립니다.

    위 흐름에서 핵심은 하나입니다. Liveness 실패는 재시작을 부르고, Readiness 실패는 트래픽 제외를 부릅니다. 둘 다 헬스 체크처럼 보이지만 운영 결과는 다릅니다. 그래서 프로브를 설계할 때는 “정상인가?”보다 “실패했을 때 쿠버네티스가 무엇을 해야 하는가?”를 먼저 정해야 합니다.

    Liveness Probe 실패와 Readiness Probe 오류의 차이

    Liveness Probe는 컨테이너가 복구 불가능한 상태에 빠졌는지 판단합니다. 실패가 임계치에 도달하면 kubelet이 해당 컨테이너를 재시작합니다. Readiness Probe는 지금 요청을 받아도 되는지 판단합니다. 실패해도 컨테이너는 계속 실행되지만, 해당 파드는 Service 엔드포인트에서 제외됩니다. Startup Probe는 초기 기동 중인 앱을 보호합니다. Startup Probe가 설정되면 성공하기 전까지 Liveness와 Readiness가 실행되지 않으므로, 기동이 느린 앱에서 조기 재시작을 막는 데 유용합니다.

    운영에서 많이 터지는 실수는 외부 의존성까지 Liveness에 넣는 겁니다. DB가 잠깐 느려졌을 뿐인데 모든 파드가 동시에 재시작되면, 커넥션 재생성·캐시 워밍업·JIT/클래스 로딩 같은 비용이 한꺼번에 몰립니다. 장애를 복구하는 게 아니라 장애에 연료를 붓는 모양이 되더라고요. DB, Redis, 메시지 브로커, 외부 API는 대부분 Readiness에서 다루는 편이 안전합니다.

    구분 Liveness Probe Readiness Probe Startup Probe 운영 판단 기준
    목적 컨테이너를 재시작해야 하는지 판단 트래픽을 받을 준비가 됐는지 판단 초기 기동이 끝났는지 판단 실패 시 원하는 조치가 재시작인지, 트래픽 차단인지부터 정합니다.
    실패 시 동작 컨테이너 재시작 Service 엔드포인트에서 제외 성공 전까지 다른 프로브 보류, 실패 시 컨테이너 재시작 RESTARTS, Events, EndpointSlice를 같이 봐야 오판이 줄어듭니다.
    적합한 검사 이벤트 루프 멈춤, 데드락, 기본 핸들러 무응답 DB 연결, 캐시 준비, 필수 설정 로딩, 마이그레이션 대기 JVM/Node.js/.NET 앱의 긴 부팅, 모델 로딩, 초기 캐시 구성 외부 의존성 실패가 곧 프로세스 사망을 의미하지는 않습니다.
    과도하게 엄격할 때 재시작 루프, 콜드 스타트 비용 증가 정상 파드가 트래픽을 못 받아 가용 용량 감소 기동 실패 감지가 늦어짐 엄격함은 안정성이 아니라 운영 정책입니다. 비용을 함께 계산해야 합니다.
    주로 확인할 증거 Killing container, BackOff, --previous 로그 Ready 0/1, Endpoint/EndpointSlice 누락 기동 로그, 초기화 완료 시점, Startup 실패 이벤트 로그보다 먼저 Events를 보면 방향을 빨리 잡습니다.

    쿠버네티스 헬스 체크 기본 설정 예시

    아래 예시는 세 프로브를 분리한 Deployment입니다. 실제 애플리케이션 이미지가 /livez, /readyz, /startupz 엔드포인트를 제공한다는 전제로 봐주세요. /livez는 프로세스와 HTTP 서버가 응답 가능한지만 확인하고, /readyz는 실제 요청 처리 준비 상태를 확인합니다. /startupz는 초기화가 끝나기 전 Liveness가 끼어들지 않도록 막습니다. 운영 매니페스트에서는 이 정도 분리가 나중에 장애 분석 시간을 꽤 줄여줍니다.

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: probe-demo
    spec:
      replicas: 2
      selector:
        matchLabels:
          app: probe-demo
      template:
        metadata:
          labels:
            app: probe-demo
        spec:
          terminationGracePeriodSeconds: 30
          containers:
            - name: app
              image: your-registry.example.com/probe-demo:1.0.0
              ports:
                - name: http
                  containerPort: 8080
              startupProbe:
                httpGet:
                  path: /startupz
                  port: http
                periodSeconds: 5
                timeoutSeconds: 2
                failureThreshold: 30
              livenessProbe:
                httpGet:
                  path: /livez
                  port: http
                periodSeconds: 10
                timeoutSeconds: 2
                failureThreshold: 3
              readinessProbe:
                httpGet:
                  path: /readyz
                  port: http
                periodSeconds: 5
                timeoutSeconds: 2
                successThreshold: 1
                failureThreshold: 3

    값을 고를 때는 감이 아니라 앱의 실제 시간을 기준으로 잡습니다. 기동 로그에서 “서버 포트 바인딩 완료”, “마이그레이션 완료”, “캐시 로딩 완료”, “요청 처리 가능” 시점을 분리해 보세요. initialDelaySeconds를 길게 늘리는 방식은 단순하지만, 앱이 빨리 떠도 무조건 기다립니다. 반면 startupProbe는 성공하는 순간 다음 단계로 넘어가므로, 느린 기동과 빠른 회복을 같이 다루기 좋습니다.

    프로브 파라미터는 서로 곱해져 운영 결과를 만듭니다. 예를 들어 periodSeconds: 10, failureThreshold: 3, timeoutSeconds: 2라면 실패를 확정하기까지 여러 번의 검사 주기가 필요합니다. 대략 30초 안팎으로 생각할 수 있지만, 정확한 감지 시간은 스케줄링과 응답 지연에 영향을 받습니다. 고정 수치처럼 외우기보다 “얼마나 빨리 빼고 얼마나 늦게 죽일 것인가”라는 정책으로 보는 편이 낫습니다.

