Reactive Kafka Stream 및 Spring Webflux와 협력합니다

반응성 Kafka Stream 및 Spring Webflux에서 작업하는 Spring Webflux와 결합 된 반응성 Kafka 스트림은 반응 형 및 확장 가능한 이벤트 중심 애플리케이션을 구축하는 데 강력한 접근 방식을 제공합니다. 이 조합은 두 기술의 비 차단, 비동기적 특성을 활용하여 많은 양의 이벤트를 효율적으로 처리합니다. Spring Webflux는 Project Reactor를 기반으로 구축 된 반응성 웹 프레임 워크를 제공하여 Kafka에서 나오는 반응 스트림과 완벽하게 통합 할 수 있습니다. 핵심 개념은

를 사용하여 kafka 주제의 메시지를 KafkaReactiveStreams로 사용하고, 반응 적으로 처리하고, 다른 Kafka 주제에 결과를 게시하거나 반응성 웹 플럭스 엔드 포인트를 통해 노출시키는 것입니다. 이 접근법은 스레드 차단을 피하고 응용 프로그램이 수평으로 스케일링하여 증가 된 하중을 처리 할 수 ​​있습니다. 구성에는 일반적으로 Spring Boot의 자동 구성 기능을 사용하고 Kafka 연결 세부 정보를 지정하며 Project Reactor가 제공 한 기능 프로그래밍 구성을 사용하여 스트림 처리 로직을 정의하는 것이 포함됩니다. 이 아키텍처의 유연성은 필터링, 변환, 집계 및 윈도우 작업을 포함한 복잡한 스트림 처리 토폴로지를 차단하지 않고 비동기 적으로 수행했습니다. Flux 스프링 웹 플럭스를 사용한 반응성 KAFKA 스트림 응용 프로그램에서 역압을 효율적으로 처리하는 것은

먼저,

kafka 소비자 설정을 구성하여 소스에서 배압을 관리합니다. 적절한 및 매개 변수를 설정하면 메시지가 Kafka에서 가져 오는 속도를 제어 할 수 있습니다. 값이 너무 높으면 다운 스트림 처리를 압도 할 수 있지만 값이 너무 낮은 값은 비효율적 인 처리량으로 이어질 수 있습니다. max.poll.records 둘째, fetch.min.bytes

는 반응 스트림 처리 파이프 라인 내에서 배압 전략을 적용합니다.

프로젝트 반응기는 , 와 같은 연산자를 제공합니다. 는 메시지를 버퍼에 저장하지만 메모리 문제를 피하기 위해 신중한 크기가 필요합니다. 배압이 발생할 때 단순히 메시지를 삭제합니다. 이는 메시지 손실이 허용되는 시나리오에 적합합니다. 는 최신 메시지 만 보관합니다. 는 버퍼링 동작에 대한보다 세밀한 제어를 허용합니다. 선택은 데이터 무결성 및 처리량에 대한 응용 프로그램의 요구 사항에 따라 다릅니다.

셋째, 웹 플럭스 엔드 포인트에서 배압을 관리합니다. 적절한 동시성 설정과 같은 연산자를 사용하면 엔드 포인트에 의해 처리 된 요청 속도가 제어됩니다. flatMap는 들어오는 요청을 처리하는 작업자 스레드 수를 구성하는 옵션을 제공합니다. 백 압력이 종말점에서 발생하는 경우 다운 스트림 서비스를 압도하는 것을 방지하기 위해 요청 제한 또는 대기열과 같은 기술을 사용하는 것을 고려하십시오. 반응 형 프로그래밍은 파이프 라인 전체에서 배압 신호를 전파함으로써이를 효율적으로 관리하는 데 도움이됩니다. parallelism 반응성 Kafka 스트림 WebFlux.Builder와 통합되는 스프링 웹 플럭스 애플리케이션을 테스트하기위한 모범 사례

kafka와 통합하는 반응 애플리케이션을 결합하는 유닛, 통합 및 계약 테스트에 중점을 두어야합니다. 스트림 처리 로직의 구성 요소. Kafka 브로커에 실제로 연결하지 않고 Kafka 동작을 시뮬레이션하기 위해 Mockito 또는 Wiremock과 같은 도구를 사용하여

및 기타 의존성을 조롱합니다. 반응 스트림 처리 연산자를 개별적으로 테스트하여 기능을 확인하십시오. 통합 테스트

kafka, 스트림 처리 로직 및 웹 플럭스 종말점을 포함한 다른 구성 요소 간의 상호 작용을 확인하십시오. 테스트 환경 내에서 가벼운 Kafka 브로커를 실행하려면 또는 와 같은 임베디드 카프카 인스턴스를 사용하십시오. Kafka 주제로 테스트 메시지를 보내고 처리 결과를 확인하고 WebFlux 엔드 포인트의 응답을 주장합니다.

계약 테스트

애플리케이션이 정의 된 API 계약에 준수하는지 확인하십시오. PACT 또는 Spring Cloud Contract와 같은 도구를 사용하면 Kafka를 포함한 응용 프로그램 및 외부 서비스 간의 예상 요청 및 응답을 정의 할 수 있습니다. 이러한 테스트는 응용 프로그램의 변경 사항이 다른 구성 요소와의 통합을 중단하지 않도록합니다. 와 같은 반응성 프로그래밍을 지원하는 확장을 고려하여 KafkaReactiveStreams

kafka-unit EmbeddedKafka

반응성 Kafka 스트림 및 스프링 웹 플럭스를 사용하여 고 처리량이 많은 저도 애플리케이션을 구축하려면 일반적인 함정을 피하기 위해 신중한 고려가 필요합니다.

StepVerifier 반응 파이프 라인 내에서 차단 작업을 도입하는 것은 반응성 프로그래밍의 이점을 부정하고 병용 병을 이끌어 낼 수 있습니다. 스트림 처리 로직 내의 모든 작업이 차단이 아닌지 확인하십시오. Flux

잘못된 배압 처리 : 부적절한 배압 관리는 자원 소진, 메시지 손실 또는 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 적절한 배압 전략을 선택하고 버퍼 크기 및 동시성 레벨을 신중하게 구성하십시오. 비효율적 인 자원 활용 : 스레드 풀의 오해 또는 부정확 한 동시성 설정은 비효율적 인 자원 활용으로 이어질 수 있습니다. 성능을 최적화하기 위해 자원 사용을 모니터링하고 구성을 조정하십시오.

오류 처리 부족 : 응답 애플리케이션은 캐스케이드 고장을 방지하기 위해 오류를 우아하게 처리해야합니다. 오류에서 복구하고 애플리케이션 안정성을 유지하기 위해 또는 와 같은 적절한 오류 처리 메커니즘을 사용하십시오. 모니터링 및 로깅 불충분 : 적절한 모니터링 및 로깅 없이는 성능 문제를 식별하고 진단하기가 어렵습니다. 주요 메트릭을 추적하고 잠재적 인 병목 현상을 식별하기 위해 포괄적 인 모니터링 및 로깅을 구현하십시오.

데이터 무결성 무시 :

메시지를 삭제하는 배압 전략을 사용할 때 데이터 무결성에 미치는 영향이 허용되는지 확인하십시오. 데이터 일관성을 보장하기 위해 대체 전략을 고려하거나 메커니즘을 구현하십시오. 이러한 잠재적 문제를 적극적으로 해결함으로써 개발자는 반응성 Kafka 스트림과 스프링 웹 플럭스의 잠재력을 최대한 활용하는 강력하고 고성능 응용 프로그램을 구축 할 수 있습니다. >.

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