카프카 - 3 (설치, chroot)

카프카 설치

Apache Kafka를 설치하는 과정은 비교적 간단하지만, 몇 가지 중요한 단계를 거쳐야 합니다. 아래는 Kafka를 설치하는 일반적인 절차입니다.

1. Java 설치 확인

Kafka는 Java로 작성되었기 때문에 Java가 설치되어 있어야 합니다. Java 설치 여부를 확인하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ java -version

Java가 설치되어 있지 않다면, Oracle JDK 또는 OpenJDK를 설치합니다.

2. Kafka 다운로드 및 압축 해제

Kafka의 최신 버전을 다운로드하고 압축을 해제합니다. 예를 들어, Kafka 2.8.2 버전을 다운로드하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ curl -O <https://downloads.apache.org/kafka/2.8.2/kafka_2.13-2.8.2.tgz>
$ tar -xvzf kafka_2.13-2.8.2.tgz
$ cd kafka_2.13-2.8.2

3. ZooKeeper 시작

Kafka는 ZooKeeper를 사용하여 분산 시스템을 관리합니다. ZooKeeper를 시작하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

4. Kafka 서버 시작

Kafka 서버를 시작하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

5. 토픽 생성

Kafka에서 데이터를 저장할 토픽을 생성합니다. 예를 들어, test라는 이름의 토픽을 생성하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/kafka-topics.sh --create --topic test --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 1 --replication-factor 1

6. 프로듀서 시작

Kafka 프로듀서를 시작하여 메시지를 토픽에 보냅니다. 예를 들어, test 토픽에 메시지를 보내려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/kafka-console-producer.sh --topic test --bootstrap-server localhost:9092

프로듀서가 시작되면 메시지를 입력할 수 있습니다.

7. 컨슈머 시작

Kafka 컨슈머를 시작하여 토픽에서 메시지를 읽습니다. 예를 들어, test 토픽에서 메시지를 읽으려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/kafka-console-consumer.sh --topic test --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning

8. 서버 중지

작업이 끝난 후에는 Kafka 서버와 ZooKeeper를 중지합니다. Kafka 서버를 중지하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/kafka-server-stop.sh

ZooKeeper를 중지하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/zookeeper-server-stop.sh

참고 자료

• Apache Kafka Quickstart
• DigitalOcean Kafka 설치 가이드
• Tutorialspoint Kafka 설치 가이드

이 단계를 따르면 Apache Kafka를 성공적으로 설치하고 기본적인 작업을 수행할 수 있습니다.

Citations: [1] https://www.tutorialspoint.com/apache_kafka/apache_kafka_installation_steps.htm [2] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-apache-kafka-on-ubuntu-20-04 [3] https://bryteflow.com/what-is-apache-kafka-and-installing-kafka-step-by-step/ [4] https://kafka.apache.org/quickstart [5] https://www.conduktor.io/kafka/how-to-install-apache-kafka-on-windows/

주키퍼 앙상블

주키퍼 앙상블(ZooKeeper Ensemble)은 고가용성과 내구성을 제공하기 위해 여러 대의 주키퍼 서버를 클러스터로 구성한 것입니다. 주키퍼는 분산 시스템에서 중요한 역할을 하며, 주키퍼 앙상블을 통해 시스템의 안정성과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 다음은 주키퍼 앙상블에 대한 주요 사항들입니다:

1. 구성

주키퍼 앙상블은 일반적으로 홀수 개의 서버로 구성됩니다. 이는 리더 선출 과정에서 과반수(쿼럼)를 확보하기 위함입니다. 예를 들어, 3대의 서버로 구성된 앙상블에서는 2대의 서버가 정상적으로 동작하면 시스템이 정상적으로 운영될 수 있습니다[1][4].

2. 리더-팔로워 구조

주키퍼 앙상블은 리더-팔로워 구조를 따릅니다. 하나의 리더와 여러 개의 팔로워로 구성되며, 리더는 쓰기 요청을 처리하고 팔로워는 읽기 요청을 처리합니다. 리더는 팔로워들에게 변경 사항을 전파하여 데이터 일관성을 유지합니다[2][3].

3. 리더 선출

리더 선출은 주키퍼 앙상블의 중요한 기능 중 하나입니다. 리더가 실패하면 팔로워 중 하나가 새로운 리더로 선출됩니다. 이 과정에서 Sequential Znode가 사용되며, 가장 낮은 순번의 Znode를 가진 서버가 리더로 선출됩니다[3].

