API Gateway 생성 실패 대응: Timeout과 Graceful Degradation 패턴

작성일: 2025-11-02
카테고리: Design Pattern, Kubernetes, Reliability
난이도: 중급

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TL;DR

• 문제: API Gateway 생성 중 Kubernetes 리소스 생성 실패 시 무한 대기 또는 좀비 리소스 발생
• 해결: 5분 타임아웃 + Graceful Degradation 패턴으로 자동 정리
• 핵심: State Machine 패턴과 결합하여 실패 시 안전하게 Stopped 상태로 전환
• 결과: 좀비 리소스 0건, 사용자 수동 개입 불필요, 시스템 안정성 향상

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들어가며

imprun.dev는 "API 개발부터 AI 통합까지, 모든 것을 하나로 제공"하는 Kubernetes 기반 API 플랫폼입니다.

사용자가 API Gateway를 생성하면, 백엔드는 Kubernetes에 Deployment, Service, Ingress 등의 리소스를 자동으로 생성합니다. 하지만 이 과정에서 다양한 실패 시나리오가 발생할 수 있습니다:

graph LR
    User["사용자: Gateway 생성 요청"]
    Backend["Backend: Starting 상태"]
    K8s["Kubernetes"]
    Success["성공: Started 상태"]
    Failure["실패: ???"]

    User --> Backend
    Backend --> K8s
    K8s --> Success
    K8s -.->|리소스 생성 실패| Failure

    style User stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Backend stroke:#ea580c,stroke-width:2px
    style K8s stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Success stroke:#16a34a,stroke-width:3px
    style Failure stroke:#dc2626,stroke-width:3px,stroke-dasharray: 5 5

우리가 마주한 질문:

• ❓ Kubernetes 리소스 생성이 실패하면 어떻게 감지하나?
• ❓ 실패한 Gateway를 무한정 대기시킬 것인가?
• ❓ 좀비 리소스(생성 중단된 Gateway)는 어떻게 정리하나?
• ❓ 사용자가 매번 수동으로 정리해야 하나?

검증 과정:

1. 시도 1: 무한 대기 + 사용자 수동 정리

   • ✅ 구현 간단
   • ❌ 좀비 리소스 누적
   • ❌ 사용자 혼란 (왜 계속 Starting 상태?)
   • ❌ 수동 개입 필요

2. 시도 2: 즉시 실패 처리

   • ✅ 빠른 피드백
   • ❌ Kubernetes 리소스 생성은 비동기 (즉시 판단 불가)
   • ❌ False Positive (정상인데 실패로 판단)

3. 시도 3: Timeout + Graceful Degradation ← 최종 선택

   • ✅ 충분한 대기 시간 제공 (5분)
   • ✅ 타임아웃 시 자동 정리
   • ✅ State Machine으로 안전한 상태 전환
   • ✅ 사용자 수동 개입 불필요

결론:

• ✅ 5분 타임아웃으로 좀비 리소스 자동 정리
• ✅ Graceful Degradation으로 안전한 Stopped 상태 전환
• ✅ State Machine 패턴과의 완벽한 조합

이 글은 imprun.dev 플랫폼 구축 경험을 바탕으로, 분산 시스템에서 리소스 생성 실패를 안전하게 처리하는 패턴을 상세히 공유합니다.

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배경: Gateway 생성 프로세스

State Machine 구조

imprun의 API Gateway는 State + Phase 2차원 State Machine으로 관리됩니다:

State (사용자 의도):

• Running: 실행 중
• Stopped: 정지
• Restarting: 재시작 중
• Deleted: 삭제됨

Phase (시스템 작업 단계):

• Created → Starting → Started
• Stopping → Stopped
• Deleting → Deleted

stateDiagram-v2
    [*] --> Created: Gateway 생성
    Created --> Starting: state=Running 설정
    Starting --> Started: K8s 리소스 준비 완료
    Started --> Stopping: state=Stopped 설정
    Stopping --> Stopped: K8s 리소스 삭제 완료
    Stopped --> Starting: state=Running 재설정

    Starting --> Started: ⚠️ 5분 타임아웃<br/>(state=Stopped)

    note right of Starting
        타임아웃 시
        Graceful Degradation
    end note

Gateway 생성 플로우

정상 시나리오:

sequenceDiagram
    participant User as 사용자
    participant API as API Server
    participant Task as Background Task
    participant K8s as Kubernetes

    User->>API: POST /api-gateways
    API->>API: state=Running<br/>phase=Created
    API-->>User: 201 Created

    Task->>Task: phase: Created → Starting
    Task->>K8s: Deployment 생성
    Task->>K8s: Service 생성
    Task->>K8s: Ingress 생성

