Apache Kafka는 대량의 실시간 데이터 스트리밍을 처리하기 위한 널리 사용되는 분산 스트리밍 플랫폼입니다. Kafka Streams는 이러한 Kafka 플랫폼을 활용하여 데이터 스트림 처리를 간편하게 할 수 있는 라이브러리입니다.
Kafka Streams는 신뢰성과 내결함성을 위해 스포트 체크포인트(Spot Checkpoint)라는 기능을 제공합니다. 스포트 체크포인트는 Kafka Streams 애플리케이션의 현재 처리 상태를 저장하고, 애플리케이션이 재시작되었을 때 마지막 체크포인트로부터 계속해서 처리할 수 있도록 도와줍니다.
스포트 체크포인트 설정
Kafka Streams의 스포트 체크포인트 설정은 애플리케이션의 StreamsConfig 객체를 통해 수행됩니다. 다음은 스포트 체크포인트 설정을 위한 주요 속성입니다.
application.id: 애플리케이션의 고유 식별자로 사용됩니다. 체크포인트를 생성하기 위해 사용되는 토픽 이름과 분할자 파티션 할당에도 사용됩니다.commit.interval.ms: 체크포인트 간의 최소 시간 간격을 설정합니다. 기본값은 30,000ms(30초) 입니다.processing.guarantee: 체크포인트 보장 수준을 설정합니다.exactly_once,at_least_once,none중 하나를 선택할 수 있으며, 기본값은at_least_once입니다.
아래는 Java로 작성된 Kafka Streams 애플리케이션의 스포트 체크포인트 설정 코드의 예입니다.
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-application");
props.put(StreamsConfig.COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 10000);
props.put(StreamsConfig.PROCESSING_GUARANTEE_CONFIG, StreamsConfig.EXACTLY_ONCE);
StreamsConfig streamsConfig = new StreamsConfig(props);
위의 예에서는 my-application이라는 애플리케이션 ID를 사용하고, 체크포인트 간의 최소 시간 간격을 10,000ms(10초)로 설정하며, exactly_once 보장 수준을 적용하고 있습니다.
스포트 체크포인트 사용
Kafka Streams에서 스포트 체크포인트를 사용하기 위해서는 Topology 객체를 생성하고, 해당 토폴로지를 KafkaStreams 객체에 할당해야 합니다. 그리고 KafkaStreams 객체의 start() 메서드를 호출하여 데이터 스트림 처리를 시작할 수 있습니다.
Topology topology = new Topology();
// 토폴로지 구성
// ...
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, streamsConfig);
streams.start();
스포트 체크포인트는 Kafka Streams 애플리케이션을 종료할 때 자동으로 생성되며, 해당 애플리케이션을 재시작하면 마지막 체크포인트로부터 데이터 스트림 처리를 계속할 수 있습니다.
결론
Kafka Streams의 스포트 체크포인트는 신뢰성과 내결함성을 보장하기 위해 중요한 기능입니다. 애플리케이션의 처리 상태를 저장하고, 재시작 시에 이어서 처리할 수 있도록 도와주므로, Kafka Streams를 사용하는 개발자들은 이를 적절히 활용하여 안정적인 데이터 스트림 처리를 구현할 수 있습니다.
더 자세한 정보는 Kafka Streams 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.