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컨슈머의 주요 역할은 카프카에 저장된 메시지를 당겨오는 것이다. 메시지를 당기는데 중요한 요소인 오프셋과 그룹 코디네이터, 파티션 할당 전략을 간단히 정리해보려고 한다. 1) 오프셋 (Offset) 오프셋 관리는 컨슈머의 동작 중에 핵심이라고 볼 수 있다. 컨슈머는 카프카에 저장된 메시지를 꺼내기 때문에 컨슈머가 메시지를 어디까지 가져왔는지를 표시하고 확인하는 것은 중요하다. 여기서 메시지의 위치를 나타내는 것을 오프셋이라고 한다. 이 오프셋은 숫자 형태로 저장된다. 컨슈머 그룹은 오프셋 정보를 카프카의 토픽에 저장한다. (__consumer_offsets 토픽에 각 컨슈머 그룹 별 오프셋 위치 정보가 기록됨) 2) 그룹 코디네이터(Group Cordinator) 컨슈머 그룹에서 컨슈머들은 속한 컨슈머 ..

Producer 카프카의 토픽은 병렬처리가 가능하기 위해서 파티션으로 나뉘어, 최소 하나 이상의 파티션으로 구성된다. 그리고 프로듀서가 카프카로 전송한 메시지는 토픽 내 각 파티션의 로그 세그먼트에 저장된다. 그래서, 프로듀서는 토픽으로 보낼 때 토픽의 어느 파티션으로 메시지를 보내야할 지 결정해야하고 이 때 사용하는 것이 '파티셔너(Partitioner)'다. 그래서 파티션의 증가에 따라 관리자의 의도와 다르게 메시지 전송이 이뤄질 수 있기 때문에 되도록 파티션 수를 변경하지 않는 것이 좋다. 파티셔닝 방법 2가지 레코드들은 배치 처리를 위해서 프로듀서의 버퍼 메모리 영역에서 잠시 대기한 후에 카프카로 전송된다. 이 때 크게 두가지전략을 고려할 수 있다. 1) 라운드 로빈 전략 키 값을 지정하지 않은 ..

Producer와 Consumer는 Python으로 테스트, Broker와 Zookeeper는 Docker로 올려본다. 서버를 EC2로 올리는 건 비용이 들기 때문에 간단한 테스트용으로 추천한다. (Confluent-Kafka는 개발이 활발하고 다른 버전들보다 여러면에서 스펙이 가장 뛰어나기 때문에 Confluent버전을 사용함) 1) Confluent-kafka 설치 $ pip install confluent-kafka (consumer와 producer 어플리케이션을 위해) 2) Broker와 Zookeeper docker-compose로 올리기 # docker-compose.yml --- version: '3' services: zookeeper: image: confluentinc/cp-zooke..

여러 곳을 찾아봐도 깔끔하게 개념을 이해할 수 있는 정리된 자료가 없어서 직접 정리해보려고 한다. kafka는 높은 처리량과 가용성, 확장성을 지니고 있지만, 의외로 구조는 간단하기 때문에 쉽게 이해할 수 있으리라 생각함. 카프카를 구성하는 주요 요소들 1) 주키퍼(Zookeeper) 카프카의 메타데이터를 관리하고 브로커의 health check를 담당하는 역할을 한다. 주키퍼는 여러 대의 서버를 클러스터로 구성한다. 그래서 살아 있는 노드가 과반수 이상이면 유지될 수 있다. 그래서 홀수로 구성되어야 한다. Znode를 통해서 카프카의 메타정보가 주키퍼에 기록된다. 주키퍼는 지노드를 이용하여 브로커의 노드 관리부터, 토픽과 컨트롤러를 모두 관리할 수 있다. 2) 카프카(Kafka) 카프카 클러스터(Clu..