4. 데이터 일관성

주키퍼는 강력한 일관성을 제공합니다. 모든 쓰기 요청은 리더를 통해 수행되며, 리더는 팔로워들에게 변경 사항을 전파합니다. 팔로워들은 리더의 변경 사항을 적용하여 데이터 일관성을 유지합니다.

5. 고가용성

주키퍼 앙상블은 고가용성을 제공합니다. 서버 중 일부가 실패하더라도 나머지 서버들이 정상적으로 동작하여 시스템의 가용성을 유지합니다. 예를 들어, 5대의 서버로 구성된 앙상블에서는 2대의 서버가 실패하더라도 시스템이 정상적으로 운영될 수 있습니다[4].

6. 설치 및 구성

주키퍼 앙상블을 설치하고 구성하는 과정은 다음과 같습니다:

1. 주키퍼 서버 설치: 각 서버에 주키퍼를 설치합니다.
2. 구성 파일 설정: zoo.cfg 파일을 설정하여 앙상블을 구성합니다. 예를 들어:
3. tickTime=2000 dataDir=/var/lib/zookeeper clientPort=2181 initLimit=5 syncLimit=2 server.1=zookeeper1:2888:3888 server.2=zookeeper2:2888:3888 server.3=zookeeper3:2888:3888
4. 서버 시작: 각 서버에서 주키퍼를 시작합니다.
5. $ bin/zkServer.sh start

7. 모니터링 및 관리

주키퍼 앙상블의 상태를 모니터링하고 관리하기 위해 다양한 도구와 명령어를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, zkCli.sh를 사용하여 주키퍼 클라이언트 셸에 접속하고 상태를 확인할 수 있습니다.

결론

주키퍼 앙상블은 분산 시스템에서 중요한 역할을 하며, 고가용성과 데이터 일관성을 제공하는 데 필수적입니다. 주키퍼 앙상블을 올바르게 구성하고 관리하면, 시스템의 안정성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

[1] 카프카 구축 (1) - 주키퍼 앙상블 쉽게 구축하기 [2] 주키퍼는 뭘까 - velog [3] Zookeeper Ensemble 알아보기 (Leader Election, Sequential Znode) [4] Apache Kafka 주키퍼(ZooKeeper) - velog

Citations: [1] https://data-engineer-tech.tistory.com/8 [2] https://velog.io/%40moon_happy/주키퍼는-뭘까 [3] https://westlife0615.tistory.com/487 [4] https://velog.io/%40bbkyoo/Apache-Kafka-주키퍼ZooKeeper [5] https://strange-developer.tistory.com/40

카프카 브로커 설치

Apache Kafka 브로커를 설치하는 과정은 다음과 같습니다. 이 가이드는 Ubuntu 20.04를 기준으로 작성되었지만, 다른 리눅스 배포판에서도 유사한 절차를 따를 수 있습니다.

1. Java 설치 확인

Kafka는 Java로 작성되었기 때문에 Java가 설치되어 있어야 합니다. Java 설치 여부를 확인하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ java -version

Java가 설치되어 있지 않다면, Oracle JDK 또는 OpenJDK를 설치합니다.

2. Kafka 다운로드 및 압축 해제

Kafka의 최신 버전을 다운로드하고 압축을 해제합니다. 예를 들어, Kafka 2.8.2 버전을 다운로드하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ wget <https://downloads.apache.org/kafka/2.8.2/kafka_2.13-2.8.2.tgz>
$ tar -xvzf kafka_2.13-2.8.2.tgz
$ cd kafka_2.13-2.8.2

3. ZooKeeper 시작

Kafka는 ZooKeeper를 사용하여 분산 시스템을 관리합니다. ZooKeeper를 시작하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

4. Kafka 서버 시작

Kafka 서버를 시작하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

5. 토픽 생성

Kafka에서 데이터를 저장할 토픽을 생성합니다. 예를 들어, test라는 이름의 토픽을 생성하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/kafka-topics.sh --create --topic test --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 1 --replication-factor 1

6. 프로듀서 시작

Kafka 프로듀서를 시작하여 메시지를 토픽에 보냅니다. 예를 들어, test 토픽에 메시지를 보내려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/kafka-console-producer.sh --topic test --bootstrap-server localhost:9092

프로듀서가 시작되면 메시지를 입력할 수 있습니다.

