문제 해결

gcloud sql operations list 명령어를 실행하여 특정 Cloud SQL 인스턴스의 모든 작업을 나열합니다.

로그를 살펴보고 텍스트를 기준으로 필터링하여 사용자를 찾습니다. 비공개 정보의 경우 감사 로그를 사용해야 할 수도 있습니다. 관련 로그 파일은 다음과 같습니다.

• cloudsql.googleapis.com/sqlagent.out
• cloudsql.googleapis.com/sqlserver.err
• Cloud 감사 로그가 사용 설정되어 있고 이를 보는 데 필요한 권한이 있는 경우 cloudaudit.googleapis.com/activity를 사용할 수도 있습니다.

인스턴스가 삭제된 후에는 데이터를 복구할 수 없습니다. 그러나 인스턴스가 복원되면 해당 백업도 복원됩니다. 삭제된 인스턴스를 복구하는 방법에 대한 자세한 내용은 복구 백업을 참조하세요.

내보내기 작업을 완료한 경우 새 인스턴스를 만든 다음 가져오기 작업을 수행하여 데이터베이스를 다시 만들 수 있습니다. 내보내기는 Cloud Storage에 쓰이고 여기에서 가져오기를 읽습니다.

작업을 취소해야 하는 경우 고객지원에 인스턴스 force restart를 요청할 수 있습니다.

SQL 덤프를 복원하기 전에 데이터베이스 사용자를 만듭니다.

백업을 무기한 보관하려면 자동 백업과 동일한 방식으로 삭제되지 않는 주문형 백업을 만들면 됩니다. 주문형 백업은 무기한 유지됩니다. 즉, 백업이나 백업이 속한 인스턴스가 삭제될 때까지 유지됩니다. 이러한 유형의 백업은 자동으로 삭제되지 않으므로 결제에 영향을 미칠 수 있습니다.

가능하면 Cloud SQL 인스턴스에서 모든 Authorized Networks 항목을 삭제합니다. 그렇지 않으면 Authorized Networks 항목 없이 복제본을 만듭니다.

Google Cloud 콘솔을 사용하여 비공개 IP 주소로 인스턴스를 클론하려고 하지만 사용할 할당된 IP 범위를 지정하지 않았고 소스 인스턴스가 지정된 범위로 생성되지 않습니다. 따라서 클론된 인스턴스는 무작위 범위로 생성됩니다.

gcloud를 사용하여 인스턴스를 클론하고
--allocated-ip-range-name 매개변수의 값을 제공합니다. 자세한 내용은 비공개 IP로 인스턴스 클론을 참조하세요.

• 네트워킹 불안정.
• TCP 연결 유지 명령어에 대한 응답이 없습니다. 클라이언트 또는 서버가 응답하지 않으며 과부하되었을 수 있습니다.
• 데이터베이스 엔진 연결 수명이 초과되어 서버에서 연결을 종료했습니다.

애플리케이션은 네트워크 장애를 허용하고 연결 풀링 및 재시도와 같은 권장사항을 따라야 합니다. 대부분의 연결 풀러는 이러한 오류를 포착합니다(가능한 경우). 그렇지 않으면 애플리케이션이 다시 시도하거나 정상적으로 실패해야 합니다.

연결을 다시 시도하려면 다음 방법을 사용하는 것이 좋습니다.

1. 지수 백오프. 재시도 간격을 기하급수적으로 늘립니다.
2. 무작위 백오프도 추가합니다.

이러한 방법을 조합하면 제한을 줄일 수 있습니다.

백업 자동화에 대한 이 문서와 마찬가지로 Cloud Scheduler, Pub/Sub, Cloud Run 함수와 같은 Google Cloud 제품을 사용하여 자체 자동 내보내기 시스템을 빌드할 수 있습니다.

인스턴스의 시간대를 업데이트하는 방법은 인스턴스 설정을 참고하세요.

SQL Server용 Cloud SQL에서는 시간 변환 등에 AT TIME ZONE 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수에 관한 자세한 내용은 AT TIME ZONE (Transact-SQL)을 참고하세요.

인스턴스를 수정하여 더 큰 머신 크기로 업그레이드하면 CPU와 메모리가 늘어납니다.

사용하지 않는 작업을 종료합니다. Cloud SQL 인스턴스의 CPU 및 메모리 사용량을 확인하여 사용 가능한 리소스가 충분한지 확인합니다. 가져오기에 최대 리소스를 보장하는 가장 좋은 방법은 작업을 시작하기 전에 인스턴스를 다시 시작하는 것입니다.

다시 시작하면 다음과 같은 결과가 발생합니다.

• 모든 연결이 끊깁니다.
• 리소스를 소비할 수 있는 모든 태스크가 종료됩니다.

가져오기 전에 데이터베이스 사용자를 만듭니다.

EXEC sp_serveroption
    @server='LINKED_SERVER_NAME',
    @optname='data access',
    @optvalue='TRUE'

LINKED_SERVER_NAME: 연결된 서버의 이름

EXEC master.dbo.sp_addlinkedserver
   @server = N'LINKED_SERVER_NAME',
   @srvproduct= N'',
   @provider= N'SQLNCLI',
   @datasrc= N'TARGET_SERVER_ID',
   @provstr= N'Encrypt=yes;TrustServerCertificate=yes;User ID=USER_ID'

다음을 바꿉니다.

