[java] Kafka Streams와 데이터 파티셔닝 전략 개발 방법

16 Nov 2023

java

소개

Kafka는 대량의 데이터를 분산 시스템으로 처리하기 위한 인기 있는 플랫폼입니다. Kafka Streams는 Kafka에서 스트리밍 애플리케이션을 쉽게 개발하고 실행할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다.

Kafka에서 데이터를 처리하는 방식에는 여러 가지 전략이 있습니다. 하나의 전략은 데이터의 파티셔닝입니다. 데이터 파티셔닝은 Kafka 토픽의 메시지를 여러 파티션으로 분할하는 방법입니다. 이를 통해 애플리케이션은 데이터를 병렬로 처리할 수 있습니다.

데이터 파티셔닝 전략 개발 방법

1. Key를 사용한 파티셔닝

Kafka에서는 Key를 이용하여 파티셔닝을 할 수 있습니다. Key는 데이터의 특정 필드이거나 메시지의 고유 식별자일 수 있습니다. 동일한 Key를 갖는 데이터는 항상 같은 파티션에 배정됩니다. Key를 이용한 파티셔닝을 사용하면 데이터의 순서를 보장할 수 있습니다.

예제 코드:

KStream<String, String> stream = builder.stream("my-topic");
stream
    .selectKey((key, value) -> value.split(",")[0]) // 쉼표로 구분된 값의 첫 번째 열을 Key로 선택
    .to("output-topic");

2. 라운드 로빈 파티셔닝

라운드 로빈 파티셔닝은 메시지를 순차적으로 여러 파티션으로 분배하는 전략입니다. 각 메시지는 차례대로 다른 파티션에 배정됩니다. 이 방법은 데이터의 키에 의존하지 않고 분산 처리를 하는데 사용됩니다.

예제 코드:

KStream<String, String> stream = builder.stream("my-topic");
stream
    .to("output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.String())
        .withPartitioner(new RoundRobinPartitioner()));

3. 커스텀 파티셔닝

Kafka Streams에서는 파티셔닝 전략을 커스터마이징할 수도 있습니다. 복잡한 비즈니스 규칙에 따라 메시지를 파티션으로 분배하고 싶을 경우에 유용합니다. 이 경우 StreamPartitioner 인터페이스를 구현하고 withPartitioner() 메소드를 사용하여 설정할 수 있습니다.

예제 코드:

public class CustomPartitioner implements StreamPartitioner<String, String> {
    @Override
    public Integer partition(String topic, String key, String value, int numPartitions) {
        // 커스텀 파티셔닝 로직 구현
        // 파티션 번호를 반환
    }
}

// 사용 예
KStream<String, String> stream = builder.stream("my-topic");
stream
    .to("output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.String())
        .withPartitioner(new CustomPartitioner()));

결론

Kafka Streams를 사용하여 데이터 파티셔닝 전략을 개발하는 방법을 배웠습니다. Key를 사용한 파티셔닝, 라운드 로빈 파티셔닝, 그리고 커스텀 파티셔닝을 사용하여 데이터를 효율적으로 분산 처리할 수 있습니다. 이러한 전략은 애플리케이션의 성능과 확장성을 향상시킬 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하시면 Kafka Streams 문서를 참조하십시오.

참고 자료

Kafka Streams 문서