현대 웹 애플리케이션은 성능과 확장성 요구가 커지고 있습니다. 비동기 처리와 이벤트 기반 아키텍처는 이를 해결하는 중요한 방식입니다. 동기 처리보다 비동기 처리는 대규모 트래픽과 복잡한 로직 처리에 더 적합합니다.
이 글에서는 비동기 처리의 필요성과 RabbitMQ, Apache Kafka를 사용해 성능과 확장성을 개선하는 방법을 설명합니다.
✅ 비동기 처리란?
비동기 처리는 요청 후 응답을 기다리지 않고 다른 작업을 계속할 수 있는 방식이다.
동기 처리와 달리 I/O 작업을 기다리느라 자원을 낭비하지 않는다.
- 높은 동시성: 많은 요청을 동시에 처리
- 확장성: 자원을 효율적으로 사용해 대규모 트래픽 처리
- 장애 격리: 작업 간 독립적 처리로 장애 발생 시 영향 최소화
✅ 이벤트 기반 아키텍처
이벤트 기반 아키텍처는 시스템에서 발생하는 이벤트를 중심으로 비즈니스 로직을 처리하는 방식이다.
프로듀서는 이벤트를 발생시키고, 컨슈머는 이를 처리한다. 메시지 브로커가 이 둘을 연결해 준다.
📌 주요 개념
- 이벤트: 시스템 상태 변화 (예: 주문 생성, 결제 완료)
- 프로듀서: 이벤트를 발생시키는 주체
- 컨슈머: 이벤트를 받아 처리하는 주체
- 메시지 브로커: 이벤트를 전달하는 중간 역할
📌 장점
- 비동기성: 이벤트를 비동기로 처리해 응답성 향상
- 확장성: 시스템에 영향을 주지 않고 새로운 기능 추가
- 내결함성: 장애 발생 시 메시지 보존으로 데이터 손실 최소화
📌 단점
- 복잡성 증가: 추가 설계 필요
- 트랜잭션 관리 어려움: 분산 환경에서 데이터 일관성 유지 어려움
✅ RabbitMQ와 Kafka를 통한 비동기 처리
RabbitMQ와 Kafka는 대표적인 메시지 브로커이다. 하지만 이 둘은 사용 목적과 방식이 다르다.
📌 RabbitMQ
RabbitMQ는 신뢰성 있는 메시지 전송이 필요한 시스템에 적합하다.
AMQP 기반으로 트랜잭션 처리와 상태 변경 이벤트를 다룰 때 많이 사용된다.
주요 특징
- 메시지 내구성: 메시지를 디스크에 저장해 재시작 시에도 메시지 유지
- 다양한 라우팅 패턴: 다이렉트, 팬아웃, 토픽 라우팅 지원
- 확장성: 클러스터링으로 확장 가능
📌 Kafka
Apache Kafka는 대규모 데이터 스트림 처리에 특화된 분산 메시징 시스템이다.
실시간 로그 처리, 이벤트 스트리밍에 적합하다.
주요 특징
- 높은 처리량: 초당 수백만 건의 메시지 처리
- 분산성: 메시지를 여러 브로커에 분산 저장해 확장성 극대화
- 메시지 복제: 복제를 통해 데이터 손실 방지
📌 RabbitMQ vs Kafka 비교
| 특징 | RabbitMQ | Kafka |
|---|---|---|
| 주요 용도 | 트랜잭션 처리, 상태 변경 이벤트 | 실시간 데이터 스트림 처리, 로그 수집 |
| 메시지 전송 보장 | 1회 전송, 메시지 내구성 보장 | 최소 1회 전송, 메시지 복제 지원 |
| 확장성 | 클러스터링 지원, 중간 수준 확장성 | 매우 높은 확장성, 분산 아키텍처 |
| 처리량 | 중간 수준 | 매우 높은 처리량 |
| 메시지 순서 보장 | 보장되지 않음 | 파티션 내에서 메시지 순서 보장 |
| 사용 패턴 | 큐 기반 메시징, 다양한 라우팅 패턴 | 로그 기반 메시징, 스트림 처리 |
RabbitMQ는 트랜잭션 중심의 처리에,
Kafka는 대용량 로그 처리나 실시간 스트리밍에 적합
✅ 적용 사례
📌 전자상거래 시스템
전자상거래 시스템에서 RabbitMQ는 주문 생성 후 결제 처리를 비동기로 처리하는 데 유용하며, Kafka는 실시간 로그 수집 및 분석에 적합
📌 실시간 데이터 처리
Kafka는 실시간 행동 데이터를 수집해 마케팅이나 상품 추천에 활용하는 데 유리하다.
📌 마이크로서비스 아키텍처
RabbitMQ나 Kafka를 통해 서비스 간 통신을 비동기로 처리해 시스템 응답성을 높일 수 있다.
✅ 결론
비동기 처리와 이벤트 기반 아키텍처는 성능과 확장성을 극대화하는 데 필수적입니다.
RabbitMQ는 신뢰성 있는 트랜잭션 처리에, Kafka는 대규모 실시간 데이터 처리에 적합합니다. 필요에 따라 두 시스템을 적절히 활용해 효율적인 시스템을 설계할 수 있습니다.
참고 자료