• LINKED_SERVER_NAME: 연결 서버의 이름
• TARGET_SERVER_ID: 대상 서버의 이름 또는 대상 서버의 IP 주소 및 포트 번호
• USER_ID를 사용자 로그인으로 바꿉니다.

예를 들어 사용자가 삭제되었는데 누가 삭제했는지 알 수 없습니다. 로그는 작업이 시작되었음을 표시하지만 그 이상의 정보를 제공하지 않습니다. 이와 같은 자세한 개인 식별 정보(PII)를 로깅하려면 감사 로깅을 사용 설정해야 합니다.

로그를 JSON으로 다운로드하려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud logging read \
"resource.type=cloudsql_database \
AND logName=projects/PROJECT_ID \
/logs/cloudsql.googleapis.com%2FLOG_NAME" \
--format json \
--project=PROJECT_ID \
--freshness="1d" \
> downloaded-log.json
    

로그를 TEXT로 다운로드하려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud logging read \
"resource.type=cloudsql_database \
AND logName=projects/PROJECT_ID \
/logs/cloudsql.googleapis.com%2FLOG_NAME" \
--format json \
--project=PROJECT_ID \
--freshness="1d"| jq -rnc --stream 'fromstream(1|truncate_stream(inputs)) \
| .textPayload' \
--order=asc
> downloaded-log.txt
   

다시 시작하면 임시 파일은 삭제되지만 스토리지는 줄어들지 않습니다. 인스턴스 크기는 고객지원에서만 재설정할 수 있습니다.

삭제 시점의 로그를 살펴보고 대시보드 또는 다른 자동화된 프로세스에서 실행 중인 악성 스크립트가 있는지 확인합니다.

다음과 같이 설명할 수 있습니다.

• 다른 작업이 진행 중입니다. Cloud SQL 작업은 동시에 실행되지 않습니다. 다른 작업이 완료될 때까지 기다립니다.
• INSTANCE_RISKY_FLAG_CONFIG 경고는 하나 이상의 beta 플래그가 사용될 때마다 트리거됩니다. 위험한 플래그 설정을 삭제하고 인스턴스를 다시 시작합니다.

서비스 다시 시작 이외의 방법으로는 ibtmp1 파일을 축소할 수 없습니다.

한 가지 완화 옵션은 ROW_FORMAT=COMPRESSED로 임시 테이블을 만들어 임시 파일 디렉터리의 file-per-table 테이블스페이스에 저장하는 것입니다. 하지만 단점은 각 임시 테이블의 file-per-table 테이블스페이스를 만들고 삭제하는 것과 관련된 성능 비용입니다.

인스턴스의 스토리지가 부족하고 스토리지 자동 증가 기능이 사용 설정되지 않은 경우 인스턴스가 오프라인 상태가 됩니다. 이 문제를 방지하려면 인스턴스를 수정하여 스토리지 자동 증가를 사용 설정하면 됩니다.

60초 미만 지속되는 연결을 유지하면 데이터베이스 명령 프롬프트의 연결을 포함한 대부분의 비정상 종료를 방지할 수 있습니다. 이러한 연결을 몇 시간 또는 며칠 동안 열어두면 종료가 비정상적으로 될 수 있습니다.

사용자에게 종속된 객체를 찾은 후 이 객체를 삭제하거나 다른 사용자에게 다시 할당합니다.

특히 일반 성능 팁을 참조하세요.

데이터베이스 삽입, 업데이트 또는 삭제 속도가 느리다면 다음과 같은 조치를 취하는 것이 좋습니다.

• 작성자와 데이터베이스의 위치를 확인합니다. 장거리로 데이터를 보내면 지연 시간이 발생합니다.
• 리더 및 데이터베이스의 위치를 확인합니다. 지연 시간은 쓰기 성능보다 읽기 성능에 더 많은 영향을 미칩니다.

지연 시간을 줄이려면 소스 리소스와 대상 리소스를 동일한 리전에 두는 것이 좋습니다.

워크로드 외에도 활성 연결 수 및 내부 오버헤드 프로세스와 같이 메모리 사용량에 영향을 줄 수 있는 다른 요소가 있습니다. 이러한 요소가 항상 모니터링 차트에 반영되는 것은 아닙니다.

인스턴스에 워크로드와 일부 추가 오버헤드를 처리할 수 있는 오버헤드가 충분한지 확인합니다.

데이터를 보존하려면 인스턴스를 삭제하기 전에 Cloud Storage로 내보내기를 수행합니다.

Cloud SQL 관리자 역할은 인스턴스를 삭제할 수 있는 권한을 포함합니다. 실수로 삭제하지 않도록 방지하려면 필요한 경우에만 이 역할을 부여하세요.

새 인스턴스를 만들면 목표를 달성할 수 있습니다.

