7장까지는 ‘최소 한 번’ 전달에 초점을 맞췄다. 하지만 메시지 중복의 가능성은 여전히 있다. 현실에서 사용되는 대부분의 애플리케이션들은 메시지를 읽는 애플리케이션이 중복 메시지를 제거할 수 있도록 메시지에 고유한 식별자를 포함한다. 카프카 ‘정확히 한 번’ 의미 구조는 두 개의 핵심 기능의 조합로 이루어진다. 멱등성 프로듀서: 프로듀서 재시도로 인해 발생하는 중복을 방지한다. 트랜잭션 의미 구조: 스트림 처리 애플리케이션에서 ‘정확히 한 번’ 처리를 보장한다. 멱등성 프로듀서 멱등성: 작업을 여러 번 실행해도 한 번 실행한 것과 결과가 같은 성질 프로듀서에서 메시지가 중복으로 발생하는 일반적인 시나리오 파티션 리더가 프로듀서로부터 레코드를 받아서 팔로워들에게 성공적으로 복제한다....
카프카 컨슈머: 개념 컨슈머와 컨슈머 그룹 카프카 컨슈머는 보통 컨슈머 그룹의 일부로서 작동한다. 이유: 우리는 토픽으로부터 데이터를 읽어 오는 작업을 확장할 수 있어야 한다. 동일한 컨슈머 그룹에 속한 여러 개의 컨슈머들이 동일한 토픽을 구독할 경우, 각각의 컨슈머는 해당 토픽에서 서로 다른 파티션의 메시지를 받는 것이다. 컨슈머 그룹에 컨슈머를 추가하는 것은 카프카 토픽에서 읽어오는 데이터 양을 확장하는 주된 방법이다. 토픽을 생성할 때 파티션을 크게 잡아주는 게 좋은 이유: 부하가 증가함에 따라서 더 많은 컨슈머를 추가할 수 있게 해주기 때문 토픽에 설정된 파티션 수 이상으로 컨슈머를 투입하는 것은 아무 의미가 없는 점도 명심하라 새로운 컨슈머 그룹, G2를 추가하게 된다면 이 컨슈머는 G1 컨슈머 그룹에서 무엇을 하고 있든지 상관없이 T1 토픽의 모든 메시지를 받게 된다....
스트림 처리란 무엇인가? 데이터 스트림(이벤트 스트림, 스트리밍 데이터)이란 무한히 늘어나는 데이터세트를 추상한 것이다. 무한이라 함은 끝없이 계속해서 늘어난다는 의미이다. 시간이 흐름에 따라 새로운 레코드가계속해서 추가되기 때문에 데이터세트가 무한해지는 것이다. 데이터 스트림의 또 다른 특성 이벤트 스트림에는 순서가 있다. 데이터 레코드는 불변이다. 이벤트 스트림은 재생이 가능하다. 스트림 처리: 하나 이상의 이벤트 스트림을 계속해서 처리하는 것 스트림 처리는 요청-응답과 배치 처리와 마찬가지로 프로그래밍 패러다임 중 하나다. 요청-응답: 응답 시간이 1밀리초 미만~몇 밀리초 수준인 패러다임으로, 가장 지연이 적은 패러다임이다....
지표 기초 자바 애플리케이션 모니터링의 기본적인 사항들과 모니터링, 경보 설정의 모범사례를 살펴보도록 하자. 지표는 어디에 있는가? 모든 지표의 출처가 카프카인 것은 아니다. 지푯값은 출처에 따라 다섯 종류로 나눌 수 있다. 애플리케이션 지표: 카프카 그 자체의 JMX 인터페이스에서 나온 지표 로그: 카프카 자체에서 나온 또 다른 타입의 모니터링 데이터. 숫자가 아니라 텍스트 내지 구조화된 데이터이기 때문에 추가 처리를 좀 더 해야 한다. 인프라스크럭처 지표: 카프카의 앞단, 요청이 들어오는 길목에 설치되어 있으며 내가 제어할 수 있는 시스템에서 발생하는 지표(예: 로드 밸런서) 특수 클라이언트 지표: 카프카 외부의 툴에서 나온 데이터....
