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      • 2장: 객체의 생성과 파괴
        • item 1) 생성자 대신 정적 팩토리 메서드를 고려하라
        • item2) 생성자에 매개변수가 많다면 빌더를 고려하라
        • item3) private 생성자나 열거 타입으로 싱글톤임을 보증하라
        • item4) 인스턴스화를 막으려면 private 생성자를 사용
        • item5) 자원을 직접 명시하는 대신 의존 객체 주입 사용
        • item6) 불필요한 객체 생성 지양
        • item7) 다 쓴 객체는 참조 해제하라
        • item8) finalizer와 cleaner 사용 자제
        • item9) try-with-resources를 사용하자
      • 3장: 모든 객체의 공통 메서드
        • item 10) equals는 일반 규약을 지켜 재정의 하자
        • item 11) equals 재정의 시 hashCode도 재정의하라
        • item 12) 항상 toString을 재정의할 것
        • item 13) clone 재정의는 주의해서 진행하라
        • item 14) Comparable 구현을 고려하라
      • 4장: 클래스와 인터페이스
        • item 15) 클래스와 멤버의 접근 권한을 최소화하라
        • item 16) public 클래스에서는 public 필드가 아닌 접근자 메서드를 사용하라
        • item 17) 변경 가능성을 최소화하라
        • item 18) 상속보다는 컴포지션을 사용하라
        • item 19) 상속을 고려해 설계하고 문서화하고, 그러지 않았다면 상속을 금지하라
        • item 20) 추상 클래스보다는 인터페이스를 우선하라
        • item 21) 인터페이스는 구현하는 쪽을 생각해 설계하라
        • item 22) 인터페이스는 타입을 정의하는 용도로만 사용하라
        • item 23) 태그 달린 클래스보다는 클래스 계층구조를 활용하라
        • item 24) 멤버 클래스는 되도록 static으로 만들라
        • item 25) 톱레벨 클래스는 한 파일에 하나만 담으라
      • 5장: 제네릭
        • item 26) 로 타입은 사용하지 말 것
        • item 27) unchecked 경고를 제거하라
        • item 28) 배열보다 리스트를 사용하라
        • item 29) 이왕이면 제네릭 타입으로 만들라
        • item 30) 이왕이면 제네릭 메서드로 만들라
        • item 31) 한정적 와일드카드를 사용해 API 유연성을 높이라
        • item 32) 제네릭과 가변 인수를 함께 사용
        • item 33) 타입 안전 이종 컨테이너를 고려하라
      • 6장: 열거 타입과 어노테이션
        • item 34) int 상수 대신 열거 타입을 사용하라
        • item 35) ordinal 메서드 대신 인스턴스 필드를 사용하라
        • item 36) 비트 필드 대신 EnumSet을 사용하라
        • item 37) ordinal 인덱싱 대신 EnumMap을 사용하라
        • item 38) 확장할 수 있는 열거 타입이 필요하면 인터페이스를 사용하라
        • item 39) 명명 패턴보다 어노테이션을 사용하라
        • item 40) @Override 어노테이션을 일관되게 사용하라
        • item 41) 정의하려는 것이 타입이라면 마커 인터페이스를 사용하라
      • 7장: 람다와 스트림
        • item 42) 익명 클래스보다는 람다를 사용하라
        • item 43) 람다보다는 메서드 참조를 사용하라
        • item 44) 표준 함수형 인터페이스를 사용하라
        • item 45) 스트림은 주의해서 사용하라
        • item 46) 스트림에서는 부작용 없는 함수를 사용하라
        • item 47) 반환 타입으로는 스트림보다 컬렉션이 낫다
        • item 48) 스트림 병렬화는 주의해서 적용하라
      • 8장: 메서드
        • item 49) 매개변수가 유효한지 검사하라
        • item 50) 적시에 방어적 복사본을 만들라
        • item 51) 메서드 시그니처를 신중히 설계하라
