Egress TCP 병목 재현 랩 — 한계를 줄여서 부딪힌다

대상 환경: Istio 1.30.0, Egress 신원 기반 통제 구성의 테스트 클러스터(ns istio-egress의 egressgateway + ns egress-test의 netshoot-a)가 떠 있는 상태. 대상 독자: 도입 보고서의 병목 표를 “봤다"에서 “겪었다"로 바꾸고 싶은 사람. 범위: 병목 1·2·3·4 재현 + 복구. 완화 운영값 자체는 정본 §06으로 위임.

0. 원칙 — 왜 줄여서 부딪히나

28,000개 연결을 만들어 한계에 도달하는 게 아니라, 한계를 5~20으로 줄여 같은 메커니즘을 소규모로 관찰한다.

[운영 한계]                          [랩 재현]
 maxConnections: 1024(기본)           maxConnections: 5
 ephemeral ports: 28,232              ip_local_port_range: 20개
 nf_conntrack_max: ~260k              nf_conntrack_max: 200
 idle timeout(FW): 30~60min           idleTimeout: 30s
        |                                   |
        +--- 같은 메커니즘, 같은 시그니처 ---+

공유 테스트 클러스터에서 안전하고, 외부 sandbox 엔드포인트에 가는 부하도 연결 수십 개 수준이라 무해하다. (그래도 대상 LB에 이상탐지가 있다면 사전 공유 권장.)

비유 하나: 둑의 높이를 1m로 낮추고 물 한 양동이로 범람을 관찰하는 것. 한계: 비율이 다른 현상은 못 본다 — 예컨대 연결 수만 개 규모에서만 나타나는 Envoy 메모리 압박·FD 고갈은 이 기법으로 재현되지 않는다.

1. 관찰 도구 준비

# gw pod에 디버그 컨테이너 부착 (ss, conntrack 등 사용)
GW=$(kubectl get pod -n istio-egress -l istio=egressgateway -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')
kubectl debug -n istio-egress $GW -it --image=registry.example.com/netshoot:latest \
  --target=istio-proxy -- bash
# 이 셸에서: ss -tan state time-wait | wc -l  등 실행

# Envoy 통계 조회 (별도 터미널, 반복 사용할 함수)
stats() {
  kubectl exec -n istio-egress deploy/egressgateway -c istio-proxy -- \
    pilot-agent request GET stats | grep "api-a" | grep -E "$1"
}

# 부하 발생용 alias
A="kubectl exec -n egress-test deploy/netshoot-a -c netshoot --"

kubectl debug --target=istio-proxy로 붙이는 이유: ephemeral 컨테이너는 같은 pod의 다른 컨테이너와 네트워크 네임스페이스는 이미(= --target 없이도) 공유하므로 ss로 istio-proxy의 소켓이 보이는 데 --target은 필요 없다. --target이 실제로 추가하는 건 프로세스(PID) 네임스페이스 공유뿐이라, ps나 /proc/<pid>/fd처럼 프로세스 단위 정보를 보려면 이게 필요하다.

2. 재현 1 — Envoy cluster 연결 상한 (운영 기본 1024 → 5)

부딪히는 순서 1번, 가장 먼저 맞을 함정. 상한을 5로 줄이고 10개 연결을 시도한다.

# dr-api-a-tiny.yaml — 외부 호스트용 DR. gw의 upstream cluster에 적용됨
apiVersion: networking.istio.io/v1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: api-a-external
  namespace: istio-egress
spec:
  host: api-a.example.com
  trafficPolicy:
    connectionPool:
      tcp:
        maxConnections: 5        # 재현용. 미설정 시 기본 1024

kubectl apply -f dr-api-a-tiny.yaml

# 동시 연결 10개 보유 (sleep이 stdin을 잡아 5분간 연결 유지)
$A bash -c 'for i in $(seq 1 10); do
  (sleep 300 | openssl s_client -connect api-a.example.com:443 \
   -servername api-a.example.com -quiet > /tmp/c$i.log 2>&1) &
done; sleep 15; grep -l "BEGIN CERT" /tmp/c*.log | wc -l'

핵심 체감: 클라이언트 증상이 AuthorizationPolicy 거부와 똑같은 “TLS 실패/reset"이다. flag(UO vs rbac 로그)로만 구분 가능 — 런북에 들어갈 내용이 바로 이것.

복구: kubectl delete dr api-a-external -n istio-egress (운영에서는 정본 §06-1의 운영값으로 재생성).

3. 재현 2 — Ephemeral 포트 고갈 + TIME_WAIT (28,232개 → 20개)

ip_local_port_range는 K8s safe sysctl이라 pod 단위로 바로 설정 가능하다(kubelet allowlist 불필요).

# values-egress.yaml에 추가 (gateway 차트의 securityContext = pod-level)
securityContext:
  sysctls:
  - name: net.ipv4.ip_local_port_range
    value: "32768 32787"        # 재현용: 포트 20개

helm upgrade egressgateway oci://registry.example.com/charts/istio/gateway \
  --version 1.30.0 -n istio-egress -f values-egress.yaml

# short-lived 연결 반복 (요청마다 gw->외부 신규 연결 = 포트 1개 + TIME_WAIT 60s)
$A bash -c 'ok=0; fail=0; for i in $(seq 1 60); do
  curl -s -m 3 -o /dev/null https://api-a.example.com/api/ping \
    && ok=$((ok+1)) || fail=$((fail+1)); sleep 0.5
done; echo "ok=$ok fail=$fail"'

이 실험이 보여주는 산술: 포트 20개 ÷ 60s ≈ 0.33 conn/s가 지속 가능 상한. 운영 기본값(28,232개)에 같은 분수식을 적용한 것이 정본의 470 conn/s다 — 수치는 달라도 식이 같다는 걸 직접 확인하는 게 이 재현의 목적.

