<aside> 1️⃣ SpringBoot + Kafka

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• Apache Kafka는 여러 다양한 상황에서 사용될 수 있다. 실시간 이벤트 스트리밍, 실시간 분석, 데이터 파이프라이닝, 로그 수집 등의 다양한 애플리케이션에서 Kafka를 활용하곤 한다.
• Spring Boot 개발자로서 Apache Kafka는 다음과 같은 상황에서 사용될 수 있다.
  1. 마이크로서비스 아키텍처:
     • Kafka는 마이크로서비스 간에 데이터를 비동기적으로 전달하는 메시지 브로커 역할을 수행할 수 있다. 서비스 간의 커뮤니케이션에 대한 복잡성을 줄이고 시스템의 전체적인 성능을 향상시키는데 도움이 된다.
  2. 이벤트 소싱과 CQRS:
     • 이벤트 소싱(Event Sourcing)과 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴은 복잡한 비즈니스 로직을 처리하거나, 시스템의 상태를 이력 기반으로 관리하고 싶을 때 유용하다. Kafka는 이벤트 소싱과 CQRS에 필요한 이벤트 저장소의 역할을 수행할 수 있다.
  3. 실시간 분석:
     • Kafka는 대량의 실시간 데이터를 처리하는데 사용될 수 있으므로, 실시간 대시보드, 모니터링 시스템, 실시간 비즈니스 지표 분석 등에 사용할 수 있다.
  4. 로그 수집:
     • 로그 데이터를 중앙화된 위치로 수집하고 처리하는 데 Kafka를 사용할 수 있다. 이렇게 수집된 로그 데이터는 분석, 모니터링, 알림, 디버깅 등 다양한 목적으로 활용될 수 있다.
• Spring Boot와 Kafka 를 연결하는 방법으로는 Spring Kafka 라이브러리를 사용하는 방법이 있다. 이 라이브러리를 사용하면 Kafka를 사용하여 메시지를 송수신하는 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있다.

<aside> 2️⃣ 이벤트 소싱과 CQRS 란?

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1. 이벤트 소싱 (Event Sourcing):
   • 이벤트 소싱은 시스템의 상태를 이벤트 로그로 저장하는 아키텍처 스타일이다. 시스템의 상태 변경을 이벤트라는 단위로 캡쳐하고, 이러한 이벤트들을 순차적으로 저장한다. 이 방법으로 시스템의 상태는 이벤트 스트림을 재생함으로써 언제든지 재구성될 수 있다. 주요 장점 중 하나는 모든 상태 변경에 대한 감사 추적이 가능하다는 것이다. 또한 이벤트 로그를 사용하여 시스템의 과거 상태를 재구성하거나, 향후 상태를 예측하는 것도 가능하다.
2. CQRS (Command Query Responsibility Segregation):
   • CQRS는 시스템을 두 가지 다른 모델로 분리하는 아키텍처 패턴이다. 하나는 상태를 수정하는 명령을 처리하고, 다른 하나는 상태를 조회하는 쿼리를 처리한다. 이 패턴을 사용하면 각 모델을 서로 다른 방식으로 최적화할 수 있다. 예를 들어, 읽기 모델은 확장성과 성능을 위해 복제될 수 있고, 쓰기 모델은 데이터 일관성을 유지하기 위해 단일화 될 수 있다.
3. 이벤트 소싱과 CQRS는 함께 사용되는 경우가 많다.
   • 이벤트 소싱이 시스템의 상태를 이벤트 로그로 저장하면, 이 로그를 사용하여 읽기 모델을 만들고 업데이트할 수 있다. 이 방식은 이벤트 소싱이 제공하는 감사 추적 기능을 유지하면서, 읽기 모델을 확장하고 최적화하는 데 CQRS가 제공하는 유연성을 활용할 수 있게 해준다.
   • 이때 Kafka는 이벤트 소싱과 CQRS 아키텍처에 필요한 이벤트 저장소의 역할을 수행한다. Kafka의 토픽은 이벤트 스트림으로 사용될 수 있으며, 각 이벤트는 토픽에 순서대로 저장된다. 이렇게 저장된 이벤트들은 시스템의 상태를 재구성하거나, 읽기 모델을 업데이트하는 데 사용될 수 있다. Kafka는 또한 이벤트의 순서를 보장하고, 필요한 만큼 오래된 이벤트를 저장하는 기능을 제공하므로, 이벤트 소싱에 아주 적합하다.

<aside> 3️⃣ 이벤트 소싱과 CQRS는 어떤 시스템에서 사용되는가?

