메시지 스트리밍 시스템을 구축할 때 Redis Stream과 Kafka는 대표적인 선택지입니다.
두 기술은 비슷한 개념을 가지고 있지만, 내부 동작 방식과 최적화된 사용 사례에서 차이가 있습니다.
이 문서에서는 Redis Stream과 Kafka의 차이점과 장단점을 비교하여 어떤 상황에서 적합한지 정리합니다.
| 특징 | Redis Stream | Kafka |
|---|---|---|
| 메시지 저장 방식 | 메모리 기반 (TTL 적용 가능) | 디스크 기반 (장기 보관 가능) |
| 메시지 순서 보장 | ✅ ID 기반 정렬 | ✅ 파티션 내에서 보장 |
| 컨슈머 그룹 지원 | ✅ XGROUP, XREADGROUP 사용 | ✅ 기본적으로 지원 |
| 메시지 삭제 방식 | ✅ MAXLEN 설정으로 자동 삭제 | ❌ 직접 삭제 불가 (보관 기간 설정 가능) |
| 확장성 | ⚠️ 수직 확장 (Redis 클러스터 필요) | ✅ 수평 확장 (파티션 기반) |
| 데이터 영속성 | ❌ 기본적으로 휘발성 | ✅ 디스크 기반 영속 저장 |
| 지연 시간 | ✅ 매우 낮음 (밀리초 단위) | ⚠️ 상대적으로 높음 (디스크 I/O 영향) |
| 복제 기능 | ✅ Redis Replication 사용 가능 | ✅ 기본적으로 다중 복제 지원 |
| 트랜잭션 지원 | ⚠️ 약함 (AOF 스냅샷 필요) | ✅ 강력한 트랜잭션 보장 |
| 주요 사용 사례 | 실시간 데이터 처리, 웹소켓 메시징, 캐싱 | 대규모 이벤트 스트리밍, 로그 분석, 데이터 파이프라인 |
MAXLEN 활용)예시: 실시간 알림 시스템, 채팅 서비스, 게임 이벤트 처리
예시: 로그 분석, 빅데이터 파이프라인, 금융 거래 기록, 모니터링 시스템
| 요구사항 | 추천 솔루션 |
|---|---|
| 초저지연 실시간 처리 | ✅ Redis Stream |
| 웹소켓과 연계한 실시간 메시징 | ✅ Redis Stream |
| 단기 보관 & 빠른 데이터 삭제 | ✅ Redis Stream |
| 대규모 로그 수집 및 분석 | ✅ Kafka |
| 데이터 영속성 및 장기간 보관 | ✅ Kafka |
| 분산 시스템 확장 (수평 확장) | ✅ Kafka |
Redis Stream은 초고속 실시간 처리가 필요한 경우에 유리하고,
Kafka는 대규모 데이터 스트리밍과 장기 보관이 필요한 경우에 적합합니다.
둘 다 Consumer Group과 메시지 스트리밍 기능을 지원하지만,
목적과 확장성 측면에서 차이가 있으므로 사용하는 시스템의 특성에 맞게 선택하는 것이 중요합니다. 🚀