토픽 작업 토픽 작업을 쉽게할 수 있는 툴은 kafka-topics.sh이다. 역할: 클러스터 내 토픽 생성, 변경, 삭제, 정보 조회 토픽 설정 변경은 kafka-topics.sh에서는 지원 중단 되었으니, 더 강력한 툴인 kafka-configs.sh를 사용하는 것이 좋다. kafka-topics.sh를 사용하려면 --bootstrap-server 옵션에 연결 문자열과 포트를 넣어 줘야한다. 이 장 전체에 걸쳐 모든 툴이 저장된 위치는 /usr/local/kafka/bin/ 디렉토리다. 새 토픽 생성하기 --create 명령을 사용해서 새로운 토픽을 생성할 수 있다. 생성할 떄는 3개의 필 수 인수가 있다. --topic: 생성하려는 토픽의 이름 --replication-factor: 클러스터 안에 유지되어야 할 레플리카의 개수 --partitions: 토픽에서 생성할 파티션의 개수 토픽 이름 짓기 토픽 이름에는 영문, 숫자, _, -, ....
하나 이상의 카프카 클러스터로 구성되는 아키텍처가 필요한 경우가 있다. 여러 개의 별도 클러스터를 운영하는 것은 단일 클러스터를 여러 개 운영하는 것과 같다. 하지만, 클러스터 사이에 데이터를 지속적으로 복사해 줘야 하는 경우도 있다. 미러링: 카프카 클러스터 간의 데이터 복제 미러메이커: 아파치 카프카에서 클러스터간 데이터 복제를 수행하기 위한 툴 클러스터간 미러링 활용 사례 지역 및 중앙 클러스터: 하나의 기업이 지리적으로 분산된 지역, 도시, 대룩 간에 하나 이상의 데이터센터를 가지고 있을 수 있으며, 각각의 데이터센터에 카프카 클러스터가 설치되어 있는 경우 고가용성와 재해 복구: 첫 번째 클러스터의 모든 데이터를 보유하는 여분의 두 번째 클러스터를 준비해 뒀다가 만약의 사태가 발생했을 때 애플리케이션을 두 번째 클러스터를 사용해서 작동함으로써 평상시처럼 작업을 계속하게 할 수 있다....
카프카를 사용한 데이터 파이프라인 구축하는 대표적인 사례 사례1: 아파치 카프카가 두 개의 엔드포인트 중 하나가 되는 데이터 파이프라인 구축 예시: 카프카에서 가져온 데이터를 Amazon S3에 넣거나 몽고DB의 데이터를 카프카로 가져오기 사례2: 두 개의 서로 다른 시스템을 연결하는 파이프라인을 만들면서 그 중간에 카프카를 사용하는 경우 예시: 트위터에서 카프카로 데이터를 전달한 후 다시 카프카에서 엘라스틱서치로 전달함으로써 트위터에서 가져온 데이터를 엘라스틱서치로 보내는 경우 데이터 파이프라인에 있어서 카프카가 갖는 주요한 역할은 데이터 파이프라인의 다양한 단계 사이사이에 있어 매우 크고 안정적인 버퍼 역할을 해 줄 수 있다는 점이다....
신뢰성 보장 보장: 서로 다른 상황에서도 시스템이 지킬 것이라고 보장되는 행동 아파치 카프카가 보장하는 것 파티션 안의 메시지들 간에 순서를 보장한다. 만약 메시지 A 다음에 B가 쓰여졌다면, 동일한 프로듀서가 동일한 파티션에 썼을 경우, 카프카는 B의 오프셋이 A보다 큰 것을 보장한다. 컨슈머 역시 A를 읽어온 다음에 B를 읽게 된다. 클라이언트가 쓴 메시지는 모든 인-싱크 레플리카의 파티션에 쓰여진 뒤에야 커밋된 것으로 간주한다. 프로듀서는 메시지가 완전히 커밋된 다음 응답이 올지, 리더에게 쓰여진 다음 응답이 오지 아니면 네트워크로 전송된 다음 바로 응답이 올지 선택할 수 있다....