    매니페스트에서 확인할 필드는 httpGet.path, port, periodSeconds, timeoutSeconds, failureThreshold, successThreshold입니다. 참고로 successThreshold는 Liveness와 Startup에서는 1이어야 하고, Readiness에서만 1보다 크게 둘 수 있습니다. Readiness 복귀를 일부러 보수적으로 만들고 싶을 때만 조정하세요.

    실전 디버깅: Kubernetes 프로브 트러블슈팅 명령어

    장애가 났을 때 저는 애플리케이션 로그보다 먼저 쿠버네티스 이벤트를 봅니다. 이벤트는 kubelet이 왜 컨테이너를 죽였는지, 왜 Ready에서 제외했는지 비교적 솔직하게 남깁니다. 아래 순서대로 보면 “앱 문제인지, 프로브 설정 문제인지, Service 라우팅 문제인지”가 빠르게 갈립니다.

    1. 파드의 Ready 상태와 재시작 횟수를 확인합니다.
    2. Events에서 Liveness probe failed, Readiness probe failed, Startup probe failed를 찾습니다.
    3. 현재 로그와 이전 컨테이너 로그를 비교합니다.
    4. Service, Endpoint, EndpointSlice에 파드 IP가 들어갔는지 확인합니다.
    5. 클러스터 내부에서 DNS, 포트, HTTP 경로를 직접 호출합니다.
    NS=default
    APP=probe-demo
    POD=$(kubectl get pod -n "$NS" -l app="$APP" -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')
    
    kubectl get pods -n "$NS" -l app="$APP" -o wide
    kubectl describe pod "$POD" -n "$NS"
    kubectl logs "$POD" -n "$NS" --all-containers=true --tail=200
    kubectl logs "$POD" -n "$NS" --previous --tail=200
    kubectl get events -n "$NS" --sort-by=.lastTimestamp
    kubectl get svc "$APP" -n "$NS"
    kubectl get endpoints "$APP" -n "$NS"
    kubectl get endpointslice -n "$NS" -l kubernetes.io/service-name="$APP"

    해석은 이렇게 합니다. Liveness probe failed 다음에 Killing container가 이어지면 재시작 원인은 Liveness입니다. Readiness probe failed만 반복되고 RESTARTS가 늘지 않으면 파드는 살아 있지만 Service 트래픽에서 제외된 겁니다. connection refused는 포트 미오픈, 잘못된 포트명, 앱 기동 전 검사 시작, 또는 앱이 127.0.0.1에만 바인딩된 경우를 의심합니다. HTTP probe failed with statuscode: 404는 대개 경로 오타입니다. context deadline exceeded나 timeout 계열 메시지는 앱 내부 지연, CPU throttling, I/O 대기, GC 지연까지 같이 봐야 합니다.

    kubectl run curl-debug \
      -n default \
      --image=curlimages/curl:8.5.0 \
      --restart=Never \
      --rm -it \
      -- sh
    
    # 디버그 파드 안에서 실행
    curl -sv --max-time 3 http://probe-demo.default.svc.cluster.local/readyz
    curl -sv --max-time 3 http://probe-demo.default.svc.cluster.local/livez
    curl -sv --max-time 3 http://probe-demo.default.svc.cluster.local:80/readyz

    여기서 중요한 건 “Service DNS로 되는가”와 “Pod IP로 직접 되는가”를 나눠 보는 겁니다. Service DNS는 실패하는데 Pod IP 직접 호출은 성공하면 Service selector나 EndpointSlice 쪽을 봅니다. Pod IP 직접 호출도 실패하면 컨테이너 포트, 앱 바인딩 주소, 경로, 응답 시간을 봅니다. 프로브는 kubelet이 Pod 네트워크의 Pod IP로 직접 보내는 검사라서, Ingress에서 보이는 증상과 다를 수 있습니다.

    재현 가능한 시나리오: Readiness Probe 오류 만들고 확인하기

    테스트 클러스터에서 일부러 잘못된 Readiness 경로를 넣어보면 동작이 선명해집니다. 아래 Pod는 nginx를 띄우지만 존재하지 않는 /not-ready를 Readiness로 검사합니다. 컨테이너는 실행되지만 Ready가 되지 않고, Service 엔드포인트에도 들어가지 않는 상태를 만들 수 있습니다. 이거 한 번 직접 보면 실장애 때 감이 훨씬 빨리 옵니다.

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: bad-readiness
      labels:
        app: bad-readiness
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: nginx:1.25
          ports:
            - name: http
              containerPort: 80
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /not-ready
              port: http
            initialDelaySeconds: 3
            periodSeconds: 5
            timeoutSeconds: 2
            failureThreshold: 2
    ---
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: bad-readiness
    spec:
      selector:
        app: bad-readiness
      ports:
        - name: http
          port: 80
          targetPort: http
    kubectl apply -f bad-readiness.yaml
    kubectl get pod bad-readiness -w
    kubectl describe pod bad-readiness
    kubectl get endpoints bad-readiness
    kubectl get endpointslice -l kubernetes.io/service-name=bad-readiness
    kubectl delete -f bad-readiness.yaml

    정상적인 관찰 결과는 이렇습니다. kubectl get pod에서 READY가 0/1로 보이고, describe Events에는 Readiness 실패가 찍힙니다. 하지만 RESTARTS는 증가하지 않습니다. Service의 Endpoint 또는 EndpointSlice도 비어 있거나 해당 파드 IP가 빠져 있어야 합니다. 이 작은 실험을 해두면 “왜 컨테이너는 Running인데 트래픽이 안 가지?”라는 질문에 훨씬 빨리 답할 수 있습니다.

    반대로 Liveness 경로를 잘못 지정하면 결과가 달라집니다. READY 이전에 컨테이너가 재시작될 수 있고, Events에는 Liveness 실패와 컨테이너 종료 메시지가 같이 나타납니다. 같은 404라도 Readiness에서는 트래픽 제외, Liveness에서는 재시작입니다. 이 차이를 머리에 넣어두면 디버깅 방향이 흔들리지 않습니다.