복구: sysctls 블록 제거 후 helm upgrade.

4. 재현 3 — 유휴 절단 (idle timeout 1h → 30s)

중간장비(FW)가 유휴 세션을 끊는 상황을 Envoy idleTimeout 축소로 모사한다.

apiVersion: networking.istio.io/v1
kind: DestinationRule
metadata:
  name: api-a-external
  namespace: istio-egress
spec:
  host: api-a.example.com
  trafficPolicy:
    connectionPool:
      tcp:
        idleTimeout: 30s         # 재현용 (tcp_proxy 기본 1h)

$A bash -c 'time (sleep 120 | openssl s_client \
  -connect api-a.example.com:443 \
  -servername api-a.example.com -quiet)'
# 기대: 120초를 못 채우고 약 30초에 연결 종료. gw access log의 duration ≈ 30000ms

이 재현에 함정 하나가 같이 들어 있다: 여기에 tcpKeepalive를 추가해도 30초 절단은 그대로다. keepalive probe는 데이터가 아니라서 Envoy의 idle timer를 리셋하지 않는다. 역할이 다르다 — keepalive는 방화벽(패킷만 보면 됨)을 깨어 있게 하고, idleTimeout은 Envoy 자신의 기준이라 채널의 최장 유휴 간격보다 길게 직접 설정해야 한다. 직접 keepalive를 넣고 다시 돌려 “그래도 끊긴다"를 확인하면 이 구분이 박힌다.

복구: DR 삭제 또는 운영값(idleTimeout: 1800s)으로 교체.

5. 재현 4 — conntrack 포화 (선택, 전용 노드에서만)

# gw 노드에서
sudo sysctl -w net.netfilter.nf_conntrack_max=200
watch 'conntrack -C; dmesg | tail -3'
# 재현 2의 curl 루프 실행 -> dmesg에 "nf_conntrack: table full, dropping packet"
sudo sysctl -w net.netfilter.nf_conntrack_max=262144   # 복구

관찰 포인트: 증상이 reset이 아니라 무응답 timeout이다(silent drop — 커널이 패킷을 버릴 뿐 아무에게도 통보하지 않음). 재현 1·2와 클라이언트 체감은 비슷한데 gateway access log에 단서가 약하다는 것까지가 재현 내용 — 그래서 이 병목만 노드 메트릭(conntrack 사용률)으로 선행 감지해야 한다.

6. 정리 — 4개의 시그니처가 곧 런북

전체 분기표(rbac denied, PassthroughCluster, handshake 즉시 실패 포함)는 정본 §07에.

What you might be missing

• 재현 2의 “60초 후 회복"이 이 랩에서 가장 가치 있는 관찰이다. TIME_WAIT 60초가 추상 지식이 아니라 fail→ok 전환 시각으로 보인다. 운영에서 “간헐적으로 실패하다 저절로 낫는” 패턴을 만나면 이 곡선을 떠올릴 것.
• 재현들 사이에 DR 이름이 겹친다 (api-a-external). 재현 1과 3을 연달아 할 때 이전 spec이 남아 있으면 두 한계가 동시에 걸려 관찰이 오염된다 — 각 재현 후 복구(삭제)를 건너뛰지 말 것.
• helm upgrade로 sysctl을 바꾸면 pod가 재생성된다 — 재현 2 직전까지 쌓인 TIME_WAIT·통계가 리셋된다. 통계 비교는 항상 같은 pod 세대 안에서.
• 이 기법의 사각: 비율이 한계에 비례하지 않는 현상(메모리 압박, FD 고갈, CPU saturation)은 축소 재현이 안 된다. 그쪽은 부하 도구(예: 실제 conn/s를 만드는 tcpkali류)와 전용 환경이 필요한 별개 작업.
• 재현 2는 순차 루프로는 재현되지 않고(T56), pod-wide sysctl을 사이드카 워크로드에 걸면 실패가 나도 Envoy 관측 지표에 전혀 안 남을 수 있다. 위 §3 경고 참고 — “동시 부하"와 “전용 gw pod” 두 조건을 다 갖춰야 이 절의 표대로 관측된다.

참조

아카이브 내부

• Egress TCP 병목 정본 — 이 랩이 재현하는 병목 5종의 메커니즘·산술·완화 운영값
• Egress 신원 기반 통제 구성 — 이 랩의 선행조건인 테스트 클러스터 빌드
• Egress Gateway 도입 가이드 (사내 공유본) — 재현 결과가 도입 문서의 병목 표·체크리스트로 압축된 형태
• Egress 운영 정본 — L4 모니터링·graceful shutdown 등 운영 전반
• Envoy response flags — UO/UF 사전
• Pod 커널 파라미터 정본 — pod netns sysctl 초기화·tcp_tw_reuse 메커니즘

외부

• Envoy circuit breaking — 재현 1의 한계값 출처

검증 기록 (2026-07-05 · Istio 1.30.0 / k8s 1.30.6)

검증 방법: 공식 문서(Envoy/Istio/Kubernetes) 대조 + homelab 클러스터 실측(istio-verify 네임스페이스, DestinationRule·pod sysctl 적용 후 access log·/clusters 관찰).