환경 설정 운영체제 선택하기 아파치 카프카는 다양한 운영체제에서 실행이 가능한 자바 애플리케이션이다. 카프카는 윈도우, macOS, 리눅스 등 다양한 운영체제에서 실행이 가능하지만, 대체로 리눅스가 권장된다. 주키퍼 설치하기 아파치 카프카는 카프카 클러스터의 메타데이터와 컨슈머 클라이언트에 대한 정보를 저장하기 위해 아파치 주키퍼를 사용한다. 주키퍼는 설정 정보 관리 이름 부여, 분산 동기화, 그룹 서비스를 제공하는 중앙화된 서비스이다. 독립 실행 서버이 가능하다. 주키퍼는 고가용성을 보장하기 위해 앙상블이라 불리는 클러스터 단위로 작동하도록 설계되었다. 주키퍼가 사용하는 부하 분산 알고리즘 때문에 앙상블은 홀수 개의 서버를 가지는 것이 권장된다....
클러스터 멤버십 카프카는 현재 클러스터의 멤버인 브로커들의 목록을 유지하기 위해 아파치 주키퍼를 사용한다. 각 브로커는 브로커 설정 파일에 저장되었거나, 자동으로 생성된 고유 식별자를 가진다. 브로커 프로세스는 시작될 때마다 주키퍼에 Ephemeral 노드의 형태롤 ID를 등록한다. 컨트롤러들과 몇몇의 생태계 툴들은 브로커가 등록되는 주키퍼의 /brokers/ids 경로를 구독함으로써 브로커가 추가되거나 제거될 때마다 알림을 받는다. 만약 동일한 ID를 가진 다른 브로커를 시작한다면, 에러가 발생한다. 브로커가 정지하면 브로커를 나타내는 ZNode는 삭제되지만, 브로커의 ID는 다른 자료구조에 남아 있게 된다....
0.11 부터 프로그램적인 관리 기능 API를 제공하기 위한 목적으로 AdminClient가 추가되었다. AdminClient 개요 비동기적이고 최종적 일관성을 가지는 API 카프카의 AdminClient는 비동기적으로 작동한다. 카프카 컨트롤러로부터 브로커로의 메타데이터 전파가 비동기적으로 이루어지기 때문에, AdminClient API가 리턴하는 Future 객체들은 컨트롤러의 상태가 완전히 업데이트된 시점에 완료된 것으로 간주한다. 이 시점에 모든 브로커가 전부 다 새로운 상태에 대해 알고 있지는 못할 수 있기 때문에, listTopics 요청은 최신 상태를 전달받지 않은 브로커에 의해 처리될 수 있다. 이러한 속성을 최종적 일관성(eventual consistency)이라고 한다....
프로듀서 개요 카프카에 메시지를 써야 하는 상황에 따라 요구사항이 다양하다. 메시지 유실이 용납되지 않는지 중복이 허용되도 상관없는지 반드시 지켜야할 지연이나 처리율이 있는지 이처럼 서로 다른 요구 조건은 카프카에 메시지를 쓰기 위해 프로듀서 API를 사용하는 방식과 설정에 영향을 미친다. 프로듀서 메시지 전송 과정 ProducerRecord 객체를 생성한다. 여기서는 레코드가 저장될 토픽과 밸류는 필수사항이지만, 키와 파티션 지정은 선택사항이다. ProducerRecord를 전송하는 API를 호출했을 때, 키와 값 객체가 네트워크 상에 전송될 수 있도록 직렬화해서 바이트 배열로 변환한다....
데이터의 모든 부분은 의미가 있으며, 그 다음 처리되어야 하는 작업과 같이 뭔가 중요한 정보를 담고 있다. 이것이 무엇인지 알기 위해서는 데이터를 생성된 곳에서 분석할 수 있는 곳으로 옮겨야 한다. 데이터를 옮기는 작업을 빠르게 해낼 수록 조직은 더 유연해지고 더 민첩해질 수 있다. 우리가 데이터를 이동시키는 작업에 더 적은 노력을 들일수록 핵심 비즈니스에 더욱 집중할 수 있다. 발행/구독 메시지 전달 발행/구독 메시지 전달 패턴의 특징은 전송자가 데이터를 보낼 때 직접 수신자로 보내지 않는다는 것이다....