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• 이벤트 소싱과 CQRS 패턴은 주로 복잡한 비즈니스 로직이나 이력 기반으로 상태를 관리하고자 하는 시스템에서 사용된다. 주로 대규모 분산 시스템, 마이크로서비스 아키텍처, 또는 실시간 분석을 요구하는 시스템에서 활용된다.
• 예시를 들어보자면, 온라인 은행 애플리케이션을 생각해볼 수 있다.
  1. 이벤트 소싱:
     • 은행에서는 모든 거래(예: 입금, 출금, 이체 등)가 이벤트로 간주될 수 있다. 이러한 거래 이벤트를 순차적으로 Kafka에 저장하면, 이벤트 스트림은 은행 계좌의 전체 거래 이력을 캡쳐하는 것이 가능하다. 나중에 이 이벤트 스트림을 사용하여 특정 시점에서의 계좌 잔액을 재현하거나, 모든 거래를 검토하여 부정 행위를 감지하는 것도 가능하다.
  2. CQRS:
     • 은행 애플리케이션의 사용자들은 주로 두 가지 종류의 작업을 수행한다. 거래를 실행하거나(명령), 계좌 잔액이나 거래 내역을 조회하는 것(쿼리). CQRS를 적용하면, 명령을 처리하는 모델과 쿼리를 처리하는 모델을 분리하여 각각의 성능과 확장성을 최적화할 수 있다. 예를 들어, 명령 모델은 ACID 트랜잭션을 지원하는 관계형 데이터베이스에, 쿼리 모델은 빠른 읽기 성능을 제공하는 NoSQL 데이터베이스에 저장될 수 있다.
• 이렇게 이벤트 소싱과 CQRS는 은행 애플리케이션의 거래 처리와 이력 관리, 성능 최적화 등의 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 수 있다. 이 외에도, 주문 관리, 재고 관리, 사회 네트워킹 앱 등의 다양한 도메인에서도 이 패턴들을 활용할 수 있다.

<aside> 4️⃣ 그럼 이걸 Spring Boot에서 어떻게 사용하는가?

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• Spring Boot와 Kafka를 함께 사용하려면 Spring Kafka라는 라이브러리를 사용할 수 있다. Spring Kafka는 Kafka에 메시지를 보내고 받는 작업을 추상화하므로, 개발자는 메시지 송수신과 관련된 저수준의 세부 사항을 걱정하지 않고 비즈니스 로직에 집중할 수 있다.
• Spring Kafka를 사용하면 Kafka를 이용한 이벤트 소싱과 CQRS 아키텍처를 구현하는데 필요한 기능들을 쉽게 사용할 수 있다. 예를 들어, KafkaTemplate 클래스를 사용하여 메시지를 보내거나, @KafkaListener 애노테이션을 사용하여 메시지를 받을 수 있다.
• 이벤트 소싱과 CQRS를 Spring Boot와 Kafka를 이용해 구현하려면 다음과 같은 단계를 따르면 된다.
  1. 애플리케이션의 이벤트를 정의하고, 이 이벤트를 Kafka 토픽에 보낼 수 있도록 애플리케이션을 설정한다.
     • 이벤트를 정의한다는게 무슨 의미일까?
  2. 이벤트가 발생할 때마다, 애플리케이션은 이벤트를 Kafka에 보낸다.
  3. Kafka에 저장된 이벤트는 필요에 따라 사용될 수 있다. 예를 들어, 이벤트를 사용하여 애플리케이션의 상태를 재구성하거나, 읽기 모델을 업데이트하거나, 다른 서비스로 이벤트를 전달할 수 있다.
  4. 읽기 모델을 업데이트하기 위해 Kafka Consumer를 사용할 수 있다. Consumer는 Kafka 토픽에서 이벤트를 읽어와서 읽기 모델을 업데이트한다. 이 때, 각 읽기 모델은 자신의 요구에 맞게 데이터를 가공하거나 저장할 수 있다.

<aside> 5️⃣ SpringBoot + Kafka의 어노테이션 모음

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• **@EnableKafka**와 **@KafkaListener**는 Kafka를 사용하기 위해 필요한 주요 어노테이션이다. 이 두 가지 어노테이션을 사용하면 KafkaTemplate을 사용하여 메시지를 전송하고, @KafkaListener 어노테이션을 사용하여 메시지를 구독하여 처리할 수 있다.
• 하지만 Kafka의 기능은 다양하며, 다른 상황에 따라 추가적인 어노테이션이나 설정을 사용할 수 있다. 몇 가지 예시를 들어보면:
  1. @KafkaHandler:
     • 다른 메서드와 함께 사용되는 @KafkaListener 어노테이션과 함께, 동일한 클래스 내에서 다양한 메시지 유형에 대한 처리를 구분할 수 있도록 도와준다.
  2. @KafkaListenerErrorHandler:
     • Kafka에서 예외가 발생할 때 처리를 담당하는 핸들러 메서드를 정의할 수 있다. 예외 처리 로직을 따로 구현하고자 할 때 사용된다.
  3. @KafkaListenerContainerFactory:
     • 커스텀 KafkaListenerContainer를 생성하고 구성하기 위해 사용된다. 필요에 따라 다양한 속성을 설정하여 KafkaListenerContainer의 동작을 세부적으로 제어할 수 있다.
  4. @KafkaTemplate (Producer):
     • KafkaTemplate 빈을 커스터마이징하고자 할 때 사용된다. 커스텀 KafkaTemplate을 정의하고 해당 빈을 주입받아 사용할 수 있다.
  5. @KafkaListenerConfigurer:
     • @KafkaListener에 대한 전역적인 설정을 제공하기 위해 사용된다. 필요한 경우KafkaListenerConfigurer 인터페이스를 구현하여 Kafka 리스너의 공통 구성 요소를 정의할 수 있다.