        • item 52) 다중정의는 신중히 사용하라
        • item 53) 가변인수는 신중히 사용하라
        • item 54) null이 아닌, 빈 컬렉션이나 배열을 반환하라
        • item 55) 옵셔널 반환은 신중히 하라
        • item 56) 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 작성하라
      • 9장: 일반적인 프로그래밍 원칙
        • item 57) 지역 변수의 범위를 최소화하라
        • item 58) 전통적인 for문보다 for-each문을 사용하기
        • item 59) 라이브러리를 익히고 사용하라
        • item 60) 정확한 답이 필요하다면 float, double은 피하라
        • item 61) 박싱된 기본타입보단 기본 타입을 사용하라
        • item 62) 다른 타입이 적절하다면 문자열 사용을 피하라
        • item 63) 문자열 연결은 느리니 주의하라
        • item 64) 객체는 인터페이스를 사용해 참조하라
        • item 65) 리플렉션보단 인터페이스를 사용
        • item 66) 네이티브 메서드는 신중히 사용하라
        • item 67) 최적화는 신중히 하라
        • item 68) 일반적으로 통용되는 명명 규칙을 따르라
      • 10장: 예외
        • item 69) 예외는 진짜 예외 상황에만 사용하라
        • item 70) 복구할 수 있는 상황에서는 검사 예외를, 프로그래밍 오류에는 런타임 예외를 사용하라
        • item 71) 필요 없는 검사 예외 사용은 피하라
        • item 72) 표준 예외를 사용하라
        • item 73) 추상화 수준에 맞는 예외를 던지라
        • item 74) 메서드가 던지는 모든 예외를 문서화하라
        • item 75) 예외의 상세 메시지에 실패 관련 정보를 담으라
        • item 76) 가능한 한 실패 원자적으로 만들라
        • item 77) 예외를 무시하지 말라
      • 11장: 동시성
        • item 78) 공유 중인 가변 데이터는 동기화해 사용하라
        • item 79) 과도한 동기화는 피하라
        • item 80) 스레드보다는 실행자, 태스크, 스트림을 애용하라
        • item 81) wait와 notify보다는 동시성 유틸리티를 애용하라
        • item 82) 스레드 안전성 수준을 문서화하라
        • item 83) 지연 초기화는 신중히 사용하라
        • item 84) 프로그램의 동작을 스레드 스케줄러에 기대지 말라
      • 12장: 직렬화
        • item 85) 자바 직렬화의 대안을 찾으라
        • item 86) Serializable을 구현할지는 신중히 결정하라
        • item 87) 커스텀 직렬화 형태를 고려해보라
        • item 88) readObject 메서드는 방어적으로 작성하라
        • item 89) 인스턴스 수를 통제해야 한다면 readResolve보다는 열거 타입을 사용하라
        • item 90) 직렬화된 인스턴스 대신 직렬화 프록시 사용을 검토하라
    • 모던 자바 인 액션
      • 1장: 자바의 역사
      • 2장: 동작 파라미터화
      • 3장: 람다
      • 4장: 스트림
      • 5장: 스트림 활용
      • 6장: 스트림으로 데이터 수집
      • 7장: 병렬 데이터 처리와 성능
      • 8장: 컬렉션 API 개선
      • 9장: 람다를 이용한 리팩토링, 테스팅, 디버깅
      • 10장: 람다를 이용한 DSL
      • 11장: null 대신 Optional
      • 12장: 날짜와 시간 API
      • 13장: 디폴트 메서드
      • 14장: 자바 모듈 시스템
      • 15장: CompletableFuture와 Reactive 개요
      • 16장: CompletableFuture
      • 17장: 리액티브 프로그래밍
      • 18장: 함수형 프로그래밍
      • 19장: 함수형 프로그래밍 기법
      • 20장: 스칼라 언어 살펴보기
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카프카 설치 및 실습