    제가 겪은 Liveness Probe 실패 패턴

    가장 위험했던 패턴은 종합 건강검진식 Liveness였습니다. /health 요청 하나에 DB 쿼리, Redis ping, 외부 API 호출, 디스크 체크를 전부 넣는 방식입니다. 겉보기에는 꼼꼼합니다. 그런데 DB가 순간적으로 느려지면 모든 파드가 Liveness 실패로 재시작됩니다. 재시작된 파드는 다시 DB 커넥션을 만들고, 캐시를 채우고, 준비되지 않은 상태에서 또 검사를 받습니다. 문제의 뿌리는 DB 지연인데 증상은 애플리케이션 재시작 폭풍으로 바뀝니다.

    제가 쓰는 기준은 꽤 엄격합니다. Liveness는 “이 프로세스를 죽이면 나아지는가?”에 예라고 답할 수 있을 때만 실패시킵니다. 외부 의존성이 실패했지만 프로세스가 요청 큐를 비우고 회복할 수 있다면 Liveness가 아니라 Readiness입니다. 이 기준이 약간 보수적으로 보여도, 운영에서는 불필요한 재시작을 줄이는 쪽이 대체로 더 싸고 안전했습니다.

    • Liveness: 기본 HTTP 핸들러, 이벤트 루프, 내부 상태 플래그처럼 가볍고 로컬인 검사만 둡니다.
    • Readiness: DB 연결, 브로커 구독, 필수 설정 로딩, 캐시 워밍업처럼 트래픽 처리 조건을 둡니다.
    • Startup: 앱 부팅이 느리거나 초기화 단계가 여러 개인 서비스에서 Liveness 개입을 늦춥니다.
    • 외부 API: 핵심 경로가 아니라면 Readiness에서도 과하게 엄격하게 묶지 않습니다. 서킷 브레이커와 graceful degradation이 더 나은 경우가 많습니다.
    startupProbe:
      httpGet:
        path: /startupz
        port: 8080
      periodSeconds: 5
      timeoutSeconds: 2
      failureThreshold: 30
    livenessProbe:
      httpGet:
        path: /livez
        port: 8080
      periodSeconds: 10
      timeoutSeconds: 2
      failureThreshold: 3
    readinessProbe:
      httpGet:
        path: /readyz
        port: 8080
      periodSeconds: 5
      timeoutSeconds: 2
      failureThreshold: 3

    이 구성을 그대로 복사하기보다, 먼저 앱의 실제 기동 경로를 관찰하세요. 포트가 열리는 시점과 요청을 안전하게 처리할 수 있는 시점은 다를 수 있습니다. 특히 Java, .NET, 대형 Node.js 앱처럼 초기 로딩이 긴 서비스는 포트가 먼저 열리고 내부 초기화가 나중에 끝나는 경우가 있습니다. 이때 Liveness를 빨리 켜면 멀쩡히 뜨는 중인 앱을 kubelet이 반복해서 죽입니다.

    검증/결과: 무엇을 보고 정상이라고 판단할까

    프로브 설정을 바꾼 뒤 “배포 성공”만 보고 끝내면 위험합니다. 제가 확인하는 기준은 네 가지입니다. 파드가 Ready인지, 재시작이 멈췄는지, Service 엔드포인트에 포함됐는지, 그리고 실패 이벤트가 더 이상 증가하지 않는지입니다. 이 확인 루틴은 짧지만, 운영에서는 진짜 편하더라고요.

    NS=default
    APP=probe-demo
    
    kubectl rollout status deployment/$APP -n $NS
    kubectl get pods -n $NS -l app=$APP -o custom-columns='NAME:.metadata.name,READY:.status.containerStatuses[*].ready,RESTARTS:.status.containerStatuses[*].restartCount,PHASE:.status.phase,NODE:.spec.nodeName'
    kubectl get endpoints $APP -n $NS -o wide
    kubectl get endpointslice -n $NS -l kubernetes.io/service-name=$APP -o wide
    kubectl describe deployment $APP -n $NS
    kubectl get events -n $NS --field-selector involvedObject.kind=Pod --sort-by=.lastTimestamp

    판단은 이렇게 가져갑니다. READY가 모든 컨테이너 수와 일치하면 요청을 받을 준비가 된 상태입니다. RESTARTS가 계속 늘면 Liveness 실패 또는 애플리케이션 크래시를 봅니다. EndpointSlice에 파드 IP가 없으면 Readiness 실패, Service selector 불일치, 포트명 불일치, 또는 라벨 문제를 봅니다. connection refused는 포트와 바인딩 주소, timeout은 앱 지연과 리소스 압박, 404는 경로 불일치부터 확인하세요.

    Kubernetes 프로브 트러블슈팅을 위한 kubectl 진단 결과 화면

    운영 대시보드가 있다면 프로브 실패율만 따로 보는 것도 좋습니다. 다만 프로브 자체가 너무 자주 실행되면 노드와 애플리케이션에 부하가 됩니다. 특히 exec 프로브는 컨테이너 안에서 프로세스를 실행하므로, 파드 수가 많고 주기가 짧으면 비용이 눈에 띄게 늘 수 있습니다. HTTP나 TCP로 충분한 경우라면 굳이 셸 명령을 매번 실행하지 않는 편이 낫습니다.

    Kubernetes 프로브 모범 사례와 선택 기준

    제가 팀에 리뷰할 때 가장 많이 보는 항목은 세 가지입니다. 첫째, Liveness가 외부 의존성을 검사하지 않는가. 둘째, Readiness가 실제 트래픽 처리 가능성을 반영하는가. 셋째, 느린 기동을 initialDelaySeconds 땜질이 아니라 Startup Probe로 풀었는가. 이 세 가지만 잡아도 Kubernetes 프로브 트러블슈팅의 절반은 줄어듭니다.