7. 컨슈머 시작

Kafka 컨슈머를 시작하여 토픽에서 메시지를 읽습니다. 예를 들어, test 토픽에서 메시지를 읽으려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/kafka-console-consumer.sh --topic test --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning

8. 서버 중지

작업이 끝난 후에는 Kafka 서버와 ZooKeeper를 중지합니다. Kafka 서버를 중지하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/kafka-server-stop.sh

ZooKeeper를 중지하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/zookeeper-server-stop.sh

참고 자료

• Apache Kafka Quickstart
• DigitalOcean Kafka 설치 가이드
• Tutorialspoint Kafka 설치 가이드

이 단계를 따르면 Apache Kafka 브로커를 성공적으로 설치하고 기본적인 작업을 수행할 수 있습니다.

Citations: [1] https://www.tutorialspoint.com/apache_kafka/apache_kafka_installation_steps.htm [2] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-install-apache-kafka-on-ubuntu-20-04 [3] https://docs.confluent.io/platform/current/installation/configuration/broker-configs.html [4] https://bryteflow.com/what-is-apache-kafka-and-installing-kafka-step-by-step/ [5] https://kafka.apache.org/quickstart

핵심 브로커 매개변수

Apache Kafka 브로커의 핵심 매개변수들은 다음과 같습니다:

1. num.network.threads: 네트워크 요청을 처리하는 스레드 수입니다. 기본값은 3이며, 클러스터의 활동 수준에 따라 조정할 수 있습니다.
2. num.io.threads: I/O 작업을 처리하는 스레드 수입니다. 기본값은 8이며, 디스크 수에 따라 조정할 수 있습니다.
3. socket.send.buffer.bytes 및 socket.receive.buffer.bytes: 네트워크 요청의 버퍼 크기를 설정합니다. 기본값은 각각 102400입니다.
4. socket.request.max.bytes: Kafka가 수신할 수 있는 최대 바이트 수입니다. 기본값은 104857600입니다.
5. log.dirs: 로그 데이터를 저장할 디렉토리 목록입니다.
6. num.partitions: 토픽당 기본 파티션 수입니다. 기본값은 1입니다.
7. log.retention.hours: 로그 보존 시간입니다. 기본값은 168시간(7일)입니다.
8. zookeeper.connect: ZooKeeper 연결 문자열입니다.
9. default.replication.factor: 자동으로 생성된 토픽의 기본 복제 팩터입니다.
10. min.insync.replicas: 쓰기 요청이 성공한 것으로 간주되기 위해 필요한 최소 동기화 복제본 수입니다.
11. auto.create.topics.enable: 존재하지 않는 토픽에 대한 쓰기/읽기 요청 시 자동으로 토픽을 생성할지 여부를 설정합니다.
12. delete.topic.enable: 토픽 삭제를 허용할지 여부를 설정합니다.

이러한 매개변수들은 Kafka 브로커의 성능, 안정성, 데이터 지속성에 중요한 영향을 미치므로, 클러스터의 요구사항과 워크로드에 맞게 신중하게 조정해야 합니다.

Citations: [1] https://docs.confluent.io/platform/current/installation/configuration/broker-configs.html [2] https://strimzi.io/blog/2021/06/08/broker-tuning/ [3] https://docs.confluent.io/platform/current/installation/configuration/producer-configs.html [4] https://kafka.apache.org/documentation/ [5] https://www.ibm.com/docs/en/oala/1.3.6?topic=collection-configuring-apache-kafka-brokers

카프카 chroot

Kafka에서 ZooKeeper Chroot 사용

Kafka에서 ZooKeeper chroot를 사용하는 것은 여러 Kafka 클러스터나 다른 애플리케이션이 동일한 ZooKeeper 인스턴스를 공유할 때 유용합니다. Chroot를 사용하면 각 클러스터나 애플리케이션이 자신의 하위 디렉토리에서만 작동하도록 제한할 수 있습니다. 이는 보안과 데이터 격리를 강화하는 데 도움이 됩니다.