카프카 브로커 클러스터 구성

  • docker compose를 사용하여 간단히 로컬에 카프카 브로커 클러스터를 구성할 수 있다.

  • Kafka 브로커 실행을 위해서는 여러 속성을 설정해주어야 한다.

    카프카에서 나타내는 속성 이름과 docker compose에서 나타내는 속성 이름이 상이하지만 여기서는 카프카에서 나타내는 속성 이름을 기준으로 설명한다.

    • broker.id: 실행하는 카프카 브로커의 번호를 직접 부여해주어야 한다. 브로커들을 구분하기 위해 부여하는 것이므로 다른 브로커와 겹치면 안된다.

    • listeners: 카프카 브로커의 통신을 위해 열어둘 인터페이스 IP, port, 프로토콜을 설정할 수 있다.

    • advertised.listeners: 카프카 클라이언트 또는 카프카 커맨드 라인 툴에서 접속 시 사용하는 IP, port 정보

    • listener.security.protocol.map: 보안 설정 시 사용할 프로토콜 매핑 지정

    • num.network.threads: 네트워크 처리를 위한 스레드 개수

    • num.io.threads : 카프카 브로커 내부에서 사용할 스레드 개수

    • log.dirs : 데이터를 저장할 디렉토리 위치

    • num.partitions : 토픽 당 파티션 개수를 지정할 수 있으며 파티션이 많아질수록 데이터 소비를 병렬로 많이 처리할 수 있게 된다.

    • log.retention.ms : 카프카 브로커가 저장한 파일이 삭제되기 까지 걸리는 시간 지정, -1로 설정하면 영원히 삭제되지 않는다.

    • log.segment.bytes: 카프카 브로커가 저장할 파일의 최대 크기

    • log.retention.check.interval.ms: 카프카 브로커가 저장한 파일을 삭제하기 위해 체크하는 간격(ms)

networks:
  kafka_network:

volumes:
  Kafka00:
    driver: local
  Kafka01:
    driver: local
  Kafka02:
    driver: local

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  Kafka00Service:
    image: bitnami/kafka:3.5.1-debian-11-r44
    restart: unless-stopped
    container_name: Kafka00Container
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      - '10000:9094'
    environment:
      - KAFKA_CFG_BROKER_ID=0
      - KAFKA_CFG_NODE_ID=0
      - KAFKA_KRAFT_CLUSTER_ID=HsDBs9l6UUmQq7Y5E6bNlw
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS=0@Kafka00Service:9093,1@Kafka01Service:9093,2@Kafka02Service:9093
      - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
      - KAFKA_CFG_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE=true
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093,EXTERNAL://:9094
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://Kafka00Service:9092,EXTERNAL://127.0.0.1:10000
      - KAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=CONTROLLER:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLAINTEXT
      - KAFKA_CFG_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR=3
      - KAFKA_CFG_TRANSACTION_STATE_LOG_REPLICATION_FACTOR=3
      - KAFKA_CFG_TRANSACTION_STATE_LOG_MIN_ISR=2
      - KAFKA_CFG_PROCESS_ROLES=controller,broker
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_LISTENER_NAMES=CONTROLLER
    networks:
      - kafka_network
    volumes:
      - "Kafka00:/bitnami/kafka"
  Kafka01Service:
    image: bitnami/kafka:3.5.1-debian-11-r44
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      - '10001:9094'
    environment:
      - KAFKA_CFG_BROKER_ID=1
      - KAFKA_CFG_NODE_ID=1
      - KAFKA_KRAFT_CLUSTER_ID=HsDBs9l6UUmQq7Y5E6bNlw
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS=0@Kafka00Service:9093,1@Kafka01Service:9093,2@Kafka02Service:9093
      - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
      - KAFKA_CFG_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE=true
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093,EXTERNAL://:9094
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://Kafka01Service:9092,EXTERNAL://127.0.0.1:10001
      - KAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=CONTROLLER:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLAINTEXT
      - KAFKA_CFG_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR=3
      - KAFKA_CFG_TRANSACTION_STATE_LOG_REPLICATION_FACTOR=3
      - KAFKA_CFG_TRANSACTION_STATE_LOG_MIN_ISR=2
      - KAFKA_CFG_PROCESS_ROLES=controller,broker
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_LISTENER_NAMES=CONTROLLER
    networks:
      - kafka_network
    volumes:
      - "Kafka01:/bitnami/kafka"
  Kafka02Service:
    image: bitnami/kafka:3.5.1-debian-11-r44
    restart: always
    container_name: Kafka02Container
    ports:
      - '10002:9094'
    environment:
      - KAFKA_CFG_BROKER_ID=2
      - KAFKA_CFG_NODE_ID=2
      - KAFKA_KRAFT_CLUSTER_ID=HsDBs9l6UUmQq7Y5E6bNlw
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS=0@Kafka00Service:9093,1@Kafka01Service:9093,2@Kafka02Service:9093
      - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
      - KAFKA_CFG_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE=true
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093,EXTERNAL://:9094
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://Kafka02Service:9092,EXTERNAL://127.0.0.1:10002
      - KAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=CONTROLLER:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLAINTEXT
      - KAFKA_CFG_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR=3
      - KAFKA_CFG_TRANSACTION_STATE_LOG_REPLICATION_FACTOR=3
      - KAFKA_CFG_TRANSACTION_STATE_LOG_MIN_ISR=2
      - KAFKA_CFG_PROCESS_ROLES=controller,broker
      - KAFKA_CFG_CONTROLLER_LISTENER_NAMES=CONTROLLER
    networks:
      - kafka_network
    volumes:
      - "Kafka02:/bitnami/kafka"

