Apache Kafka(아파치 카프카)의 고가용성 및 대규모 데이터 처리방법을 예시를 통해 쉽게 이해해 보자 📌 서론 Kafka는 프로듀서와 컨슈머 간의 원활한 데이터 흐름을 가능하게 하며, 데이터 무결성, 확장성, 높은 가용성을 보장한다. 이번 포스트에서는 Kafka의 복잡한 설계에 초점을 맞추어 파티션 메커니즘, 컨슈머 그룹, 클러스터 구성의 복원력을 살펴보도록 하자. 분산 환경에서 대규모 데이터를 처리하기 위해 Kafka의 내부 작동 원리를 이해하는 것은 정말 중요하다. 시나리오 1: 고가용성을 위한 Kafka 클러스터 구성 토픽 구성: UserActivity UserActivity는 사용자 활동 데이터를 위한 Kafka 토픽이다. 이 토픽은 사용자의 다양한 활동을 기록하고 저장하는 데 사용된다. ..

Kafka(카프카) Producer와 Consumer의 동작 원리와 고가용성을 이해해 보자 📌 서론 Kafka의 핵심은 데이터를 효율적으로 처리하고 전달하는 Producer와 Consumer의 상호 작용에 있다. 이번 포스트에서는 Kafka의 Producer와 Consumer가 어떻게 작동하며, 그들이 어떻게 Kafka 시스템 내에서 서로 상호작용하는지를 알아보자. 특히, 각각의 역할, 데이터 흐름, 그리고 고가용성 및 대규모 데이터 처리에 어떤 방식으로 기여하는지를 중점적으로 다룰것이다. 1. Kafka의 Producer란? Producer 이해하기 Kafka의 Producer는 데이터를 Kafka 클러스터로 전송하는 역할을 하는 클라이언트 애플리케이션이다. 이들은 Kafka 토픽의 특정 파티션으로 메..

Kafka(카프카) Partition(파티션)의 개념 및 동작 원리를 알아보자📌 서론 이번 포스트에서는 Kafka의 핵심 구성 요소 중 하나인 '파티션'에 대해 집중적으로 살펴볼 예정이다. 파티션은 Kafka에서 데이터를 효율적으로 처리하는 데 필수적인 역할을 한다. 각각의 파티션은 독립적인 데이터 스트림을 형성하며, 이를 통해 메시지가 병렬로 처리될 수 있다. 이러한 병렬 처리는 Kafka의 성능을 극대화하는 핵심 요인이다. 이번 포스트에서는 파티션의 기본 개념부터 시작하여, 파티션의 복제, 순서 보장과 같은 고급 개념까지 깊이 있게 다룰 예정이다. 로컬 kafka 설정은 다음 포스트를 보고 하면 된다! [kafka] Docker로 카프카 실행하기 (KRaft 모드)Docker를 통해 Kafka를 실..

이번 포스트에서는 Kafka의 클러스터부터 토픽까지의 작동 원리를 알아보자 📌 서론 이번 포스트에서는 Kafka의 주요 구성 요소인 클러스터, 브로커, 토픽, 파티션, 세그먼트에 대해 자세히 살펴보자. 또한 Kafka 클러스터 내에서 브로커가 어떻게 동작하는지, 데이터의 복제 및 분산 처리 방법에 대해서도 알아보자. Kafka를 이해하는 것은 데이터 스트리밍과 실시간 데이터 처리의 세계로 들어가는 첫걸음이다. Kafka의 구조를 확실히 이해하면 더 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 도움이 될 것이다. 1. Kafka의 구조 및 컴포넌트 클러스터와 브로커 Kafka 클러스터는 여러 브로커로 구성되어 있다. 각 브로커는 서로 연결되어 있고, 한 브로커가 실패해도 다른 브로커가 그 역할을 대신해..

이번 포스트는 Kafka의 기본 구조에 대한 내용이다. 📌 서론 지금부터 알아볼 Kafka의 구성 요소는 아래의 그림과 같다. 카프카는 클러스터 -> 브로커 -> 토픽 -> 파티션 -> 세그먼트로 구성되어 있다. 1. 클러스터(Cluster) 클러스터 이해하기 Kafka 클러스터는 여러 대의 서버(브로커)로 구성된 Kafka 시스템이다. 클러스터는 대량의 데이터를 처리하고, 여러 소비자(Consumer)와 생산자(Producer)에게 메시지 서비스를 제공한다. 클러스터는 메시지의 저장, 처리 및 전달을 담당한다. 클러스터는 고가용성과 확장성을 제공하며, 데이터를 여러 브로커에 분산시켜 저장한다. 2. 브로커(Broker) 브로커 이해하기 Kafka 브로커는 Kafka 시스템을 구성하는 개별 서버다. 이 ..

주니어 백엔드 개발자의 Apache Kafka 이해하기 📌 서론: Kafka는 왜 만들어졌을까? LinkedIn은 빠르게 성장하는 플랫폼으로, 수백만 명의 사용자와 수십억 개의 이벤트를 실시간으로 처리해야 했다. 그러나 당시 사용하고 있던 메시징 시스템은 이런 대규모 데이터와 실시간 분석 요구사항을 충족시키지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위해, LinkedIn은 새로운 데이터 스트리밍 플랫폼이 필요했다. 그 결과, 높은 처리량, 낮은 지연 시간, 그리고 높은 가용성을 목표로 Kafka가 개발되었다. Kafka의 도입으로 LinkedIn은 기존에 겪던 데이터 처리와 실시간 분석의 문제를 성공적으로 해결할 수 있었다. 이렇게 Kafka는 LinkedIn의 특정 문제를 해결하기 위해 탄생했고, 그 후로도 ..

1. SpringBoot + Kafka Apache Kafka는 여러 다양한 상황에서 사용될 수 있다. 실시간 이벤트 스트리밍, 실시간 분석, 데이터 파이프라이닝, 로그 수집 등의 다양한 애플리케이션에서 Kafka를 활용하곤 한다. Spring Boot 개발자로서 Apache Kafka는 다음과 같은 상황에서 사용될 수 있다. 1. 마이크로서비스 아키텍처: Kafka는 마이크로서비스 간에 데이터를 비동기적으로 전달하는 메시지 브로커 역할을 수행할 수 있다. 서비스 간의 커뮤니케이션에 대한 복잡성을 줄이고 시스템의 전체적인 성능을 향상시키는데 도움이 된다. 2. 이벤트 소싱과 CQRS: 이벤트 소싱(Event Sourcing)과 CQRS(Command Query Responsibility Segregati..

Kafka의 Replication과 Fault Tolerance는 데이터의 안정성과 가용성을 보장하는 중요한 요소이다. 이러한 개념들은 Kafka 클러스터가 장애 상황에서도 데이터 손실 없이 정상적으로 작동할 수 있게 해준다. 1. ISR (In-Sync Replicas) 1-1. 정의: ISR은 Leader Partition에 복제될 수 있는 Follower Partition의 집합이다. 즉, ISR은 현재 Leader와 동기화되고 있는 Follower Partition들을 의미한다. 1-2. 동작 방식: Leader Partition이 새로운 메시지를 받으면, ISR 내의 Follower Partition들도 이 메시지를 복제한다. 모든 Follower가 메시지를 복제하면, 해당 메시지는 'Commi..