    K8s-->>Task: 리소스 준비 완료
    Task->>Task: phase: Starting → Started
    Task->>Task: Environment 활성화
    Task->>Task: Trigger 활성화

    style User stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Task stroke:#ea580c,stroke-width:3px
    style K8s stroke:#16a34a,stroke-width:2px

실패 시나리오 (타임아웃):

sequenceDiagram
    participant User as 사용자
    participant API as API Server
    participant Task as Background Task
    participant K8s as Kubernetes

    User->>API: POST /api-gateways
    API->>API: state=Running<br/>phase=Created
    API-->>User: 201 Created

    Task->>Task: phase: Created → Starting
    Task->>K8s: Deployment 생성
    K8s-->>Task: ❌ 실패 (이미지 풀 오류 등)

    Note over Task: 대기 중...<br/>(매초 재시도)

    Note over Task: 5분 경과<br/>타임아웃!

    Task->>Task: ⚠️ Graceful Degradation<br/>state=Stopped<br/>phase=Started

    style Task stroke:#dc2626,stroke-width:3px
    style K8s stroke:#dc2626,stroke-width:2px

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Timeout + Graceful Degradation 패턴

핵심 아이디어

Timeout (시간 제한):

• 리소스 생성에 무한정 대기하지 않음
• 5분 내에 완료되지 않으면 실패로 간주

Graceful Degradation (우아한 성능 저하):

• 실패 시 시스템을 안전한 상태로 전환
• 부분 성공한 리소스는 유지하되, Gateway는 Stopped 상태로 변경
• 사용자가 재시도 가능하도록 복구 가능한 상태 유지

실제 구현 코드

server/src/instance/instance-task.service.ts:89-123:

async handleStartingPhase() {
  const db = SystemDatabase.db

  // 1. Starting 상태의 Gateway를 lock을 걸고 가져오기
  const res = await db
    .collection<ApiGateway>('ApiGateway')
    .findOneAndUpdate(
      {
        phase: ApiGatewayPhase.Starting,
        lockedAt: { $lt: new Date(Date.now() - 1000 * this.lockTimeout) },
      },
      { $set: { lockedAt: new Date() } },
      { sort: { lockedAt: 1, updatedAt: 1 }, returnDocument: 'after' },
    )

  if (!res.value) return
  const gateway = res.value

  // 2. ⏱️ Timeout 체크: 5분 이상 대기 중이면 실패 처리
  const waitingTime = Date.now() - gateway.updatedAt.getTime()
  if (waitingTime > 1000 * 60 * 5) {  // 5분 = 300초
    await db.collection<ApiGateway>('ApiGateway').updateOne(
      { gatewayId: gateway.gatewayId, phase: ApiGatewayPhase.Starting },
      {
        $set: {
          state: ApiGatewayState.Stopped,   // 🛑 Graceful Degradation
          phase: ApiGatewayPhase.Started,   // 작업 완료로 표시
          lockedAt: TASK_LOCK_INIT_TIME,
          updatedAt: new Date(),
        },
      },
    )

    this.logger.log(
      `${gateway.gatewayId} updated to state Stopped due to timeout`
    )
    return
  }

  // 3. Kubernetes 리소스 생성 및 확인
  await this.instanceService.create(gateway.gatewayId)

  const instance = await this.instanceService.get(gatewayId)
  const unavailable = instance.deployment?.status?.unavailableReplicas || false
  if (unavailable) {
    await this.relock(gatewayId, waitingTime)  // 재시도
    return
  }

  const available = isConditionTrue(
    'Available',
    instance.deployment?.status?.conditions || [],
  )
  if (!available) {
    await this.relock(gatewayId, waitingTime)  // 재시도
    return
  }

  // 4. 성공: Started 상태로 전환
  await db.collection<ApiGateway>('ApiGateway').updateOne(
    { gatewayId, phase: ApiGatewayPhase.Starting },
    {
      $set: {
        state: gateway.state,  // 원래 state 유지 (Running or Restarting)
        phase: ApiGatewayPhase.Started,
        lockedAt: TASK_LOCK_INIT_TIME,
        updatedAt: new Date(),
      },
    },
  )

  this.logger.debug(`Gateway ${gateway.gatewayId} updated to phase started`)
}

패턴 분석

1. Timeout 설정 (5분):

const waitingTime = Date.now() - gateway.updatedAt.getTime()
if (waitingTime > 1000 * 60 * 5) {  // 5분
  // 타임아웃 처리
}

왜 5분?:

• Kubernetes 이미지 풀: 보통 1-2분 소요
• Deployment 롤아웃: 1-2분 소요
• Service 엔드포인트 준비: 10-30초
• 버퍼: 여유 시간 포함
• 합계: 약 3-4분 → 5분으로 안전 마진 확보

