출처 : https://velog.io/@holicme7/Apache-Kafka-카프카란-무엇인가

📌 카프카(kafka)란?

카프카(Kafka)는 파이프라인, 스트리밍 분석, 데이터 통합 및 미션 크리티컬 애플리케이션을 위해 설계된 고성능 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼이다.

Pub-Sub 모델의 메시지 큐 형태로 동작하며 분산환경에 특화되어 있다.

Fortune 100개 기업 중 80% 이상이 Kafka를 사용한다. 국내에서도 많이 사용하는 추세다.

📌 카프카(kafka) 탄생 배경

비즈니스 소셜 네트워크 서비스인 링크드인에서 개발. 카프카 개발 전 링크드인의 데이터 처리 시스템

기존 데이터 시스템의 문제점

각 어플리케이션과 db가 end-to-end 로 연결되어 있고(각 파이프라인이 파편화 되어있음), 요구사항이 늘어남에 따라 데이터 시스템 복잡도가 높아지면서 다음과 같은 문제가 발생.

1. 시스템 복잡도 증가

• 통합된 전송 영역이 없어 데이터 흐름을 파악하기 어렵고, 시스템 관리가 어려움
• 특정 부분에서 장애 발생 시 조치 시간 증가 (=> 연결 되어있는 애플리케이션들을 모두 확인해야 하기 때문에)
• HW 교체 / SW 업그레이드 시 관리포인트가 늘어나고, 작업시간 증가 (=> 연결된 애플리케이션에 side effect 가 없는지 확인해야 함)

2. 데이터 파이프라인 관리의 어려움

• 각 애플리케이션과 데이터 시스템 간의 별도의 파이프라인 존재하고, 파이프라인 마다 데이터 포맷과 처리 방식이 다름
• 새로운 파이프라인 확장이 어려워지면서, 확장성 및 유연성이 떨어짐
• 또한 데이터 불일치 가능성이 있어 신뢰도 감소

📌 카프카(kafka) 적용 후

• 모든 이벤트/데이터의 흐름을 중앙에서 관리할 수 있게 됨
• 새로운 서비스/시스템이 추가되도 카프카가 제공하는 표준 포맷으로 연결하면 되므로 확장성과 신뢰성이 증가
• 개발자는 각 서비스간의 연결이 아닌, 서비스들의 비즈니스 로직에 집중 가능

📌 카프카(kafka) 동작 방식 및 특징

카프카는 pub-sub 모델의 메세지 큐 형태로 동작한다.
우선 카프카를 이해하기 위해서는 메세지/이벤트 브로커와 메세지 큐에 대한 선제적인 이해가 필요하다.

메세지 큐(MQ) 란?

메시지 큐는 메시지 지향 미들웨어(MOM : Message Oriented Middleware)를 구현한 시스템으로 프로그램(프로세스) 간의 데이터를 교환할 때 사용하는 기술이다.

1. producer: 정보를 제공하는 자
2. consumer: 정보를 제공받아서 사용하려는 자
3. Queue: producer의 데이터를 임시 저장 및 consumer에 제공하는 곳

주목해야할 부분은 Queue 인데, MQ에서 메세지는 Endpoint 간에 직접적으로 통신하지 않고, 중간데 Queue를 통해 중개된다는 점이다.

MQ 장점
1. 비동기: queue라는 임시 저장소가 있기 때문에 나중에 처리 가능
2. 낮은 결합도: 애플리케이션과 분리
3. 확장성: producer or consumer 서비스를 원하는대로 확장할 수 있음
4. 탄력성: consumer 서비스가 다운되더라도 애플리케이션이 중단되는 것은 아니며 메시지는 지속하여 MQ에 남아있다.
5. 보장성: MQ에 들어간다면 결국 모든 메시지가 consumer 서비스에게 전달된다는 보장을 제공한다.

메세지 브로커 / 이벤트 브로커

메세지 브로커

publisher가 생산한 메세지를 메세지 큐에 저장하고, 저장된 데이터를 consumer가 가져갈 수 있도록 중간 다리 역할을 해주는 브로커(broker)라고 볼 수 있다.

보통 서로 다른 시스템(혹은 소프트웨어) 사이에서 데이터를 비동기 형태로 처리하기 위해 사용한다. (대규모 엔터프라이즈 환경의 미들웨어로서의 기능)

이러한 구조를 보통 pub/sub 구조라고 하며 대표적으로는 Redis, RabbitMQ 소프트웨어가 있고, GCP의 pubsub, AWS의 SQS 같은 서비스가 있다.