  KafkaWebUiService:
    image: provectuslabs/kafka-ui:latest
    restart: always
    container_name: KafkaWebUiContainer
    ports:
      - '8080:8080'
    environment:
      - KAFKA_CLUSTERS_0_NAME=Local-Kraft-Cluster
      - KAFKA_CLUSTERS_0_BOOTSTRAPSERVERS=Kafka00Service:9092,Kafka01Service:9092,Kafka02Service:9092
      - DYNAMIC_CONFIG_ENABLED=true
      - KAFKA_CLUSTERS_0_AUDIT_TOPICAUDITENABLED=true
      - KAFKA_CLUSTERS_0_AUDIT_CONSOLEAUDITENABLED=true
      #- KAFKA_CLUSTERS_0_METRICS_PORT=9999
    depends_on:
      - Kafka00Service
      - Kafka01Service
      - Kafka02Service
    networks:
      - kafka_network
  • 8080 포트에 브라우저로 접근하면 WebUi 서비스에 접근할 수 있다.

토픽 생성

  • 도커 컨테이너에 exec으로 접근하여 /opt/bitnami/kafka/bin 디렉토리에서 아래와 같은 명령을 수행하면 토픽이 생성된다.

./kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --topic hello.kafka
  • 파티션 개수와 복제 개수, 토픽 데이터 유지 기간 옵션을 지정하여 토픽을 생성할 수도 있다.

    • partitions: 최소 개수는 1개이며, 옵션을 사용하지 않으면 카프카 브로커 구동 시 설정했던 num.partitions 옵션대로 설정된다.

    • replication-factor: 토픽의 파티션을 복제할 개수를 지정하며 1으로 지정하면 복제를 하지 않는다는 의미이고 2로 지정하면 복제본 1개를 사용하겠다는 의미이다.

    • config: kafka-topics.sh 명령에 포함되지 않은 추가적인 설정을 할 수 있다. retention.ms의 경우 토픽의 데이터를 유지하는 기간을 의미한다.

./kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 \
--partitions 3 --replication-factor 1 --config retention.ms=172800000 \
--topic hello.kafka

토픽 조회

  • --list 인자를 주어 카프카 브로커 클러스터가 가지는 토픽들의 이름을 조회할 수 있다.

./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list
  • 자세한 내용을 조회하려면 --describe --topic <토픽이름> 을 인자로 주면 된다.

./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic hello.kafka

토픽 옵션 수정

  • 파티션 개수 변경을 위해서는 아래 명령어를 수행하면 된다. describe를 통해 확인해보면 실제로 파티션 개수가 변경된 것을 확인할 수 있다.

./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic hello.kafka --alter --partitions 4
  • 토픽 삭제를 위한 리텐션 기간 변경을 위해서는 아래 명령어를 수행하면 된다.