Chroot 설정의 중요성

• 보안 강화: 각 클러스터나 애플리케이션이 자신의 ZooKeeper 하위 디렉토리에서만 작동하도록 제한하여 다른 클러스터나 애플리케이션의 데이터에 접근하지 못하게 합니다.
• 데이터 격리: 여러 Kafka 클러스터가 동일한 ZooKeeper 인스턴스를 사용할 때 데이터 충돌을 방지합니다.
• 운영 효율성: ZooKeeper 인스턴스를 공유함으로써 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

Chroot 설정 방법

1. ZooKeeper에서 Chroot 디렉토리 생성

ZooKeeper CLI를 사용하여 chroot 디렉토리를 생성합니다. 예를 들어, /kafka라는 chroot 디렉토리를 생성하려면 다음 명령어를 사용합니다:

$ bin/zkCli.sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create /kafka

2. Kafka 설정 파일 수정

Kafka 브로커 설정 파일 (server.properties)에서 zookeeper.connect 속성에 chroot 경로를 추가합니다. 예를 들어, ZooKeeper가 localhost:2181에서 실행 중이고 chroot 경로가 /kafka인 경우 다음과 같이 설정합니다:

zookeeper.connect=localhost:2181/kafka

3. Kafka 브로커 시작

Kafka 브로커를 시작하면, 이제 Kafka는 ZooKeeper의 /kafka 하위 디렉토리에서만 작동하게 됩니다.

예제

ZooKeeper 설정

$ bin/zkCli.sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] create /kafka

Kafka 설정

server.properties 파일을 다음과 같이 수정합니다:

zookeeper.connect=localhost:2181/kafka

Kafka 브로커 시작

$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

주의사항

• 권한 설정: ZooKeeper의 chroot 디렉토리에 적절한 권한을 설정하여 보안을 강화할 수 있습니다.
• 오류 처리: chroot 설정이 잘못되면 Kafka 브로커가 시작되지 않을 수 있습니다. 이 경우 설정을 다시 확인하고, ZooKeeper CLI를 사용하여 디렉토리 구조와 권한을 점검합니다.

참고 자료

• Kafka JIRA Issue on Chroot
• Stack Overflow Discussion on Kafka Chroot
• LinkedIn Article on Chroot in Kafka
• Cloudera Documentation on Configuring Kafka ZooKeeper Chroot

이와 같은 설정을 통해 Kafka 클러스터를 보다 안전하고 효율적으로 운영할 수 있습니다.

Citations: [1] https://issues.apache.org/jira/browse/KAFKA-12866 [2] https://stackoverflow.com/questions/35603128/kafka-running-on-zookeeper-subcontext-or-chroot [3] https://www.linkedin.com/pulse/significance-chroot-kafka-vineet-arya [4] https://docs.cloudera.com/runtime/7.2.18/kafka-configuring/topics/configuring_kafka_zookeeper_chroot.html [5] https://velog.io/%40rlaalstjr91/카프카-핵심-가이드-2장

토픽별 기본 값

Kafka에서 토픽별 기본 설정값을 확인하는 방법은 다음과 같습니다:

1. Kafka 2.5.0 버전 이상에서는 -all 옵션을 사용하여 모든 토픽 설정(기본값 및 재정의된 값)을 볼 수 있습니다:
2. bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server localhost:9092 --entity-type topics --entity-name <topic-name> --describe --all
3. 특정 토픽의 현재 설정값을 확인하려면:
4. bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server localhost:9092 --entity-type topics --entity-name <topic-name> --describe
5. 토픽의 세부 정보를 확인하려면:
6. bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic <topic-name>
7. 서버의 기본 설정값은 server.properties 파일에서 확인할 수 있습니다. 이 파일에 명시되지 않은 설정은 Kafka의 내부 기본값을 사용합니다.
8. 토픽별로 재정의된 설정이 없다면, 서버의 기본 설정값이 적용됩니다.
9. 토픽 생성 시 -config 옵션을 사용하여 특정 설정을 재정의할 수 있습니다:
10. bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic <topic-name> --partitions 1 --replication-factor 1 --config max.message.bytes=64000
11. 기존 토픽의 설정을 변경하려면:
12. bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server localhost:9092 --entity-type topics --entity-name <topic-name> --alter --add-config max.message.bytes=128000

이러한 방법들을 통해 토픽별 설정값을 확인하고 관리할 수 있습니다. 서버 기본값과 토픽별 재정의 값을 구분하여 이해하는 것이 중요합니다.