이와 같은 메세지 브로커들은 consumer가 큐에서 데이터를 가져가게 되면 즉시 혹은 짧은 시간 내에 큐에서 데이터가 삭제되는 특징들이 있다.

이벤트 브로커

이벤트 브로커 또한 기본적으로 메세지 브로커의 큐 기능들을 가지고 있어 메세지 브로커의 역할도 할 수 있다.

메세지 브로커와의 가장 큰 차이점은,

이벤트 브로커는 publisher가 생산한 이벤트를 이벤트 처리 후에 바로 삭제하지 않고 저장하여, 이벤트 시점이 저장되어 있어서 consumer가 특정 시점부터 이벤트를 다시 consume 할 수 있는 장점이 있다. (예를 들어 장애가 일어난 시점부터 그 이후의 이벤트를 다시 처리할 수 있음)

또한 대용량 처리에 있어서는 메세지 브로커보다는 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력이 있다.

이벤트 브로커에는 Kafka, AWS의 kinesis 같은 서비스가 있다.

kafka가 아닌 일반적인 형태의 네트워크 통신

각 개체가 직접 연결하며 통신하게 된다. 전송속도가 빠르고 전송 결과를 신속하게 알 수 있는 장점이 있는 반면에, 특정 개체에 장애가 발생한 경우 메세지를 보내는 쪽에서 대기 처리 등을 개별적으로 해주지 않으면 장애가 전파될 수 있다. 또한 참여하는 개체가 많아질 수록 각 개체를 연결해줘야 한다. (=> 시스템이 커질수록 확장성이 좋지 않아진다)

이러한 형태의 단점을 극복하고자 나온게 Pub/Sub 모델

Pub/Sub 모델은 비동기 메세징 전송 방식으로, 발신자의 메세지에는 수신자가 정해져 있지 않은 상태로 publish 한다. 그리고 이를 Subscribe(구독)을 한 수신자만 정해진 메세지(topic)을 받을 수 있다. 이처럼 수신자는 발신자 정보가 없어도 원하는 메세지만 수신할 수 있으며, 이런 구조 덕분에 높은 확장성을 확보할 수 있다.

kafka의 동작 방식 및 특징

• LinkedIn에서 개발된 pub-sub 모델의 메시지큐 방식 기반, 분산 메시징 시스템이다.

• 구성 요소
  - Event: kafka에서 producer 와 consumer가 데이터를 주고받는 단위. 메세지
  - Producer: kafka에 이벤트를 게시(post, pop)하는 클라이언트 어플리케이션
  - Consumer: Topic을 구독하고 이로부터 얻어낸 이벤트를 받아(Sub) 처리하는 클라이언트 어플리케이션
  - Topic: 이벤트가 모이는 곳. producer는 topic에 이벤트를 게시하고, consumer는 topic을 구독해 이로부터 이벤트를 가져와 처리. 게시판 같은 개념
  - Partition: Topic은 여러 Broker(메세지 큐)에 분산되어 저장되며, 이렇게 분산된 topic을 partition이라고 함
  - Zoopeeper: 분산 메세지의 큐의 정보를 관리
  

• 동작 원리
  - publisher는 전달하고자 하는 메세지를 topic을 통해 카테고리화 한다.
  - subscriber는 원하는 topic을 구독(=subscribe)함으로써 메시지를 읽어온다.
  - publisher와 subscriber는 오로지 topic 정보만 알 뿐, 서로에 대해 알지 못한다.
  - kafka는 broker들이 하나의 클러스터로 구성되어 동작하도록 설계
  - 클러스터 내, broker에 대한 분산처리는 ZooKeeper가 담당한다.

• 장점
  - 대규모 트래픽 처리 및 분산 처리에 효과적
  - 클러스터 구성, Fail-over, Replication 같은 기능이 있음
  - 100Kb/sec 정도의 속도 (다른 메세지 큐 보다 빠름)
  - 디스크에 메세지를 특정 보관 주기동안 저장하여 데이터의 영속성이 보장되고 유실 위험이 적다. 또한 Consumer 장애 시 재처리가 가능하다.

📌 사용구분

• 대용량 데이터 처리, 실시간, 고성능, 고가용성이 필요한 경우, 또는 저장된 이벤트를 기반으로 로그를 추적하고 재처리 하는게 필요한 경우 kafka를 쓰자.
• 이벤트 데이터를 DB에 저장하기 때문에 굳이 미들웨어에 이벤트를 저장할 필요가 없는 경우, consumer에게 굳이 꼭 알람이 도착해야한다는 보장 없이 알람처럼 push 보내는것만 중요하다면 유지보수가 편한 Redis를 사용하자.