Kafka Streams는 대량의 데이터를 스트리밍 처리하기 위한 분산처리 프레임워크입니다. 이를 통해 실시간으로 데이터를 처리하고 관리할 수 있습니다. Kafka Streams에서는 상태저장소를 사용하여 중간 결과나 그룹화된 데이터를 관리할 수 있습니다. 이번 블로그 게시물에서는 Kafka Streams에서 상태저장소를 사용하는 방법과 상태 관리 방법에 대해 알아보겠습니다.
상태저장소란?
Kafka Streams에서는 상태저장소를 사용하여 중간 결과나 그룹화된 데이터를 저장하고 관리합니다. 상태저장소는 Kafka Topics와는 별개로 동작하며, Kafka Streams 애플리케이션의 내부에서 사용됩니다. 상태저장소는 애플리케이션의 상태를 유지하고, 재시작 시에도 데이터의 일관성을 보장하기 위해 사용됩니다.
상태저장소의 종류
Kafka Streams에서는 다양한 상태저장소를 제공합니다. 가장 기본적인 상태저장소는 내부 상태저장소로, 애플리케이션 내에서 메모리 기반의 상태저장소를 사용합니다. 이외에도 RocksDB를 사용하는 외부 상태저장소를 제공하기도 합니다.
Kafka Streams는 토폴로지의 노드를 상태저장소와 연결하여 데이터 처리 과정에서 중간 결과나 그룹화된 데이터를 저장하고 전달합니다. 상태저장소는 토폴로지의 각 노드에서 독립적으로 관리되고, Kafka Streams 애플리케이션의 장애가 발생해도 데이터 일관성이 유지됩니다.
상태 관리 방법
Kafka Streams에서는 두 가지 방법을 통해 상태를 관리할 수 있습니다. 첫 번째는 직접적인 키-값 저장소 API를 사용하는 방법입니다. 이 방법을 사용하면 상태저장소에 직접 키-값 쌍을 저장하고 검색할 수 있습니다. 이 방법은 매우 간단하고 직관적이지만, 대량의 데이터를 처리할 경우에는 성능 이슈가 발생할 수 있습니다.
두 번째 방법은 Kafka Streams의 DSL (Domain Specific Language)을 사용하는 방법입니다. DSL을 사용하면 키-값 쌍을 처리하는 데 편리한 연산자들을 제공합니다. 예를 들어, 그룹 바이 키, 윈도우링, 조인 등의 연산을 사용하여 상태를 관리할 수 있습니다. DSL을 사용하면 내부적으로 상태저장소가 관리되므로 고성능 처리가 가능합니다.
결론
Kafka Streams는 상태저장소를 사용하여 중간 결과나 그룹화된 데이터를 관리하는 분산처리 프레임워크입니다. 상태저장소는 애플리케이션의 상태를 유지하고 장애 발생 시에도 데이터의 일관성을 보장합니다. 두 가지 방법을 통해 상태를 관리할 수 있으며, 각각의 방법은 장단점이 있습니다. 적절한 방법을 선택하여 Kafka Streams를 활용하면 실시간으로 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.
참고 자료: