RabbitMQ AMQP 프로토콜을 구현해 놓은 프로그램 신뢰성, 안정성과 성능을 충족할 수 있도록 다양한 기능 제공 유연한 라우팅: Message Queue가 도착하기 전에 라우팅 되며 플러그인을 통해 더 복잡한 라우팅도 가능 클러스터링: 로컬 네트워크에 있는 여려 RabbitMQ 서버를 논리적으로 클러스터링 할 수 있고 논리적인 브로커도 가능 함. 오픈 소스로 상업적 지원이 가능 Kafka 대용량 실시간 로그 처리에 특화되어 설계된 메시징 시스템 기좀 범용 메시징 시스템 대비 TPS(Transaction Per Second)가 매우 우수함 특화된 시스템이기 때문에 범용 메시징 시스템에서 제공하는 다양한 기능들은 제공 되지 않음 AMQP 프로토콜이나 JMS API를 사용하지 않고 단순한 메시지 헤더를 ..

오늘 포스팅할 내용은 래빗엠큐이다. 그 동안에는 카프카를 사용할 일이 많아 카프카에 대한 포스팅이 주였는데, 이번에 래빗엠큐를 사용할 일이 생겨 간단히 래빗엠큐에 대해 간단히 다루어 볼것이다.(예제 코드는 위 깃헙에 올려놓았습니다.) 비동기 작업에 있어 큐를 사용하려면 중간에 메시지 브로커라는 개념이 존재하는데, 이러한 메시지 브로커에는 RabbitMQ, Kafka 등이 대표적으로 있다. 해당 포스트에서는 표준 MQ프로토콜인 AMQP를 구현한 RabbitMQ(래빗엠큐)에 대해 다루어볼 것이다. 간단하게 메시지큐는 아래 그림과 같은 워크 플로우로 이루어져있다. 대부분의 메시지큐는 프로듀서가 있고, 해당 프로듀서가 브로커로 메시지를 발행하면, 적절한 컨슈머가 해당 메시지를 구독(읽다)하는 구조이다. 그렇다면..

이전 포스팅들에서 이미 카프카란 무엇이고, 카프카 프로듀서부터 컨슈머, 스트리밍까지 다루어보았다. 하지만 이번 포스팅을 시작으로 조금더 내용을 다듬고 정리된 상태의 풀세트의 카프카 포스팅을 시작할 것이다. 카프카 시스템의 목표 메시지 프로듀서와 컨슈머 사이의 느슨한 연결 다양한 형태의 데이터 사용 시나리오와 장애 처리 지원을 위한 메시지 데이터 유지 빠른 처리 시간을 지원하는 구성 요소로 시스템의 전반적인 처리량을 최대화 이진 데이터 형식을 사용해서 다양한 데이터 형식과 유형을 관리 기존의 클러스터 구성에 영향을 주지 않고 일정한 서버의 확장성을 지원 카프카의 구조 카프카 토픽에서 모든 메시지는 바이트의 배열로 표현되며, 카프카 프로듀서는 카프카 토픽에 메시지를 저장하는 애플리케이션이다. 이렇게 프로듀서..

Kafka - Kafka Stream API(카프카 스트림즈) - 2 이전 카프카 스트림즈 포스팅에서는 간단하게 카프카 스트림즈 API를 다루어보았습니다. 이번 2번째 카프카 스트림즈 포스팅은 조금더 깊게 카프카 스트림즈에 대해 알아보려고 합니다. Kafka Streams는 Kafka 프로듀서 및 컨슈머를 이용하여 들어오는 메시지를 즉각적으로 가공하여 또 다른 토픽으로 메시지를 내보낼 수 있습니다. 이러한 카프카 스트림즈를 사용하는 기업들을 소개하자면 New York Times는 카프카와 카프카 스트림즈를 이용하여 독자들을 위한 실시간 컨첸츠를 저장하고 배포합니다.그리고 라인 같은 경우는 서비스끼리 통신하기 위한 중앙 데이터 허브로 카프카를 사용합니다. 그리고 카프카 스트림즈를 이용하여 토픽을 데이터를 ..