    상황별 추천

    • 애플리케이션 시작이 느리다면: Startup Probe를 추가하고 Liveness의 initialDelaySeconds를 과하게 늘리지 않습니다.
    • DB가 잠깐 끊길 수 있다면: DB 검사는 Readiness Probe에 둡니다. Liveness에서 DB를 때리지 않습니다.
    • 프로세스가 가끔 멈춘다면: 로컬 핸들러 기반의 가벼운 Liveness Probe로 재시작하게 합니다.
    • 경로가 자주 바뀐다면: 비즈니스 API와 헬스 체크 엔드포인트를 분리하고, 라우팅 리팩터링에 영향받지 않는 고정 경로를 씁니다.
    • 서비스 메시나 Ingress를 쓴다면: kubelet의 Pod 프로브, Service 라우팅, 외부 로드밸런서 헬스 체크를 서로 다른 계층으로 보고 분리해서 검증합니다.
    • 파드 수가 많다면: 짧은 periodSeconds와 무거운 exec 프로브 조합을 피합니다. 헬스 체크도 트래픽입니다.

    자주 묻는 질문

    Q. Liveness와 Readiness를 같은 경로로 써도 되나요?
    가능은 하지만 운영 기본값으로 추천하지 않습니다. 같은 경로가 DB나 외부 API를 검사하면 Readiness 실패로 끝날 문제가 Liveness 재시작으로 커질 수 있습니다. 정말 같은 경로를 써야 한다면 그 경로는 로컬 상태만 검사해야 합니다.

    Q. TCP Probe와 HTTP Probe 중 뭘 써야 하나요?
    HTTP 서비스라면 HTTP Probe가 보통 더 낫습니다. 상태 코드와 경로로 의도를 표현할 수 있기 때문입니다. TCP Probe는 포트가 열렸는지만 확인하므로, 앱이 내부 초기화 중이어도 성공할 수 있습니다.

    Q. Exec Probe는 언제 쓰나요?
    HTTP 엔드포인트를 만들기 어려운 배치성 프로세스나 레거시 앱에서 컨테이너 내부 상태 파일·명령 결과를 확인할 때 씁니다. 다만 명령 실행 비용, 이미지 안의 바이너리 존재 여부, 셸 의존성을 반드시 확인해야 합니다.

    Q. gRPC 서비스는 어떻게 하나요?
    gRPC Health Checking Protocol을 구현했다면 Kubernetes v1.27부터 안정화된 gRPC probe를 검토할 수 있습니다. gRPC probe는 HTTP/TCP probe와 달리 named port를 지원하지 않으므로 숫자 포트를 명시해야 합니다. 서비스 이름과 포트 설정을 명확히 하고, HTTP 게이트웨이와 혼동하지 않도록 매니페스트 리뷰를 거치는 편이 좋습니다.

    Liveness Probe Readiness Probe Startup Probe 선택 기준 요약

    공식 동작 기준은 Kubernetes 문서의 Configure Liveness, Readiness and Startup Probes와 Liveness, Readiness, and Startup Probes를 기준으로 확인하되, 실제 값은 서비스의 기동 로그와 장애 패턴에 맞춰 조정하세요. 문서의 예시는 출발점이지 운영 정책 그 자체는 아닙니다. 관련 배포 전략이나 장애 대응 문서가 있다면 내부 링크로 함께 묶어두면 독자가 다음 글로 자연스럽게 이동합니다.

    마무리: 운영에서 덜 아프게 쓰는 결론

    프로브 설계의 기준은 명확합니다. 재시작하면 좋아지는 문제만 Liveness에 넣고, 트래픽만 빼면 되는 문제는 Readiness에 넣고, 느린 기동은 Startup Probe로 보호하세요. 이 원칙을 어기면 프로브는 장애 감지 장치가 아니라 장애 증폭 장치가 됩니다.

    일반 웹 서비스라면 저는 이렇게 시작합니다. Liveness는 /livez에서 프로세스와 기본 핸들러만 확인합니다. Readiness는 /readyz에서 DB 연결, 필수 설정, 내부 큐 상태처럼 요청 처리 조건을 확인합니다. 기동이 느린 서비스는 /startupz를 두고, Startup Probe가 성공하기 전까지 Liveness가 개입하지 않게 합니다. 배포 후에는 kubectl describe pod, kubectl logs --previous, kubectl get endpoints, kubectl get endpointslice를 함께 확인합니다. 이 네 가지를 습관처럼 보면 Kubernetes 프로브 트러블슈팅에서 가장 흔한 삽질을 꽤 많이 줄일 수 있습니다.

  • [k8s] Kubernetes Liveness Probe: Readiness·Startup 차이와 설정 가이드

    [k8s] Kubernetes Liveness Probe: Readiness·Startup 차이와 설정 가이드

    Kubernetes Liveness Probe: Readiness, Startup 차이와 운영 가이드

    Kubernetes Liveness Probe를 처음 만졌을 때 가장 크게 데인 지점은, 프로브를 “상태 확인”이 아니라 “불안하면 일단 재시작” 버튼처럼 썼다는 점이었습니다. 앱이 조금 늦게 뜨기만 해도 죽은 것으로 판정했고, 결과는 뻔했죠. Pod(파드, 쿠버네티스의 최소 배포 단위)는 부팅 도중 반복 재시작했고, 실제 버그보다 운영 설정이 더 큰 장애를 만들더라고요.

    운영에서 프로브는 단순 헬스 체크가 아닙니다. 저는 이걸 장애 감지 장치보다 복구 정책 스위치에 가깝게 봅니다. Kubernetes Liveness Probe를 실패시키면 kubelet이 해당 컨테이너를 다시 시작하고, Readiness Probe가 실패하면 Service 트래픽 대상에서 빠지며, Startup Probe는 느린 기동 구간을 보호합니다. 같은 probe라도 실패 뒤에 이어지는 동작이 완전히 다르기 때문에, 이 차이를 설계하지 않고 문법만 맞추면 장애가 길어집니다.