Citations: [1] https://stackoverflow.com/questions/35997137/how-do-you-get-default-kafka-configs-global-and-per-topic-from-command-line [2] https://docs.confluent.io/platform/current/installation/configuration/topic-configs.html [3] https://godekdls.github.io/Apache Kafka/topic-configuration/ [4] https://kafka.apache.org/documentation/ [5] https://www.conduktor.io/kafka/kafka-topic-configuration-log-retention/

카프카 chroot

카프카(Kafka)의 chroot 설정은 주키퍼(Zookeeper)와 관련된 설정으로, 주키퍼의 특정 경로를 격리하는 데 사용됩니다. 이를 통해 동일한 주키퍼 인스턴스를 여러 카프카 클러스터가 공유할 수 있도록 합니다. 이러한 설정은 특히 개발 환경, 테스트 환경, 운영 환경 등 여러 환경에서 독립적으로 카프카 클러스터를 운영하고자 할 때 유용합니다.

chroot의 개념

chroot는 카프카가 주키퍼 내에서 사용하는 루트 경로를 지정합니다. 기본적으로 카프카는 주키퍼의 루트 디렉토리를 사용하지만, chroot 설정을 통해 특정 하위 디렉토리를 루트처럼 사용할 수 있습니다. 이는 주키퍼 내의 다른 데이터와의 충돌을 방지하고, 여러 카프카 클러스터가 동일한 주키퍼를 안전하게 공유할 수 있도록 합니다.

chroot 설정 방법

카프카의 chroot 설정은 주키퍼 연결 문자열에 경로를 추가하는 방식으로 이루어집니다. 예를 들어, 주키퍼 연결 문자열이 localhost:2181이라면, chroot 설정을 통해 localhost:2181/kafka-cluster-1과 같이 지정할 수 있습니다.

주키퍼 연결 문자열에 chroot 추가

zookeeper.connect=localhost:2181/kafka-cluster-1

위와 같이 설정하면, 카프카는 주키퍼의 /kafka-cluster-1 경로를 루트 디렉토리로 사용하게 됩니다.

chroot 디렉토리 생성

chroot 설정을 사용하려면, 해당 경로가 주키퍼에 미리 생성되어 있어야 합니다. 이는 주키퍼 쉘을 통해 간단히 수행할 수 있습니다.

주키퍼 쉘을 이용한 디렉토리 생성

bin/zkCli.sh

주키퍼 쉘에 접속한 후, 다음 명령어를 입력하여 디렉토리를 생성합니다:

create /kafka-cluster-1 ""

이 명령어는 /kafka-cluster-1 디렉토리를 생성합니다. 이제 카프카는 이 경로를 루트 디렉토리로 사용하여 주키퍼와 통신하게 됩니다.

여러 카프카 클러스터 구성 예시

다음은 주키퍼를 공유하는 두 개의 카프카 클러스터를 구성하는 예시입니다.

클러스터 1 설정

broker.id=1
zookeeper.connect=localhost:2181/kafka-cluster-1
log.dirs=/tmp/kafka-logs-1

클러스터 2 설정

broker.id=2
zookeeper.connect=localhost:2181/kafka-cluster-2
log.dirs=/tmp/kafka-logs-2

각 클러스터는 독립된 주키퍼 chroot 경로를 사용하며, 동일한 주키퍼 인스턴스를 공유하면서도 서로 간섭하지 않습니다.

장점 및 고려 사항

장점:

1. 자원 절약: 주키퍼 인스턴스를 공유함으로써 자원을 절약할 수 있습니다.
2. 격리: 주키퍼의 경로를 격리하여 여러 환경(예: 개발, 테스트, 운영)의 데이터를 분리할 수 있습니다.
3. 관리 용이성: 주키퍼의 중앙 집중식 관리를 통해 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

고려 사항:

1. 경로 충돌: chroot 경로를 지정하지 않으면, 기본 루트 경로를 공유하여 데이터 충돌이 발생할 수 있습니다.
2. 주키퍼 부하: 여러 클러스터가 하나의 주키퍼 인스턴스를 사용하면, 주키퍼의 부하가 증가할 수 있습니다.

결론

카프카의 chroot 설정은 주키퍼 자원을 효율적으로 활용하면서도, 여러 카프카 클러스터를 독립적으로 운영할 수 있게 하는 강력한 기능입니다. 이를 통해 자원을 절약하고, 환경 간의 데이터 격리를 실현할 수 있습니다. 주키퍼 설정을 적절히 구성하여, 카프카 클러스터의 안정성과 확장성을 극대화할 수 있습니다.

음 내 생각에는 일반적인 리눅스의 명령어를 입력하는 공간과는 분리된 다른 가상의 임의의 주키퍼를 관리하고 명령할 수 있는 공간이라고 chroot라고 이해하면 될까?

