Kafka Streams는 Apache Kafka를 기반으로 한 기본적인 스트림 처리 라이브러리입니다. 이를 사용하면 대용량의 실시간 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 이러한 처리 모델은 여러 가지 상황에 맞게 적용할 수 있습니다.

그 중 하나는 비동기 처리 프로그래밍 모델을 사용하는 것입니다. 비동기 처리 프로그래밍은 데이터 처리 작업을 병렬로 처리하는 방식으로, 대기 시간을 최소화하고 애플리케이션의 응답 시간을 향상시킬 수 있습니다.

Kafka Streams에서 비동기 처리 프로그래밍을 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Asynchronous 처리 기능

Kafka Streams는 비동기 처리를 위한 다양한 기능을 제공합니다.

KTable과 비동기 처리

KTable은 변경 가능한 테이블 형태의 데이터 구조입니다. 이를 사용하여 카프카 토픽의 데이터를 변환하고 집계할 수 있습니다. 비동기 처리를 사용하면 KTable을 업데이트하는 동안 다른 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 대규모 데이터 처리 업무에서 매우 유용합니다.

KTable<String, Long> countTable = streamsBuilder.table("input-topic")
    .groupBy((key, value) -> KeyValue.pair(value.getField(), value))
    .count();
    
countTable
    .toStream()
    .foreach((key, value) -> System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + value));

위의 예제는 “input-topic”에서 데이터를 읽어와 그룹화한 다음, 각 그룹의 개수를 계산하는 KTable을 생성합니다. 그리고 계산된 결과를 출력합니다.

비동기로 다른 작업 수행

비동기 처리를 사용하면 KStream을 처리하는 동안 다른 작업을 동시에 수행할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션의 처리량을 향상시킬 수 있습니다.

KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream("input-topic");
    
stream.foreachAsync((key, value) -> {
    System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + value);
    // 비동기로 다른 처리 작업 수행
});

위의 예제는 “input-topic”에서 데이터를 읽어와 각 데이터를 출력하는 작업을 수행합니다. 동시에 비동기적으로 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

결론

Kafka Streams는 비동기 처리 프로그래밍 모델을 지원하며 KTable과 KStream을 통해 데이터를 처리할 수 있습니다. 비동기 처리를 사용하면 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있고 애플리케이션의 응답 시간을 개선할 수 있습니다.

더 자세한 정보를 원하시면 Kafka Streams documentation을 참조하십시오.