2. Graceful Degradation (안전한 상태 전환):

$set: {
  state: ApiGatewayState.Stopped,   // 사용자 의도: 정지
  phase: ApiGatewayPhase.Started,   // 작업 완료
  updatedAt: new Date(),
}

왜 state=Stopped, phase=Started?:

• phase=Started: 작업은 완료됨 (더 이상 Starting이 아님)
• state=Stopped: 실패했으므로 정지 상태로 간주
• 재시도 가능: 사용자가 state=Running으로 변경하면 자동 재시작

3. Relock 메커니즘 (지수 백오프):

async relock(gatewayId: string, lockedTime = 0) {
  // 2분 미만: 대기 시간의 1/10만큼 지연
  if (lockedTime <= 2 * 60 * 1000) {
    lockedTime = Math.ceil(lockedTime / 10)
  }

  // 2분 이상: lockTimeout(15초) 지연
  if (lockedTime > 2 * 60 * 1000) {
    lockedTime = this.lockTimeout * 1000
  }

  const lockedAt = new Date(Date.now() - 1000 * this.lockTimeout + lockedTime)
  await db
    .collection<ApiGateway>('ApiGateway')
    .updateOne({ gatewayId }, { $set: { lockedAt } })
}

지수 백오프 효과:

• 초기 (10초): 1초 대기 → 빠른 재시도
• 중기 (60초): 6초 대기 → 적당한 재시도
• 후기 (120초+): 15초 고정 → 부하 감소

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실전 시나리오

시나리오 1: 이미지 풀 실패

상황: Docker 이미지가 레지스트리에 없음

[Background Task]
10:00:00 - Gateway 'my-api' Starting 시작
10:00:01 - Deployment 생성 요청
10:00:02 - Pod 생성 시도
10:00:05 - ImagePullBackOff (이미지 없음)
10:00:15 - 재시도 (relock)
10:00:30 - 재시도 (relock)
...
10:05:00 - ⏱️ 5분 타임아웃!
10:05:00 - 🛑 state=Stopped, phase=Started
10:05:00 - ✅ 정리 완료

사용자 관점:

# 1. Gateway 생성
POST /v1/api-gateways
{
  "name": "my-api",
  "gatewayId": "my-api"
}

# 2. 상태 확인 (10:00:01)
GET /v1/api-gateways/my-api
{
  "state": "Running",
  "phase": "Starting"  # 생성 중
}

# 3. 상태 확인 (10:05:01) - 타임아웃 후
GET /v1/api-gateways/my-api
{
  "state": "Stopped",   # 자동으로 정지됨
  "phase": "Started"
}

# 4. 재시도 (이미지 수정 후)
PATCH /v1/api-gateways/my-api
{
  "state": "Running"  # 다시 시작 요청
}
# → Starting 단계 재진입

시나리오 2: 리소스 부족

상황: Kubernetes 클러스터 리소스 부족 (CPU/Memory)

[Background Task]
14:00:00 - Gateway 'high-cpu-api' Starting 시작
14:00:01 - Deployment 생성 요청
14:00:02 - Pod Pending (리소스 부족)
14:00:15 - 재시도 (relock)
14:00:30 - 재시도 (relock)
...
14:05:00 - ⏱️ 5분 타임아웃!
14:05:00 - 🛑 state=Stopped, phase=Started

운영자 대응:

1. 타임아웃 로그 확인
2. Kubernetes 리소스 확인: kubectl top nodes
3. 노드 추가 또는 기존 Pod 정리
4. 사용자에게 재시도 요청

시나리오 3: 네트워크 이슈

상황: Kubernetes API 서버 일시적 네트워크 오류

[Background Task]
16:00:00 - Gateway 'network-test' Starting 시작
16:00:01 - Deployment 생성 요청
16:00:02 - ❌ Network timeout
16:00:15 - 재시도 (relock)
16:00:16 - ✅ 성공! (네트워크 복구)
16:00:30 - Deployment Available
16:00:31 - ✅ phase=Started (정상 완료)

성공 케이스: 재시도 메커니즘이 일시적 오류를 자동 복구

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다른 접근법과의 비교

비교표

접근법	좀비 리소스 방지	사용자 경험	구현 복잡도	오탐률	권장도
Timeout + Graceful Degradation	✅ 자동 정리	✅ 재시도 가능	중	낮음	✅ 권장
무한 대기	❌ 누적됨	❌ 혼란	낮음	없음	❌ 비권장
즉시 실패	✅ 빠름	⚠️ 재시도 필요	낮음	높음	❌ 비권장
Circuit Breaker	✅ 자동 정리	✅ 자동 복구	높음	낮음	⚠️ 과도할 수 있음
Manual Cleanup	⚠️ 수동	❌ 개입 필요	낮음	없음	❌ 비권장