네, chroot 설정을 카프카와 주키퍼에서 사용하는 방식으로 이해하는 것은 적절합니다. 하지만 일반적인 리눅스의 chroot 명령과는 약간의 차이가 있습니다. 이를 명확히 하기 위해, 카프카의 chroot 설정을 좀 더 구체적으로 설명하겠습니다.

리눅스의 chroot와 카프카의 chroot 설정 비교

리눅스의 chroot

리눅스에서 chroot 명령은 특정 디렉토리를 새로운 루트 디렉토리로 설정하여, 그 디렉토리 이하의 파일 시스템만 볼 수 있게 하는 것입니다. 이는 주로 격리된 환경에서 프로그램을 실행하거나, 제한된 파일 시스템 접근을 설정하는 데 사용됩니다.

카프카의 chroot 설정

카프카에서 chroot 설정은 주키퍼의 특정 경로를 카프카 클러스터가 사용하는 루트 디렉토리로 지정하는 것입니다. 이를 통해 여러 카프카 클러스터가 동일한 주키퍼 인스턴스를 사용하더라도 각 클러스터의 메타데이터와 설정을 격리할 수 있습니다. 즉, 주키퍼의 특정 경로를 마치 "가상의 주키퍼"처럼 사용하는 것입니다.

예시를 통한 이해

가상의 주키퍼를 관리하고 명령할 수 있는 공간을 만든다고 생각하면, 이 공간을 주키퍼의 특정 경로로 설정하는 방식입니다.

주키퍼에서의 chroot 설정 예시

1. 클러스터 A는 /kafka-cluster-A 경로를 사용하고,
2. 클러스터 B는 /kafka-cluster-B 경로를 사용합니다.

각 클러스터의 설정 파일에서 주키퍼 연결 문자열을 다음과 같이 지정합니다:

# 클러스터 A 설정
zookeeper.connect=localhost:2181/kafka-cluster-A

# 클러스터 B 설정
zookeeper.connect=localhost:2181/kafka-cluster-B

이 설정을 통해 클러스터 A는 주키퍼의 /kafka-cluster-A 경로를 루트처럼 사용하고, 클러스터 B는 /kafka-cluster-B 경로를 루트처럼 사용합니다.

실제 적용 시

1. 주키퍼 쉘에서 경로 생성: 주키퍼 쉘을 사용하여 해당 경로를 미리 생성해야 합니다.음그러면 간단히 해당 클러스터명을 디렉토리명으로 chroot를 설정하면 간단한 chroot 를 설정하는 것도 되고 분리도 되겠네간단한 chroot 설정 과정
   1. 주키퍼에서 디렉토리 생성: 먼저, 주키퍼 쉘을 사용하여 각 클러스터용 디렉토리를 생성합니다.주키퍼 쉘에 접속한 후, 각 클러스터에 대해 디렉토리를 생성합니다:
   2. create /kafka-cluster-A "" create /kafka-cluster-B ""
   3. bin/zkCli.sh
   4. 카프카 설정 파일 수정: 각 카프카 클러스터의 설정 파일에서 주키퍼 연결 문자열에 chroot 경로를 추가합니다.
   5. # 클러스터 A 설정 zookeeper.connect=localhost:2181/kafka-cluster-A # 클러스터 B 설정 zookeeper.connect=localhost:2181/kafka-cluster-B
   6. 카프카 클러스터 시작: 각 클러스터의 설정 파일을 적용하여 카프카 브로커를 시작합니다.
   결과요약
   • 주키퍼 쉘을 사용하여 각 클러스터용 디렉토리를 생성합니다.
   • 각 클러스터의 설정 파일에서 주키퍼 연결 문자열에 해당 디렉토리를 chroot 경로로 추가합니다.
   • 설정 파일을 적용하여 각 클러스터를 시작합니다.
   이 과정을 통해 주키퍼 인스턴스를 공유하면서도 각 클러스터를 독립적으로 운영할 수 있습니다. 이렇게 하면 운영 환경, 테스트 환경, 개발 환경 등 다양한 환경을 쉽게 분리할 수 있으며, 자원 효율성을 높일 수 있습니다.네, 정확합니다! 주키퍼에서 각 카프카 클러스터가 서로 다른 chroot 경로를 사용하도록 설정하면, 각 클러스터는 자신만의 독립된 경로를 사용하게 되므로 명령어가 다른 클러스터에 영향을 미칠 가능성이 크게 줄어듭니다.1. 주키퍼 디렉토리 구조
   • /kafka-cluster-A
   • /kafka-cluster-B
   2. 각 클러스터의 설정

