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gpt-5-2-thinking

User: 카프카는 데이터의 안정성을 위해서

카프카는 데이터의 안정성을 위해서

프로듀서 시점에서는 최소 설정된 최소인싱크 레플리카 혹은 acks 설정에 따라 가지만

컨슈머 시점에서는 프로듀서가 어떤 설정을 하든 브로커 내에 전체 활성화된 브로커에 동기화가 완료되어야 메세지 소비가 가능하다는데

그럼 진짜 진짜 딜레이가 중요한 서버에는 카프카를 아예 안쓰거나 레플리카를 1개로 고정 시키는거임?

예를들어서 주식 실시간 호가창 같은거 걍 지나가는 데이터라 1도 안중요한데

실시간성은 엄청 중요하잖음.

이런 경우는 어떻게 처리함??

Assistant: 말한 내용 중 핵심 오해가 하나 있어.

말한 내용 중 핵심 오해가 하나 있어.

1) 컨슈머는 “전체 브로커 동기화 완료”를 기다리지 않아

Kafka에서 컨슈머는 리더 파티션 로그에 기록된 레코드를 읽어. 즉, “모든 활성 브로커(레플리카)로 동기화가 끝나야 소비 가능”이 아니라,

• 프로듀서가 acks=1이면: 리더에 append만 되면 성공 응답 → 그 순간부터 컨슈머는 읽을 수 있음(리더 기준).
• acks=all + min.insync.replicas = N이면: ISR에 최소 N개가 함께 기록돼야 성공 응답 → 그때부터 컨슈머가 읽음(역시 리더 기준).

컨슈머가 기다리는 건 “클러스터 전체 동기화”가 아니라, 프로듀서가 ‘성공’으로 간주하는 기준이야. (추가로 isolation.level=read_committed 같은 걸 쓰면 “트랜잭션 커밋”까지 안 보이는 경우는 있음)

2) 그럼 “진짜 딜레이 중요한 서버”는 Kafka를 안 쓰거나 RF=1만 쓰나?

케이스별로 다름. 보통은 “실시간 경로”와 “내구성/리플레이 경로”를 분리해.

A. 호가/틱처럼 “지나가는 데이터 + 초저지연” (유실 허용)

이런 건 Kafka를 ‘실시간 전송선’로 쓰기보단, 아래처럼 처리하는 경우가 많아.

• 실시간 전송: WebSocket / UDP multicast / gRPC stream / NATS / Aeron / Redis PubSub 등 초저지연 pubsub
• Kafka: 별도로 (1) 저장/리플레이, (2) 지표/분석, (3) 장애 시 재처리용 “백본”으로만 사용

즉 유저에게 보여주는 실시간 화면은 Kafka를 안 타고, Kafka는 “나중에 필요하면 되돌려볼 수 있는 로그”로 남기는 식.

B. 그래도 Kafka로만 가야 한다면(인프라 단순화 등)

그럴 땐 “유실 허용 토픽”을 따로 두고 설정을 약하게 잡아.

• 토픽(또는 클러스터) 분리 추천: - 실시간(유실 허용) 토픽 - replication.factor=1 (또는 2) - 프로듀서 acks=0 또는 acks=1 - linger.ms=0~1 (너무 키우면 지연 증가) - compression은 상황 따라(압축은 CPU vs 네트워크 트레이드오프) - retention.ms 짧게(예: 수 초~수 분)로 “버퍼”만 - 정합성(내구성) 토픽 - replication.factor=3 - min.insync.replicas=2 - 프로듀서 acks=all, enable.idempotence=true

이렇게 하면 “호가창”은 빠르게, “체결/주문/정산”은 안전하게 가져갈 수 있어.

3) 실시간에서 Kafka가 느려지는 진짜 원인은 보통 이거야

초저지연에서 체감되는 지연은 “레플리카 동기화”보다도 아래가 더 흔해.

• 프로듀서 배치: linger.ms, batch.size
• 컨슈머 fetch 대기: fetch.min.bytes, fetch.max.wait.ms
• 리더가 디스크 flush/IO 병목(브로커/스토리지 성능)
• 네트워크 hop/크로스 AZ/랙
• GC/CPU 스파이크, 압축/암호화 오버헤드
• 처리측(컨슈머)이 느려서 lag가 쌓임

즉, RF=3이라고 무조건 “진짜 진짜 딜레이”가 생기는 게 아니라, 설정/하드웨어/배치/처리 구조가 더 크게 좌우하는 경우가 많아.

결론: “호가창” 같은 건 보통 이렇게 한다

• 사용자 실시간 화면: 초저지연 스트리밍(WS/UDP/NATS 등)로 바로 푸시 (유실 허용)
• Kafka: 동일 데이터를 비동기로 적재해서 리플레이/분석/감사/장애복구에 사용
• Kafka만 쓴다면: 실시간 토픽은 RF=1 + acks=0/1, 중요한 이벤트는 RF=3 + acks=all로 분리

원하면 너 상황을 가정해서(트래픽 규모/지연 목표 p99, 단일 DC인지, 장애 허용 수준) “실시간 토픽/정합성 토픽” 각각의 권장 설정값을 더 구체적으로 묶어서 예시로 써줄게.