    이번 글에서는 홈랩과 실무에서 반복해서 검증했던 기준으로, 언제 Liveness를 써야 하는지, 언제 오히려 빼는 게 나은지, Readiness를 어디까지 엄격하게 볼지, Startup Probe를 어떤 식으로 계산해 붙일지를 실행 가능한 예시와 함께 정리해보겠습니다. 배포 전략이나 Service 동작 원리가 헷갈린다면 블로그의 관련 글도 함께 읽어보시면 흐름이 더 잘 잡힙니다.

    Kubernetes Liveness Probe를 포함한 프로브 전체 흐름 아키텍처 이미지

    liveness, readiness, startup probe가 각각 어떤 순간에 동작하고 서비스 트래픽에 어떤 영향을 주는지 보여주는 개요 다이어그램입니다.

    Kubernetes Liveness Probe가 왜 중요한가

    Liveness Probe(라이브니스 프로브, 생존 확인)는 “이 프로세스를 계속 살려둘 가치가 있는가”를 묻습니다. 핵심은 회복 불가능성입니다. 요청이 일시적으로 느린 상태, DB가 잠깐 흔들린 상태, 외부 API가 timeout 나는 상태는 대개 liveness의 대상이 아니거든요. 반대로 이벤트 루프가 멈췄다거나, 스레드 데드락으로 더 이상 요청을 처리할 수 없고 자체 회복도 기대하기 어렵다면 liveness를 실패시켜 재기동시키는 편이 낫습니다.

    Readiness Probe(레디니스 프로브, 요청 처리 준비 상태 확인)는 질문이 다릅니다. 지금 이 Pod로 트래픽을 보내도 되나?를 판단하죠. 살아는 있지만 아직 준비가 안 됐거나, 의존 서비스가 불안정해 새 요청을 받으면 실패율만 올릴 상황이라면 readiness를 false로 두고 엔드포인트에서 빠지는 쪽이 안전합니다.

    Startup Probe(스타트업 프로브, 초기 기동 확인)는 더 실무적입니다. 느리게 뜨는 앱에게 “운영 중 기준”을 너무 일찍 들이대지 않게 해 줍니다. JVM 앱, 대용량 캐시를 적재하는 API, 마이그레이션 이후에만 정상 동작하는 서비스는 startup probe가 없으면 정상 기동 중에도 liveness에 맞아 죽기 쉽습니다.

    현장에서 가장 자주 보는 오해는 이것입니다. “헬스 체크는 엄격할수록 좋다.” 실제 운영은 반대인 경우가 많습니다. 프로브는 엄격함보다 의미 분리가 더 중요합니다. Liveness는 재시작을 정당화할 수 있을 때만, Readiness는 트래픽 차단이 이득일 때, Startup은 초기화 변동 폭을 흡수할 때 써야 합니다.

    Kubernetes Liveness Probe와 Probe 3종 역할 구분표

    Probe 종류 실무 질문 실패 시 쿠버네티스 동작 넣어야 하는 경우 빼거나 약하게 둬야 하는 경우
    Liveness Probe 프로세스가 회복 불가능하게 멈췄는가 컨테이너 재시작 deadlock, event loop 정지, 내부 워커 hang 외부 의존성 장애에 자주 흔들리는 앱, 자체 hang 가능성이 낮은 단순 API
    Readiness Probe 지금 요청을 받아도 되는가 Service 엔드포인트에서 제외 DB 연결 전, 캐시 워밍업 중, 소비자 초기화 전, 배포 중 drain 필요 상태 판단에 무거운 쿼리나 외부 API 호출이 필요한 경우
    Startup Probe 초기 부팅이 아직 끝나지 않았는가 기동 구간 보호, 실패 지속 시 재시작 JVM, 모델 로딩, schema migration, 큰 플러그인 초기화 기동 시간이 매우 짧고 변동 폭이 작은 앱

    운영 판단을 더 거칠게 요약하면 아래처럼 보시면 됩니다.

    • Liveness: 계속 두면 더 나빠질 프로세스만 다시 띄웁니다.
    • Readiness: 살아 있어도 지금은 손님 받지 말자는 신호입니다.
    • Startup: 부팅 중인 앱을 운영 기준으로 성급하게 심판하지 않기 위한 완충 장치입니다.

    이 차이를 놓치면 증상이 묘해집니다. Pod는 Running인데 요청은 503이 쌓이거나, DB가 잠깐 느려졌을 뿐인데 liveness가 재시작 루프를 만들어 장애 반경을 넓혀 버리죠. 프로브 설계의 핵심은 “정상/비정상 판정”보다 실패 도메인을 어디서 끊을지에 있습니다.

    Kubernetes 헬스 체크 방식도 성격이 다릅니다

    Kubernetes에서는 보통 HTTP GET, TCP Socket, Exec 세 방식으로 검사합니다. 셋 다 쓸 수 있다고 해서 셋 다 좋은 건 아닙니다. 중요한 건 무엇을 검증하고 무엇을 버리는지를 알고 선택하는 겁니다.

    • HTTP GET: 가장 해석이 쉽습니다. <code>/live, /ready처럼 의미를 분리하기 좋고, 애플리케이션 레벨 판단이 가능합니다.
    • TCP Socket: 포트가 연결 가능한지만 확인합니다. 포트는 열려 있는데 실제 요청 처리는 불안정한 상황은 못 잡을 수 있습니다.
    • Exec: 컨테이너 안에서 명령을 실행하므로 유연하지만, 프로세스 생성 비용과 스크립트 실패 모드까지 같이 관리해야 합니다.

    웹 애플리케이션이라면 대체로 Readiness는 HTTP, Liveness는 아주 가볍고 보수적으로, Startup은 실제 기동 시간을 기준으로 별도 구성하는 쪽을 권합니다. 반대로 배치 워커처럼 HTTP 서버가 없고, 작업 큐 polling 상태나 pid 파일 확인이 더 직접적인 경우에는 exec probe가 더 맞을 수 있습니다.

