Kafka Streams는 Apache Kafka 기반의 스트리밍 처리 라이브러리로, 실시간 데이터 처리 및 데이터 파이프라인 구축을 위해 사용됩니다. 비동기 처리 패턴을 활용하면 Kafka Streams를 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다. 이번 글에서는 Kafka Streams와 비동기 처리 패턴을 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.

1. 비동기 처리 패턴 소개

비동기 처리는 요청과 응답을 동시에 처리하는 방식으로, 여러 작업을 병렬로 실행하고 결과를 비동기적으로 받아 처리할 수 있습니다. 이를 통해 시스템의 응답성과 처리량을 향상시킬 수 있습니다.

2. Kafka Streams에서 비동기 처리 패턴 사용하기

Kafka Streams에서 비동기 처리 패턴을 사용하기 위해서는 아래와 같은 절차를 따를 수 있습니다.

2.1. 비동기 작업을 수행할 스레드 풀 생성

비동기 작업을 처리하기 위해 먼저 스레드 풀을 생성해야 합니다. 스레드 풀은 주어진 작업을 병렬로 실행하고 결과를 반환하는데 사용됩니다. 일반적으로 ExecutorService 또는 CompletableFuture를 사용하여 스레드 풀을 생성할 수 있습니다.

ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);

2.2. 비동기 처리 로직 구현

비동기 처리로 실행하고 싶은 로직을 구현합니다. 이 로직은 Kafka Streams나 Kafka Consumer에서 수신한 메시지를 비동기적으로 처리할 수 있도록 작성되어야 합니다.

void processMessage(Message message) {
    // 비동기 처리 로직 작성
}

2.3. Kafka Streams에서 비동기 처리 호출

Kafka Streams에서 비동기 처리를 호출하기 위해 KStream 또는 KTable의 transform 또는 transformValues 메서드를 사용할 수 있습니다. 이 메서드는 각각 스트림의 각 레코드 또는 테이블의 각 값을 비동기적으로 처리하는 함수를 받습니다.

KStream<String, Message> inputStream = ...;
KStream<String, Message> processedStream = inputStream.transformValues((key, value) -> {
    CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        processMessage(value);
    }, threadPool);

    return value;
});

3. 비동기 처리 패턴의 장점

Kafka Streams에서 비동기 처리 패턴을 사용하는 것은 여러 가지 장점을 제공합니다.

• 응답성: 비동기 처리를 통해 Kafka Streams에서의 작업이 블로킹 되지 않고 병렬로 실행되므로 빠른 응답성을 제공할 수 있습니다.
• 처리량: 비동기 처리를 사용하면 여러 작업을 병렬로 처리할 수 있으므로 전체 처리량을 증가시킬 수 있습니다.
• 확장성: 비동기 처리는 스레드 풀을 통해 작업을 처리하므로, 필요에 따라 스레드 풀의 크기를 조정하여 시스템을 확장할 수 있습니다.

4. 마무리

Kafka Streams와 비동기 처리 패턴을 함께 사용하면 더욱 높은 성능과 확장성을 가진 데이터 처리 시스템을 구축할 수 있습니다. 비동기 처리를 통해 데이터 파이프라인의 성능을 향상시킬 수 있다는 점을 유의하여 개발하시기 바랍니다.

참고 자료:

• Kafka Streams Documentation
• Java ExecutorService Documentation
• CompletableFuture Documentation