./kafka-configs.sh --bootstrap-server localhost:9092 --entity-type topics --entity-name hello.kafka --alter --add-config retention.ms=86400000

토픽에 데이터 넣기

  • 토픽에 넣는 데이터는 레코드라고 부르며 key-value 형태로 이루어진다. 아래와 같이 키가 없는 레코드를 입력할 수도 있고 키와 값의 구분자를 입력해 key-value 형태의 레코드를 입력할 수도 있다.

$ ./kafka-console-producer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic hello.kafka
> hello
> kafka
$ ./kafka-console-producer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic hello.kafka \
  --property "parse.key=true" --property "key.separator=:"
> key1:no1
> key2:no2
  • 이렇게 전달된 레코드는 토픽의 파티션에 저장된다.

  • 기본 파티셔너를 사용하는 경우, 프로듀서가 파티션으로 레코드를 전달할 때 key가 존재한다면 해시 값에 따라 적절한 파티션으로 이동하고, key가 존재하지 않는다면 라운드 로빈으로 파티션 중 하나에 할당된다. 이러한 파티션 할당 방식은 커스텀하게 파티셔너를 구현해 변경할 수 있다.

토픽의 데이터 받기

  • 아래 명령을 사용해 컨슈머를 통해 토픽의 데이터를 읽어올 수 있다. --from-beginning 옵션을 통해 토픽에 들어온 레코드를 처음부터 조회할 수 있다.

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic hello.kafka \
--from-beginning
  • property 옵션을 통해 키 출력, 키 구분자 여부도 설정할 수 있다.

  • --group 옵션을 통해 컨슈머 그룹을 설정할 수 있다. 컨슈머 그룹은 1개 이상의 컨슈머로 구성되며 조회한 토픽의 메시지에 대해 커밋을 한다. 커밋이란 컨슈머가 특정 레코드까지 처리를 완료했음을 알리기 위해 레코드의 오프셋 번호를 카프카 브로커에 저장하는 것이다.

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic hello.kafka \
--property print.key=true --property key.separator="-" --group hello-group --from-beginning

컨슈머 그룹 확인

  • 아래 명령을 사용해 존재하는 컨슈머 그룹들을 확인할 수 있다.

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list
  • 아래 명령을 사용해 특정 컨슈머 그룹에 대한 정보를 확인할 수 있다.

    • CURRENT-OFFSET: 컨슈머 그룹이 받고 있는 토픽의 파티션에 존재하는 가장 최신 오프셋이 몇 번인지 나타낸다.

    • LOG-END-OFFSET: 컨슈머 그룹의 컨슈머가 어느 오프셋까지 커밋했는지 알 수 있다.

    • LAG: 컨슈머 그룹이 토픽의 파티션에 있는 데이터를 가져가는 데에 얼마나 지연이 발생했는지 확인하기 위한 지표로, 컨슈머 그룹이 커밋한 오프셋과 파티션의 최신 오프셋 간의 차이를 나타낸다.

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group hello-group --describe

간편 테스트

  • 카프카 클러스터 설치 후 잘 동작하는지 확인해보기 위한 메시지를 자동으로 produce하고 consume하기 위해 아래 명령을 사용할 수 있다.

  • --max-message 옵션을 사용해 테스트할 메시지의 개수를 정할 수 있으며, 수행 시 가장 마지막줄에는 수행 결과의 통계값이 출력된다.

./kafka-verifiable-producer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --max-message 10 --topic verify-test
  • producer에서 발행한 메시지를 조회할 수 있다. 여기서는 consume한 메시지 개수 등의 정보가 출력된다.

./kafka-verifiable-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic verify-test \
--group-id test-group

토픽 데이터 제거

  • delete.json 파일을 먼저 구성하고, 해당 json 파일을 기반으로 명령을 보내 토픽의 특정 데이터를 제거할 수 있다.

{
    "partitions": [
        {
            "topic": "test,
            "partition": 0,
            "offset": 50
        }
    ],
    "version": 1
}
./kafka-delete-records.sh --bootstrap-server localhost:9092 --offset-json-file delete.json
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Last updated 10 months ago

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