    중요한 판단 하나만 더 짚으면, Liveness에서 외부 의존성을 확인하는 순간 프로브는 자가치유 장치가 아니라 장애 증폭 장치가 되기 쉽습니다. DB, Redis, Kafka, 외부 API는 readiness 쪽에서 다루고, liveness는 프로세스 내부 생존성만 보는 편이 운영 사고가 적었습니다.

    실전 구현: Deployment에 Liveness, Readiness, Startup Probe 넣기

    재현 가능한 예시로 가보겠습니다. 아래 YAML은 HTTP 엔드포인트를 분리한 애플리케이션 기준입니다. 데모용 구조지만 실무에서도 그대로 많이 씁니다. 포인트는 세 가지입니다. startup은 부팅 보호, readiness는 트래픽 허용 판단, liveness는 내부 고장 감지입니다.

    1. 애플리케이션에서 /live와 /ready를 분리합니다.
    2. /ready는 요청 처리에 필요한 최소 의존성이 준비됐을 때만 200을 반환하게 합니다.
    3. /live는 외부 의존성을 빼고, 프로세스가 hang 상태인지 중심으로 판단합니다.
    4. 기동 시간이 흔들리는 앱이면 startup probe로 운영 구간 판정을 늦춥니다.
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: probe-demo
    spec:
      replicas: 2
      selector:
        matchLabels:
          app: probe-demo
      template:
        metadata:
          labels:
            app: probe-demo
        spec:
          containers:
            - name: app
              image: your-registry/your-app:1.0.0
              ports:
                - containerPort: 8080
              startupProbe:
                httpGet:
                  path: /live
                  port: 8080
                periodSeconds: 5
                timeoutSeconds: 2
                failureThreshold: 24
              readinessProbe:
                httpGet:
                  path: /ready
                  port: 8080
                periodSeconds: 5
                timeoutSeconds: 2
                failureThreshold: 3
                successThreshold: 1
              livenessProbe:
                httpGet:
                  path: /live
                  port: 8080
                periodSeconds: 10
                timeoutSeconds: 2
                failureThreshold: 3

    여기서 많이 놓치는 계산이 있습니다. startupProbe의 허용 시간은 보통 failureThreshold * periodSeconds로 먼저 읽으면 편합니다. 위 예시는 5초마다 검사하고 24번까지 실패를 허용하니, 대략 120초까지는 기동 보호 구간이라고 해석할 수 있습니다. 앱이 어떤 날은 15초, 어떤 날은 80초 걸린다면 initialDelaySeconds 하나로 버티는 것보다 startup probe가 훨씬 안전합니다.

    startupProbe, readinessProbe, livenessProbe가 YAML 안에서 어떤 식으로 연결되고 순서대로 동작하는지 보여주는 구성 이미지입니다.

    적용 후에는 아래 순서로 보는 게 제일 빠릅니다. 배포, 상태 변화, 이벤트, 직전 로그를 묶어서 확인해야 원인이 잘 보입니다.

    kubectl apply -f probe-demo.yaml
    kubectl rollout status deployment/probe-demo
    kubectl get pods -l app=probe-demo -w
    kubectl describe pods -l app=probe-demo

    kubectl get pods -w는 READY와 RESTARTS 변화를 실시간으로 보기 좋고, kubectl describe pods -l app=probe-demo는 probe 실패 메시지와 kubelet 이벤트를 확인할 때 특히 유용합니다. 앱 로그만 보고 있으면 왜 재시작됐는지 놓치는 경우가 많습니다.

    Kubernetes Liveness Probe 파라미터는 이렇게 읽으시면 됩니다

    • initialDelaySeconds: 검사 시작 전 대기 시간입니다. 다만 느린 앱 보호를 이 값 하나로 해결하려 들면 운영 단계의 장애 감지가 늦어집니다.
    • periodSeconds: 검사 주기입니다. 너무 짧으면 노이즈와 부하가 늘고, 너무 길면 장애 감지가 늦습니다.
    • timeoutSeconds: 응답 대기 시간입니다. readiness가 자주 timeout 난다면 엔드포인트 자체가 무겁다는 신호일 수 있습니다.
    • failureThreshold: 연속 실패 허용 횟수입니다. 일시적 지연과 실제 장애를 구분하는 완충 장치로 보면 이해가 쉽습니다.
    • successThreshold: 연속 성공 횟수입니다. readiness의 flap을 줄일 때 의미가 있고, liveness와 startup에서는 1이어야 합니다.

    제 경험상 기동이 느린 앱에 initialDelaySeconds만 크게 주는 방식은 나중에 운영 감지를 둔하게 만듭니다. 시작 구간과 정상 운영 구간은 실패 의미가 다르기 때문에, startup probe로 분리하는 편이 더 깔끔하더라고요.

    헬스 엔드포인트는 이렇게 나누는 편이 덜 사고 납니다

    문법보다 더 중요한 건 애플리케이션이 무엇을 200으로 돌려주느냐입니다. 같은 Spring Boot나 FastAPI라도 엔드포인트 설계가 엉성하면 probe는 멀쩡해 보이는데 운영은 계속 흔들립니다. 저는 아래처럼 역할을 나누는 편을 선호합니다.

    엔드포인트 포함할 것 빼야 할 것 이유
    /live 메인 루프 정상 동작, 내부 큐 정지 여부, 프로세스 핵심 스레드 상태 DB ping, 외부 API 호출, 느린 파일 시스템 검사 재시작이 의미 있는 내부 고장만 잡아야 하기 때문
    /ready DB 연결 풀 준비, 필수 캐시 준비, 메시지 소비자 초기화 완료 비핵심 외부 연동, 과도한 상세 진단, 고비용 쿼리 트래픽 수용 가능 여부만 빠르게 판단해야 하기 때문

    예를 들어 주문 API가 있고, 요청 한 건을 처리하려면 DB 연결과 내부 캐시 로드가 필수라고 해보겠습니다. 이 경우 /ready는 DB pool이 usable인지, 필수 캐시가 준비됐는지만 보면 됩니다. 반면 분석용 외부 API가 잠깐 느린 건 새 주문 수락과 직접 관계가 없다면 readiness에 넣지 않는 편이 낫습니다. 모든 연동을 readiness에 다 넣으면 안전해 보일 수는 있어도, 실제로는 트래픽을 과하게 차단하게 됩니다.

