아파치 카프카에서 부하 균형 문제를 해결하는 방법

מושגי ליבה

카프카 기반 애플리케이션에서 발생하는 부하 불균형 문제를 해결하기 위한 동적 접근 방식인 지연 인식 프로듀서와 지연 인식 컨슈머를 소개합니다.

תקציר

이 글에서는 아파치 카프카에서 발생하는 부하 불균형 문제와 이를 해결하기 위한 방법을 소개합니다.

카프카는 메시지를 파티션에 분산하여 병렬 처리를 지원하지만, 메시지의 처리 부하가 다르거나 컨슈머의 처리 속도가 다를 경우 부하 불균형이 발생할 수 있습니다. 이로 인해 병목 현상, 지연 문제, 시스템 불안정성 등이 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 아고다에서는 두 가지 동적 접근 방식을 도입했습니다:

1. 지연 인식 프로듀서:

   • 대상 토픽의 지연 정보를 고려하여 동적으로 파티션 할당 로직을 조정합니다.
   • 지연이 높은 파티션으로의 메시지 전송을 줄이고, 지연이 낮은 파티션으로 더 많은 메시지를 전송하여 부하를 균형있게 분산합니다.

2. 지연 인식 컨슈머:

   • 현재 지연 정보를 모니터링하고, 필요 시 토픽 구독을 해제하여 재균형을 유발합니다.
   • 이를 위해 사용자 정의 Assignor를 구현하여 파티션을 효과과적으로 재할당할 수 있습니다.

이러한 동적 접근 방식을 통해 부하 불균형 문제를 해결하고, 리소스 과다 프로비저닝을 줄일 수 있었습니다. 또한 99% 지연 시간 등 서비스 수준 계약(SLA)을 안정적으로 유지할 수 있었습니다.

סטטיסטיקה

고성능 하드웨어와 저성능 하드웨어의 처리 속도 차이가 크게 나타남 (20 msg/s vs 10 msg/s)
라운드 로빈 파티셔닝 및 할당 전략을 사용할 경우, 전체 처리 용량의 66.7%를 과다 프로비저닝해야 함

ציטוטים

"메시지의 처리 부하가 다르거나 컨슈머의 처리 속도가 다를 경우 부하 불균형이 발생할 수 있습니다. 이로 인해 병목 현상, 지연 문제, 시스템 불안정성 등이 발생할 수 있습니다."
"지연 인식 프로듀서와 지연 인식 컨슈머를 통해 부하 불균형 문제를 해결하고, 리소스 과다 프로비저닝을 줄일 수 있었습니다."

תובנות מפתח מזוקקות מ:

How We Solve Load Balancing Challenges in Apache Kafka

by Agoda Engine... ב- medium.com 05-16-2024

https://medium.com/agoda-engineering/how-we-solve-load-balancing-challenges-in-apache-kafka-8cd88fdad02b

שאלות מעמיקות

카프카 클러스터 수준에서 부하 균형을 달성하기 위한 방법은 무엇이 있을까요?

카프카 클러스터 수준에서 부하 균형을 달성하기 위한 방법으로는 메시지의 특성을 기반으로 한 부하 균형이 가능합니다. 예를 들어, 데이터 바이트 속도를 고려하여 파티션 할당을 결정하는 방식을 사용할 수 있습니다. Agoda의 Hadin 클러스터는 이와 같은 방식을 활용하여 하둡 데이터 전달에 부하 균형을 적용하고 있습니다. 이를 통해 클러스터 전체의 메시지 처리 부하를 균등하게 분배할 수 있습니다.

메시지 처리 부하가 균일하지 않은 경우, 정적 부하 균형 전략은 어떤 한계가 있을까요?

메시지 처리 부하가 균일하지 않은 경우, 정적 부하 균형 전략은 한계가 있습니다. 정적 부하 균형은 예측 가능하고 대부분의 시간 동안 일정한 용량을 유지하는 경우에 유용합니다. 그러나 메시지의 부하가 일정하지 않거나 실제 처리 용량이 변동하는 경우에는 적합하지 않을 수 있습니다. 또한, 새로운 기능이 추가되거나 네트워크 및 외부 연결과 같은 의존성이 불안정한 경우에는 정적 부하 균형 전략을 유지하기 위해 추가 유지 관리 노력이 필요할 수 있습니다.

카프카 기반 애플리케이션에서 부하 균형 문제를 해결하는 데 있어 고려해야 할 다른 중요한 요소는 무엇이 있을까요?

카프카 기반 애플리케이션에서 부하 균형 문제를 해결할 때 고려해야 할 다른 중요한 요소로는 메시지의 부하가 균일하지 않을 수 있는 점이 있습니다. 각 메시지가 다른 처리 단계를 요구하거나 다양한 응답 크기나 지연 시간을 가질 수 있기 때문에 메시지 처리 부하가 일정하지 않을 수 있습니다. 또한, 데이터베이스 작업과 같은 응용 프로그램의 특성에 따라 데이터베이스 쿼리의 지연 시간이 변동할 수 있어 처리 속도가 다를 수 있습니다. 이러한 다양한 부하를 고려하여 부하 균형 전략을 설계하고 적용하는 것이 중요합니다.