• 이름을 바꾸려는 인스턴스를 클론하고 클론된 인스턴스에 새 이름을 설정하면 됩니다. 그러면 수동으로 데이터를 가져올 필요 없이 새 인스턴스를 만들 수 있습니다. 새 인스턴스를 만들 때와 마찬가지로 클론된 인스턴스에는 새 IP 주소가 지정됩니다.
• 인스턴스에서 Cloud Storage 버킷으로 데이터를 내보내고 원하는 이름으로 새 인스턴스를 만든 후 데이터를 새 인스턴스로 가져올 수 있습니다.

두 경우 모두 작업이 완료되면 기존 인스턴스를 삭제하시면 됩니다. 성능에 영향을 미치지 않고 플래그, 머신 유형, 스토리지 크기, 메모리와 같은 인스턴스 구성 설정을 다시 실행할 필요가 없으므로 클론 경로를 사용하는 것을 권장합니다.

1. 엔드포인트 상태를 확인합니다.

   gcloud

   상태를 확인하려면
   gcloud compute forwarding-rules describe 명령어를 사용합니다.

   gcloud compute forwarding-rules describe ENDPOINT_NAME \
   --project=PROJECT_ID \
   --region=REGION_NAME \
   | grep pscConnectionStatus

   다음을 바꿉니다.

   • ENDPOINT_NAME: 엔드포인트의 이름
   • PROJECT_ID: 엔드포인트가 포함된 Google Cloud 프로젝트의 ID 또는 프로젝트 번호
   • REGION_NAME: 엔드포인트의 리전 이름

   REST

   요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

   • PROJECT_ID: Private Service Connect 엔드포인트가 포함된 Google Cloud 프로젝트의 ID 또는 프로젝트 번호입니다.
   • REGION_NAME: 리전의 이름입니다.
   • ENDPOINT_NAME: 엔드포인트의 이름

   HTTP 메서드 및 URL:

   GET https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME/forwardingRules/ENDPOINT_NAME

   요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.

   cURL(Linux, macOS, Cloud Shell)

   다음 명령어를 실행합니다.

   curl -X GET \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        "https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME/forwardingRules/ENDPOINT_NAME"

   PowerShell(Windows)

   다음 명령어를 실행합니다.

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method GET `
       -Headers $headers `
       -Uri "https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME/forwardingRules/ENDPOINT_NAME" | Select-Object -Expand Content

   다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

   {
     "kind": "compute#forwardingRule",
     "id": "ENDPOINT_ID",
     "creationTimestamp": "2024-05-09T12:03:21.383-07:00",
     "name": "ENDPOINT_NAME",
     "region": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME",
     "IPAddress": "IP_ADDRESS",
     "target": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME/serviceAttachments/SERVICE_ATTACHMENT_NAME",
     "selfLink": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION_NAME/forwardingRules/ENDPOINT_NAME",
     "network": "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/global/networks/default",
     "serviceDirectoryRegistrations": [
       {
         "namespace": "goog-psc-default"
       }
     ],
     "networkTier": "PREMIUM",
     "labelFingerprint": "LABEL_FINGERPRINT_ID",
     "fingerprint": "FINGERPRINT_ID",
     "pscConnectionId": "CONNECTION_ID",
     "pscConnectionStatus": "ACCEPTED",
     "allowPscGlobalAccess": true
   }
   

2. 엔드포인트 상태가 ACCEPTED인지 확인합니다. 상태가 PENDING이면 인스턴스에서 엔드포인트가 포함된 Google Cloud 프로젝트를 허용하지 않는 것입니다. 엔드포인트가 생성되는 네트워크 프로젝트가 허용되는지 확인합니다. 자세한 내용은 Private Service Connect가 사용 설정된 인스턴스 수정을 참조하세요.

먼저 max_connections 플래그의 값이 기본 값보다 크거나 같은지 확인하세요.

max_connections 플래그가 적절하게 설정된 경우 Cloud Logging에서 로그를 검사하여 실제 오류를 확인하세요.

오류가 set Service Networking service account as servicenetworking.serviceAgent role on consumer project이면 Service Networking API를 사용 중지했다가 다시 사용 설정합니다. 이렇게 하면 프로세스를 계속 진행하는 데 필요한 서비스 계정이 생성됩니다.

복제본 인스턴스를 다시 시작하여 임시 메모리 공간을 회수합니다.

인스턴스를 수정하여 automatic storage increase를 사용 설정합니다.

• 복제본에 대한 쿼리의 속도가 느립니다. 문제를 찾아 수정하세요.
• DELETE ... WHERE field < 50000000과 같은 쿼리의 경우 복제본에 다수의 업데이트가 쌓이게 되므로 행 기준 복제에서 복제 지연이 발생합니다.

가능한 솔루션은 다음과 같습니다.

• 인스턴스를 수정하여 복제본 크기를 늘립니다.
• 데이터베이스의 부하를 줄입니다.
• 읽기 트래픽을 읽기 복제본으로 보냅니다.
• 테이블 색인을 생성합니다.
• 느린 쓰기 쿼리를 식별하고 수정합니다.
• 복제본을 다시 만듭니다.

실행 중인 모든 쿼리를 중지한 후 복제본을 다시 만듭니다.