일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- oracle
- 티스토리
- dynamic query
- 파이썬
- JVM
- SQL
- c#
- 학점
- 파이썬 소스
- 오라클
- auto configure
- 프로젝트
- hyperledger
- 초대장
- gradle
- 유사코드
- 오라클 디비
- 자바
- 백준 알고리즘
- 문법 정리
- 리눅스
- MongoDB
- 운영체제
- spring
- resilience4j
- smart cast
- jsp
- 알고리즘
- 자바 프로젝트
- K6
- Today
- Total
목록전체 글 (231)
모종닷컴
브로커와 컨트롤러 카프카 버전 2.8 이후부터 메타데이터 관리를 주키퍼를 사용하지 않고 자체 관리하게 되었는데 이로 인해 카프카 애플리케이션의 역할은 크게 두 가지(브로커, 컨트롤러)로 구분할 수 있다. '컨트롤러'는 클러스터 수준의 메타데이터 관리 및, 리더 선출, 브로커 추가 제거 같은 클러스터 관리 작업을 하는 역할을 하며, '브로커'는 메시지의 저장 및 전송과 관련된 작업을 담당한다. 애플리케이션을 역할을 지정할 수 있는데, 브로커나 컨트롤러 중 하나의 역할만 지정할수도 있고, 브로커 겸 컨트롤러 역할도 지정할 수 있다. Quorum based Controller KRaft 합의 알고리즘을 통해 리더로 선출된 컨트롤러는 Active Controller라고 불리며, 그 외에 컨트롤러는 Followe..
zookeeper를 이용한 카프카 메타데이터 관리 카프카 2.8 버전 이전에는 아래와 같은 메타데이터들을 관리하기 위해 zookeeper를 사용했었음. 클러스터 토폴로지 정보, 토픽 메타데이터, 컨트롤러 정보, 컨슈머 그룹 정보, ACLs 정보, 브로커 정보 등.. Zookeeper를 통해 메타데이터를 관리했을 떄 발생하는 문제들 Zookeeper 자체에 이슈가 있다기보다는 주키퍼를 활용하여 메타데이터를 관리하는 카프카의 방식에 여러 가지 문제가 있었음. 주키퍼라서 생기는 문제들. 주키퍼는 카프카와 별개의 분산 시스템 관리자는 카프카를 배포하기 위해 두 개의 개별 분산 시스템을 관리하고 배포하는 방법을 배워야 한다. SASL과 같은 설정이 카프카, 주키퍼 두 시스템에 모두 적용되어야 한다. 로컬에서 간단..
카프카 메트릭카프카 코드를 보다 보면 메트릭을 수집해서 특정 클래스에서 계속 계산하는 모습을 볼 수 있습니다. 해당 클래스들은 MBean을 상속받아 작성되어 있어서 내부 메트릭을 JMX를 통해 얻을 수 있습니다. 브로커 뿐만 아니라 KRaft 같은 메타데이터, Producer, Consumer 등의 메트릭도 모두 JMX를 이용할 수 있습니다. 다만 메트릭에 접근하기 위해서는 몇 가지 설정이 필요합니다.Java Management Extensions (JMX)는 Java 애플리케이션을 모니터링하고 관리하기 위한 기술. JMX는 MBean (Managed Bean)이라는 관리 가능한 자바 오브젝트를 사용하는데 애플리케이션은 이 MBean을 통해 다양한 정보와 작동 상태를 노출하며, 관리자 또는 모니터링 도구..
Transaction 카프카 트랜잭션은 주로 비동기 데이터 스트림에서 읽고 쓰는 패턴을 가진 애플리케이션을 위해 설계되었다. 초기에는 스트림 처리 애플리케이션이 부정확한 처리를 허용했음. (웹 페이지 조회수, 좋아요 수) 그러나 카프카에 대한 인기가 증가하면서 정확한 처리에 대한 요구사항들이 생김(인출, 입금 등) idempotent Producer는 다중 파티션에 대한 보증은 할 수 없다. Transactional Semantics Atomic multi-partition writes 트랜잭션은 다수의 토픽과 파티션에 대한 원자적인 쓰기를 가능하게 한다 트랜잭션에 포함된 메시지들은 전체 성공하거나 아니거나 둘 중에 하나 Zombie fencing 최초 프로듀서가 시작할 때 카프카 클러스터에 transa..
Kafka Producer를 한 번이라도 봤다면 Acks 및 retry 관련 설정을 본 적이 있을 겁니다. 이와 관련돼서 항상 등장하는 단어 중 하나는 Exactly One Semantics입니다. Exactly One Semantics는 정확히 한 번만 레코드를 저장한다입니다. Acks, Retry 설정을 조정해 보면서 이 Exactly Once Semantics가 왜 필요한 건지 알아보도록 하겠습니다. Acks, Retry 설정을 통해 메시지를 전달하는 방식에는 크게 3가지로 분류됩니다. At Most Once, At Least Once, Exactly Once입니다. At Most Once Delivery Semantics 최대 한 번만 전송 시도를 하는 방식입니다. Retry 설정을 0, Acks..