    실무에서 많이 하는 실수 4가지

    여기서부터가 설정 문법보다 훨씬 중요합니다. 대부분의 장애는 YAML 오타보다 잘못된 운영 가정에서 나옵니다.

    1. Liveness Probe에 외부 의존성을 넣는 경우

    예를 들어 /healthz가 DB 질의를 수행하고, DB 응답이 늦으면 liveness가 실패하도록 만들면 어떻게 될까요. 앱 프로세스는 멀쩡한데 외부 의존성 장애가 컨테이너 재시작으로 번집니다. 재시작 직후 연결 폭증까지 붙으면 DB는 더 버거워지고, 결국 앱과 DB가 같이 흔들립니다. 이 패턴은 진짜 오래 사람을 괴롭히더라고요. 재시작이 복구가 아니라 증폭이 되는 겁니다.

    분리 기준은 단순합니다.

    • Liveness: 프로세스 내부 상태만 확인
    • Readiness: 요청 처리에 반드시 필요한 의존성만 확인

    2. 느린 앱에 Startup Probe 없이 Liveness만 거는 경우

    JVM, 대형 모델 로딩, 플러그인 초기화, schema migration이 있는 앱은 부팅 시간이 환경마다 다릅니다. 이때 liveness가 먼저 붙으면 정상 기동 중인 프로세스를 죽입니다. 증상은 CrashLoopBackOff로 보이는데, 실제 원인은 코드 버그보다 프로브 타이밍인 경우가 꽤 많습니다.

    권하는 방식은 먼저 실제 기동 로그를 보고, 포트 오픈 시점이 아니라 요청 처리 준비 완료 시점을 기준으로 startup budget을 잡는 겁니다. 앱이 포트를 열었다고 준비가 끝난 건 아니니까요.

    3. Readiness 엔드포인트를 너무 무겁게 만든 경우

    Readiness는 자주 호출됩니다. 여기에 비싼 SQL, 다중 외부 API 확인, 긴 디스크 검사까지 넣으면 체크 자체가 시스템 부하가 됩니다. 더 나쁜 경우는 readiness endpoint가 느려서 timeout 나고, 그 timeout 때문에 엔드포인트에서 빠졌다가 붙었다가를 반복하는 겁니다. 서비스는 살아 있는데 트래픽 경로만 흔들리죠.

    실무에서는 readiness를 빠르고, 결정적이며, 요청 처리 가능 여부만 말하는 엔드포인트로 두는 게 안정적입니다.

    4. probe 실패 로그를 앱 로그만으로 해석하는 경우

    Pod가 재시작하면 애플리케이션 로그부터 보는 경우가 많습니다. 그런데 probe 실패의 1차 단서는 대개 kubelet 이벤트에 있습니다. “왜 죽였는지”는 kubectl describe pod에 더 잘 남습니다. 재시작된 후 현재 컨테이너 로그만 보면 이미 중요한 구간이 사라졌을 수도 있고요.

    kubectl describe pod <pod-name>
    kubectl logs <pod-name> --previous
    kubectl get events --sort-by=.metadata.creationTimestamp

    --previous는 직전 컨테이너 로그를 보기에 특히 중요합니다. probe 때문에 재시작된 직후에는 현재 로그가 너무 깨끗해서 오히려 단서가 안 남는 경우가 많습니다.

    트러블슈팅: CrashLoopBackOff가 probe 때문인지 확인하는 방법

    재현 가능한 시나리오 하나를 잡아보겠습니다. 앱이 시작하면서 DB migration을 수행하고, HTTP 포트는 먼저 뜨지만 실제 요청 처리는 migration 완료 후에만 가능하다고 해보죠. 이때 liveness가 너무 빨리 붙으면, Kubernetes는 애플리케이션이 아직 기동 중인데도 불안정하다고 판단해 재시작시킬 수 있습니다. 문제는 재시작하면 migration이 다시 시작된다는 점입니다. 이 루프가 반복되면 코드가 아니라 프로브가 장애 원인입니다.

    1. Pod 상태 확인: kubectl get pods -w에서 RESTARTS가 계속 증가하는지 봅니다.
    2. 이벤트 확인: kubectl describe pod에서 Liveness probe failed, Readiness probe failed, Startup probe failed 메시지를 찾습니다.
    3. 직전 로그 확인: kubectl logs --previous로 종료 직전 애플리케이션 상태를 봅니다.
    4. 기동 순서 분리: 포트 오픈 시점, migration 완료 시점, ready 응답 가능 시점을 로그로 나눠 읽습니다.
    5. Startup Probe 추가 또는 조정: 준비 완료 전까지 liveness 간섭을 차단합니다.

    이때 숫자를 감으로 찍지 말고, 실제 이벤트와 로그 타임라인을 맞춰 보셔야 합니다. 앱의 “실제 준비 완료”와 Kubernetes가 “준비됐다고 믿는 시점”이 어긋날 때 문제가 생깁니다. 먼저 그 간격을 맞춘 뒤 threshold를 조정해야 덜 헤맵니다. 순서가 반대면 결국 숫자 놀음이 되더라고요.

    kubectl get pod <pod-name> -o wide
    kubectl describe pod <pod-name> | sed -n '/Events:/,$p'
    kubectl logs <pod-name> --previous --timestamps
    kubectl logs <pod-name> --timestamps

    여기서 볼 포인트는 단순합니다. 이벤트 시각과 앱 로그 시각을 맞춰서, probe 실패가 먼저였는지, 앱 내부 오류가 먼저였는지를 분리하는 겁니다. 순서를 잘못 읽으면 원인과 결과를 바꿔 잡게 됩니다.