Kafka - Spring cloud stream kafka(스프링 클라우드 스트림 카프카) 이전 포스팅까지는 카프카의 아키텍쳐, 클러스터 구성방법, 자바로 이용하는 프로듀서,컨슈머 등의 글을 작성하였다. 이번 포스팅은 이전까지 작성된 지식을 바탕으로 메시징 시스템을 추상화한 구현체인 Spring Cloud Stream을 이용하여 카프카를 사용하는 글을 작성하려고 한다. 혹시라도 카프카에 대해 아직 잘모르는 사람들이 이 글을 본다면 이전 포스팅을 한번 참고하고 와도 좋을 것같다.(이번에 작성하는 포스팅은 Spring Cloud stream 2.0 레퍼런스 기준으로 작성하였다.) 그리고 이번 포스팅에서 진행하는 모든 예제는 카프카를 미들웨어로 사용하는 예제이고, 카프카는 클러스터를 구성하였다. ▶︎▶︎▶︎..

Kafka - Kafka Consumer(카프카 컨슈머) Java&CLI 이전 포스팅에서 kafka producer를 java 소스기반으로 예제를 짜보았습니다. 이번 포스팅은 kafka consumer를 java 소스로 다루어보려고 합니다. Kafka Producer(카프카 프로듀서)가 메시지를 생산해서 카프카의 토픽으로 메시지를 보내면 그 토픽의 메시지를 가져와서 소비(consume)하는 역할을 하는 애플리케이션, 서버 등을 지칭하여 컨슈머라고 한다. 컨슈머의 주요 기능은 특정 파티션을 관리하고 있는 파티션 리더에게 메시지를 가져오기 요청을 하는 것이다. 각 요청은 컨슈머가 메시지 오프셋을 명시하고 그 위치로부터 메시지를 수신한다. 그래서 컨슈머는 가져올 메시지의 위치를 조정할 수 있고, 필요하다면 이..

▶︎▶︎▶︎카프카란? 이전 포스팅에서는 메시징 시스템은 무엇이고, 카프카는 무엇이며 그리고 카프카의 특징과 다른 메시지 서버와의 차이점에 대한 포스티이었습니다. 이번 포스팅은 간단하게 카프카3대를 클러스터링 구성을 하여 서버를 띄우고 CLI를 이용하여 간단히 카프카를 사용해보려고 합니다. 카프카는 중앙에서 많은 서비스 시스템의 데이터를 받아서 다른 시스템으로 받아주는 역할을 하는 메시지 시스템으로 MSA에서는 없어선 안되는 존재가 되었습니다. 그렇다면 이렇게 중요한 카프카를 한대만 띄워서 프로덕트 환경에서 운영한다는 것은 과연 안전한 생각일까요? 아닙니다. 여러대를 클러스터링 구성하여 고가용성을 높혀야 운영환경에서도 안전하고 신뢰성있는 메시지 시스템 구성이 될것입니다. 위의 그림은 카프카를 여러대 클러스..

Kafka - Kafka(카프카)의 동작 방식과 원리 Kafka는 기본적으로 메시징 서버로 동작합니다. 여기서 메시징 시스템에 대해 간단히 살펴보자면 메시지라고 불리는 데이터 단위를 보내는 측(publisher,producer)에서 카프카에 토픽이라는 각각의 메시지 저장소에 데이터를 저장하면, 가져가는 측(subscriber, consumer)이 원하는 토픽에서 데이터를 가져가게 되어 있습니다. 즉, 메시지 시스템은 중앙에 메시징 시스템 서버를 두고 이렇게 메시지를 보내고(publish) 받는(subscriber) 형태의 통신 형태인 pub/sub 모델의 통신구조입니다. 여기서 미담이지만, 카프카의 창시자인 제이 크렙스는 대학 시절 문학 수업을 들으며 소설가 프란츠 카프카에 심취했습니다. 자신의 팀이 새..