Kafka vs RabbitMQ – 어떤 메시지 시스템이 내 서비스에 적합할까?

Kafka vs RabbitMQ – 어떤 메시지 시스템이 내 서비스에 적합할까?

 

메시지 브로커와 이벤트 스트리밍 플랫폼은 분산 시스템의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. RabbitMQ와 Kafka는 시장에서 많이 사용되는 두 가지 솔루션으로, 서로 다른 설계 철학과 강점을 가지고 있습니다. 이 글에서는 두 시스템의 주요 특징과 차이점을 비교해 보겠습니다.

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1. 아키텍처와 기본 개념

RabbitMQ

• 메시지 큐 기반: RabbitMQ는 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)를 기반으로 동작하며, 생산자(producer)가 메시지를 보내면, 브로커가 이를 큐에 저장하고 소비자(consumer)가 메시지를 받아 처리하는 구조입니다.
• 라우팅과 토폴로지: 다양한 교환기(exchange)와 큐(queue)를 사용해 복잡한 라우팅 로직을 구성할 수 있습니다. 토픽, 라우팅 키, 헤더 등 다양한 라우팅 방식을 지원합니다.
• Push 모델: RabbitMQ는 기본적으로 생산자가 메시지를 큐에 넣으면, 브로커가 이를 소비자에게 푸시(push)하는 형태로 전달합니다.

Kafka

• 로그 기반의 분산 스트리밍 플랫폼: Kafka는 메시지를 지속적 로그에 기록하는 방식으로, 데이터를 토픽(topic)에 저장하고, 각 토픽은 여러 파티션(partition)으로 나뉩니다.
• Pull 모델: 소비자는 필요한 시점에 데이터를 요청(pull)하는 방식으로 메시지를 가져옵니다. 이로 인해 소비자 측에서 처리 속도에 맞게 데이터를 읽어들일 수 있습니다.
• 높은 처리량과 확장성: 분산 환경에서 수평 확장이 용이하며, 대규모 스트리밍 데이터를 처리하는 데 최적화되어 있습니다.

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2. 성능 및 확장성

RabbitMQ

• 낮은 지연 시간: 일반적으로 작은 메시지 단위의 처리에서는 매우 빠른 응답 속도를 보입니다.
• 유연한 확장: 클러스터 구성이 가능하지만, 수평 확장 측면에서는 Kafka만큼 강력하지는 않습니다.
• 메시지 보증: 메시지의 신뢰성과 순서를 보장하기 위한 다양한 옵션(예, 메시지 영속성, ACK 처리 등)을 제공합니다.

Kafka

• 높은 처리량: 초당 수백만 건의 메시지 처리도 가능하며, 대용량 로그와 스트리밍 데이터 처리에 특화되어 있습니다.
• 수평 확장성: 클러스터를 구성해 브로커 수를 늘리면 처리량이 비례하여 증가합니다.
• 내결함성: 메시지가 디스크에 기록되고, 파티션별 복제(replicas) 설정을 통해 데이터 손실에 대비할 수 있습니다.

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3. 데이터 일관성과 내구성

RabbitMQ

• 메시지 영속성: 디스크에 메시지를 저장함으로써 서버 장애 시에도 데이터를 복원할 수 있습니다. 단, 설정에 따라 성능과 내구성 간의 trade-off가 발생할 수 있습니다.
• ACK 기반 전송: 소비자가 메시지를 확실하게 처리했음을 ACK 신호로 알려야 하므로, 중복 처리나 메시지 손실을 최소화할 수 있습니다.

Kafka

• 로그 보존 정책: Kafka는 메시지를 오랜 기간 보관할 수 있으며, 소비자가 언제든지 특정 오프셋(offset)부터 데이터를 읽을 수 있습니다.
• 내구성과 복제: 각 파티션에 대해 다수의 복제본을 관리하여, 일부 노드에 장애가 발생해도 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다.
• 최종 일관성: 소비자들이 데이터를 개별적으로 관리하기 때문에, 완벽한 실시간 순서를 보장하기보다는 최종적으로 일관된 상태를 유지하는 데 중점을 둡니다.

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4. 사용 사례와 선택 기준

RabbitMQ가 적합한 경우

• 복잡한 라우팅 로직: 다양한 라우팅 규칙과 큐를 이용해 메시지를 분배해야 할 때.
• 즉각적인 알림 및 작업 분배: 작업 큐나 이벤트 알림 시스템에서 낮은 지연 시간을 필요로 할 때.
• 소규모에서 중규모 시스템: 규모가 크지 않은 환경에서 복잡한 메시지 전송 패턴을 구현할 때.

Kafka가 적합한 경우

• 대규모 데이터 스트리밍: 로그 수집, 실시간 데이터 처리, 분석 등에 있어 대량의 데이터를 빠르게 처리할 때.
• 내구성 및 확장성: 데이터의 내구성을 유지하면서, 시스템 확장을 통해 높은 처리량을 필요로 할 때.
• 분산 처리 및 이벤트 소싱: 마이크로서비스 아키텍처에서 이벤트 소싱, 스트림 처리 패턴을 구현할 때.

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5. 결론

RabbitMQ와 Kafka는 각각의 장점이 뚜렷하며, 시스템의 요구 사항에 따라 선택해야 합니다.

• RabbitMQ는 복잡한 메시지 라우팅과 낮은 지연 시간의 처리가 필요할 때 유리하며, 전통적인 메시지 큐 패턴에 익숙한 환경에서 강점을 보입니다.
• Kafka는 높은 처리량, 확장성, 그리고 로그 기반 데이터 저장이 핵심인 환경에 적합하며, 실시간 분석과 스트리밍 데이터 처리에서 우수한 성능을 발휘합니다.

서비스의 규모, 메시지 처리 패턴, 데이터 내구성 요구 사항 등을 고려하여 두 시스템 중 적합한 솔루션을 선택하면, 보다 안정적이고 효율적인 메시징 인프라를 구축할 수 있습니다.