Apache Kafka는 대량의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 분산 스트리밍 플랫폼입니다. 그리고 Kafka Streams는 Kafka를 사용하여 데이터 스트림을 처리하기 위한 라이브러리입니다. Kafka Streams에서는 이벤트의 순서가 중요한 경우가 많습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Kafka Streams에서 순서 보장이 어떻게 이루어지는지에 대해 알아보도록 하겠습니다.

1. Kafka Partition과 Key

Kafka는 토픽을 여러 파티션으로 분할하여 데이터를 저장하고 관리합니다. 각각의 파티션은 별도의 데이터 스트림으로 처리됩니다. 데이터를 특정 파티션에 배치하는데 사용되는 기준은 메시지의 키(Key)입니다.

2. Kafka Streams의 Topology

Kafka Streams에서는 처리해야 하는 작업을 나타내는 Topology를 정의합니다. Topology는 입력 토픽과 출력 토픽을 정의하는데, 앞서 언급한 파티션과 키를 기반으로 데이터를 처리합니다.

3. Processor API와 Stateful 처리

Kafka Streams는 Processor API를 통해 사용자 정의 프로세스를 구현할 수 있습니다. Processor API를 사용하면 이벤트 스트림을 특정한 순서로 처리할 수 있습니다. 또한 상태(State)를 유지하고 관리할 수도 있습니다.

4. 순서 보장을 위한 파티셔닝 전략

Kafka Streams에서의 순서 보장을 위해서는 메시지의 키를 특정 파티션으로 보내는 파티셔닝 전략이 중요합니다. 키 기반의 파티셔닝을 사용하면 동일한 키를 가지고 있는 메시지들은 동일한 파티션으로 라우팅되어 순서를 보장할 수 있습니다.

5. 예외 상황과 복구

Kafka Streams에서는 메시지 처리 중 예외 상황이 발생할 수 있습니다. 이 경우에는 Kafka의 복구 메커니즘을 활용하여 데이터 손실을 방지하고 순서를 보장할 수 있습니다.

6. 결론

Kafka Streams는 대량의 실시간 데이터를 처리할 때 이벤트의 순서가 중요한 경우에도 순서 보장을 위한 다양한 메커니즘을 제공합니다. Partitioning, Processor API, 상태 관리, 예외 상황 처리와 복구 등을 통해 데이터의 순서를 보장할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 Kafka Streams 문서를 참조하시기 바랍니다.