    검증: 설정 후 무엇을 보고 정상이라고 판단할까

    설정을 넣는 것과 운영이 안정화되는 것은 별개입니다. 배포 직후에는 아래 네 가지를 같이 보는 편이 좋습니다. 하나만 보면 착시가 생깁니다.

    • 배포 직후 READY 변화: Running보다 READY가 중요합니다. Running인데 READY가 0/1이면 서비스는 사실상 트래픽을 못 받습니다.
    • 엔드포인트 반영: readiness 실패 시 실제로 Service 엔드포인트에서 빠지는지 확인해야 합니다.
    • RESTARTS 안정화: 정상 상태에 들어간 뒤 RESTARTS가 더 늘지 않아야 합니다.
    • 이벤트 노이즈 여부: 간헐적 probe failure가 계속 쌓인다면, 배포 피크나 노드 부하 때 실제 장애로 이어질 수 있습니다.
    kubectl rollout status deployment/probe-demo
    kubectl get pods -l app=probe-demo -o wide
    kubectl get endpoints
    kubectl describe deployment probe-demo

    검증 기준을 더 분명하게 두자면 이렇습니다. READY는 기대 복제 수만큼 올라와야 하고, RESTARTS는 안정 구간에서 멈춰야 하며, endpoints에는 준비된 Pod만 남아야 합니다. Pod가 떠 있다는 사실만으로 정상 판정을 내리면 실제 장애를 놓치기 쉽습니다.

    Kubernetes Liveness Probe 검증과 Pod 상태 확인 이미지

    Pod 상태, 이벤트 로그, readiness 반영 여부를 함께 보는 검증 흐름 이미지입니다.

    운영 팁: 앱 유형별로 probe를 다르게 잡아야 합니다

    앱 유형 추천 구성 이유 보수적으로 볼 포인트
    가벼운 웹 API Readiness + 보수적 Liveness 기동이 빠르고 요청 처리 여부 판단이 단순함 Liveness가 굳이 필요 없는 서비스도 적지 않음
    기동이 느린 JVM 앱 Startup + Readiness + Liveness 초기화 시간 보호와 운영 구간 분리가 필요함 initialDelaySeconds 하나로 해결하려 하지 않기
    배치 워커 Exec 또는 최소 Liveness HTTP 엔드포인트가 없을 수 있음 작업 큐 적체를 liveness 실패로 바로 연결하지 않기
    외부 의존성이 많은 앱 Readiness 강화, Liveness 단순화 장애 전파를 재시작 루프로 만들지 않기 위함 핵심 의존성만 readiness에 포함하기

    혹시 “애플리케이션은 분명 떠 있는데 로드밸런서 뒤에서만 실패하는” 경험이 있었다면, 대체로 readiness가 너무 느슨하거나 너무 무거운 경우가 많습니다. 카프카 소비자가 붙은 앱에서도 비슷한 장면이 자주 나옵니다. HTTP 포트는 빨리 떠도 소비자 그룹 조인이 끝나기 전엔 실제 처리 품질이 불안정할 수 있거든요. 그때 /ready를 소비자 초기화 완료 이후에만 true로 바꾸면 배포 중 실패율이 꽤 줄어듭니다. 이거 실무에서 진짜 편하더라고요.

    자주 묻는 질문

    Readiness만 있으면 Liveness는 없어도 될까요?

    가능합니다. 이건 의외로 많은 팀이 과하게 쓰는 부분입니다. 애플리케이션이 hang 상태에 빠질 가능성이 낮고, 장애 시 프로세스가 명확하게 종료되며, readiness만으로도 트래픽 차단이 충분하다면 liveness를 아예 두지 않는 선택도 실무적으로 타당합니다. Liveness는 필수 옵션이 아니라 재시작이 실제 복구 수단일 때만 가치가 있습니다.

    TCP probe면 충분하지 않나요?

    정말 단순한 서비스라면 됩니다. 하지만 대부분의 웹 애플리케이션은 “포트가 열려 있다”와 “요청을 정상 처리할 수 있다”가 다릅니다. 그래서 운영 해석 가능성을 높이려면 HTTP 기반 엔드포인트 분리가 더 낫습니다.

    헬스 체크 엔드포인트는 하나로 합쳐도 될까요?

    작게 시작할 때는 가능합니다. 다만 운영 기간이 길어질수록 역할 분리가 이깁니다. /live, /ready를 분리하면 장애 원인과 후속 조치가 선명해집니다. 최소한 readiness와 liveness는 분리하는 쪽을 권합니다.

    Kubernetes Liveness Probe 선택 기준 요약 인포그래픽

    앱 유형별로 어떤 probe 조합을 선택하면 좋은지 한눈에 보는 요약 이미지입니다.

    마무리: Kubernetes Liveness Probe는 이렇게 고르면 덜 흔들립니다

    Kubernetes Liveness Probe는 만능 안정화 버튼이 아닙니다. 잘못 걸면 재시작이 복구가 아니라 장애 확산 경로가 됩니다. 반대로 Readiness Probe를 제대로 설계하면 준비 안 된 Pod로 트래픽이 들어가는 문제를 깔끔하게 줄일 수 있고, Startup Probe는 느린 기동 서비스를 불필요한 CrashLoopBackOff에서 지켜줍니다.

    기준은 꽤 분명합니다. 가벼운 API라면 Readiness를 먼저 정확히 만들고, Liveness는 꼭 필요한 경우에만 보수적으로 추가하세요. 느리게 뜨는 앱이라면 Startup Probe를 분리하세요. 외부 의존성이 많은 서비스라면 Liveness는 단순하게 두고 Readiness에서 트래픽 차단을 설계하세요. 운영 안정성은 “많이 검사하는 것”보다 무엇을 실패시켰을 때 어떤 후속 조치가 일어나는지를 정확히 설계할 때 올라갑니다.