Kafka Streams는 대규모 데이터 처리를 위한 분산 스트리밍 플랫폼으로, 이러한 작업을 효과적으로 수행하기 위해서는 통계 정보 수집이 매우 중요합니다. 이번 글에서는 Kafka Streams에서 통계 정보를 수집하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

1. Kafka Streams의 지원하는 통계 정보

Kafka Streams는 내부적으로 여러 가지 통계 정보를 제공합니다. 이러한 통계 정보는 처리량, 지연 시간, 에러 발생 등과 같은 다양한 측면을 제공하여 애플리케이션의 성능과 안정성을 모니터링할 수 있게 해줍니다.

Kafka Streams는 다음과 같은 통계 정보를 수집할 수 있습니다:

• 처리된 레코드의 수
• 처리된 레코드의 크기
• 처리 시간
• 지연 시간
• 응답 시간
• 커밋 시간
• 에러 발생 횟수 등

2. 통계 정보 수집 방법

Kafka Streams는 통계 정보를 수집하기 위해 StreamsMetrics 인터페이스를 제공합니다. 이 인터페이스를 구현하여 원하는 통계 정보를 추출하고, 원하는 형식으로 처리할 수 있습니다.

아래는 StreamsMetrics 인터페이스를 구현한 예제 코드입니다:

class CustomMetrics implements StreamsMetrics {
    
    // 처리된 메시지 수 추적을 위한 카운터
    private Counter processedMessages;

    public CustomMetrics() {
        // 구현하고자 하는 통계 정보 초기화
        processedMessages = new Counter();
    }

    // 메시지 처리 시 호출되는 메서드
    public void onMessageProcessed(String topic, int partition, long offset) {
        // 처리된 메시지 수 카운트 증가
        processedMessages.increment();
    }

    // 기타 통계 정보 관련 메서드 구현

    // ...

    // 통계 정보 노출 및 사용을 위한 메서드
    public Counter getProcessedMessagesCount() {
        return processedMessages;
    }
}

위의 예제에서는 CustomMetrics 클래스가 StreamsMetrics 인터페이스를 구현하고 있습니다. onMessageProcessed 메서드에서는 처리된 메시지의 수를 카운트하고, getProcessedMessagesCount 메서드를 통해 해당 통계 정보에 접근할 수 있습니다.

이와 같이 직접 StreamsMetrics 인터페이스를 구현하여 통계 정보를 수집하고 활용할 수 있습니다. 이를 활용하여 애플리케이션의 성능 및 상태를 모니터링하고, 필요한 조치를 취할 수 있습니다.

3. 기타 통계 정보 수집 방법

특정 플랫폼이나 서비스를 사용할 경우, 통계 정보 수집을 간편하게 처리할 수 있는 라이브러리가 제공될 수도 있습니다. 예를 들어, Spring Boot에서는 Actuator라는 라이브러리를 사용하여 간단하게 통계 정보를 수집할 수 있습니다.

4. 마무리

Kafka Streams에서 효율적인 데이터 처리를 위해서는 통계 정보를 수집하는 것이 매우 중요합니다. 이를 통해 애플리케이션의 성능 및 안정성을 모니터링하고, 문제가 발생할 경우 신속하게 대응할 수 있습니다. StreamsMetrics 인터페이스를 활용하여 직접 통계 정보를 수집하거나, 특정 라이브러리를 사용하여 통계 정보 수집을 간편하게 처리할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 Kafka Streams의 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

[참고문헌]

• Kafka Streams Documentation
• Spring Boot Actuator Documentation