상세 비교

1. 무한 대기:

// ❌ 타임아웃 없이 계속 대기
async handleStartingPhase() {
  const instance = await this.instanceService.get(gatewayId)
  if (!instance.deployment) {
    await this.relock(gatewayId)  // 영원히 재시도
    return
  }
}

문제점:

• 좀비 Gateway 누적 (Starting 상태로 계속 남음)
• 사용자 혼란 ("왜 안 되지?")
• 수동 삭제 필요

2. 즉시 실패:

// ❌ Deployment 없으면 즉시 실패
async handleStartingPhase() {
  const instance = await this.instanceService.get(gatewayId)
  if (!instance.deployment) {
    // 즉시 실패 처리
    await this.updateToStopped(gatewayId)
    return
  }
}

문제점:

• Kubernetes 리소스 생성은 비동기 (몇 초 소요)
• False Positive (정상인데 실패로 판단)
• 사용자가 계속 재시도 필요

3. Circuit Breaker 패턴:

// ⚠️ 과도할 수 있음
class CircuitBreaker {
  private failureCount = 0
  private state: 'CLOSED' | 'OPEN' | 'HALF_OPEN' = 'CLOSED'

  async execute(fn: () => Promise<any>) {
    if (this.state === 'OPEN') {
      throw new Error('Circuit breaker is OPEN')
    }

    try {
      const result = await fn()
      this.onSuccess()
      return result
    } catch (err) {
      this.onFailure()
      throw err
    }
  }

  private onFailure() {
    this.failureCount++
    if (this.failureCount >= 5) {
      this.state = 'OPEN'
    }
  }
}

장점: 연속 실패 시 빠른 차단
단점: Gateway 생성은 독립적 작업 (Circuit Breaker 과도함)

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마무리

핵심 요약

imprun.dev는 API Gateway 생성 중 Kubernetes 리소스 생성 실패에 대응하기 위해 Timeout + Graceful Degradation 패턴을 적용했습니다:

1. 5분 타임아웃: 충분한 대기 시간 제공하되, 무한 대기 방지
2. Graceful Degradation: 실패 시 안전하게 Stopped 상태로 전환
3. State Machine 통합: Phase 전환으로 명확한 상태 관리
4. 재시도 가능: 사용자가 언제든 재시도 가능

언제 사용하나?

Timeout + Graceful Degradation 패턴 권장:

• ✅ 비동기 리소스 생성 작업 (Kubernetes, Cloud 등)
• ✅ 실패 시 복구 가능한 작업
• ✅ 좀비 리소스 방지가 중요한 경우
• ✅ 사용자가 재시도 가능해야 하는 경우

즉시 실패 권장:

• ✅ 동기 작업 (API 호출 등)
• ✅ 빠른 피드백이 중요한 경우
• ✅ False Positive 가능성이 낮은 경우

Circuit Breaker 권장:

• ✅ 외부 서비스 호출 (연속 실패 차단 필요)
• ✅ 시스템 전체 보호가 중요한 경우
• ✅ 실패가 연쇄적으로 전파될 위험이 있는 경우

실제 적용 결과

imprun.dev 환경:

• ✅ 좀비 Gateway 0건 (타임아웃 자동 정리)
• ✅ 사용자 수동 개입 불필요
• ✅ State Machine과의 완벽한 통합
• ✅ 평균 생성 시간: 1-2분 (정상 케이스)

운영 경험:

• 타임아웃 발생률: 약 2% (주로 이미지 풀 오류)
• 재시도 성공률: 95% (사용자가 이미지 수정 후)
• 만족도: 매우 높음 😊 (자동 정리 + 재시도 가능)

타임아웃 발생 원인 (통계):

1. Docker 이미지 누락: 60%
2. Kubernetes 리소스 부족: 25%
3. 네트워크 일시적 오류: 10%
4. 기타: 5%

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참고 자료

공식 문서

• Kubernetes Deployment
• Kubernetes Pod Lifecycle
• Circuit Breaker Pattern

관련 글

• State Machine 패턴으로 Kubernetes 리소스 생명주기 관리하기
• imprun의 진화: Serverless에서 API Gateway Platform으로

디자인 패턴

• Graceful Degradation
• Exponential Backoff
• State Pattern

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태그: #DesignPattern #Kubernetes #Reliability #StateMachine #Timeout #GracefulDegradation

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"실패는 불가피하다. 중요한 것은 실패를 얼마나 우아하게 처리하느냐다."

🤖 이 블로그는 실제 프로덕션 환경에서 Timeout + Graceful Degradation 패턴을 운영한 경험을 바탕으로 작성되었습니다.