   # 클러스터 A 설정
   zookeeper.connect=localhost:2181/kafka-cluster-A
   
   # 클러스터 B 설정
   zookeeper.connect=localhost:2181/kafka-cluster-B
   
   

   3. 명령어 실행의 예

   kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181/kafka-cluster-A --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test-topic-A
   
   

   이 명령어는 /kafka-cluster-A 경로에서만 test-topic-A 토픽을 생성하게 되며, 클러스터 B에는 아무런 영향도 주지 않습니다.클러스터 B에서도 동일하게 독립된 경로를 사용하여 명령어를 실행하면:이 명령어는 /kafka-cluster-B 경로에서만 test-topic-B 토픽을 생성하게 됩니다.
   • 각 클러스터는 주키퍼의 독립된 chroot 경로를 사용합니다.
   • 주키퍼의 chroot 설정을 통해 각 클러스터는 자신만의 독립된 경로에서 데이터를 저장하고 관리합니다.
   • 따라서, 한 클러스터에서 실행한 명령어는 다른 클러스터에 영향을 미치지 않습니다.
   이와 같은 설정은 카프카 클러스터 간의 격리를 보장하며, 운영 환경, 테스트 환경, 개발 환경 등 여러 환경에서 안전하게 클러스터를 관리할 수 있게 합니다.카프카(Kafka)에서 토픽별 기본 값은 토픽 생성 시 설정할 수 있는 여러 가지 설정 값을 의미합니다. 이 기본 값들은 카프카 클러스터의 설정 파일에서 전역적으로 지정될 수 있으며, 특정 토픽을 생성할 때 개별적으로 지정할 수도 있습니다. 주요 설정 값과 그 역할에 대해 설명하겠습니다.
   1. replication.factor:
      • 설명: 각 파티션의 복제본 수를 설정합니다.
      • 기본값: 1 (카프카 브로커가 하나뿐인 경우)
      • 예시: 3 (데이터 복원력을 높이기 위해 세 개의 복제본을 생성)
   2. partitions:
      • 설명: 토픽의 파티션 수를 설정합니다. 파티션 수는 병렬 처리를 얼마나 할 수 있는지를 결정합니다.
      • 기본값: 1
      • 예시: 6 (높은 처리량을 위해 여섯 개의 파티션을 생성)
   3. cleanup.policy:
      • 설명: 로그 정리 정책을 설정합니다. 일반적으로 delete와 compact 두 가지 옵션이 있습니다.
      • 기본값: delete
      • 예시: compact (로그 압축을 사용하여 오래된 메시지를 정리)
   4. retention.ms:
      • 설명: 메시지가 유지되는 기간을 밀리초 단위로 설정합니다.
      • 기본값: 604800000 (7일)
      • 예시: 86400000 (1일 동안 메시지를 유지)
   5. segment.bytes:
      • 설명: 로그 세그먼트 파일의 최대 크기를 바이트 단위로 설정합니다.
      • 기본값: 1073741824 (1GB)
      • 예시: 536870912 (512MB)
   6. retention.bytes:
      • 설명: 토픽의 각 파티션이 유지할 최대 크기를 바이트 단위로 설정합니다. 이 설정에 도달하면 가장 오래된 메시지가 삭제됩니다.
      • 기본값: -1 (제한 없음)
      • 예시: 104857600 (100MB)
   7. min.insync.replicas:
      • 설명: 프로듀서가 acks=all 설정으로 메시지를 보낼 때 메시지가 성공적으로 복제되었다고 간주할 최소 복제본 수를 설정합니다.
      • 기본값: 1
      • 예시: 2 (두 개 이상의 복제본이 있어야 메시지가 성공적으로 복제된 것으로 간주)
   8. segment.ms:
      • 설명: 로그 세그먼트 파일을 롤오버하는 시간 간격을 밀리초 단위로 설정합니다.
      • 기본값: 604800000 (7일)
      • 예시: 43200000 (12시간)
   토픽 생성 예시

   kafka-topics.sh --create --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 6 --replication-factor 3 --config retention.ms=86400000 --config cleanup.policy=compact
   
   

   이 명령은 다음과 같은 토픽을 생성합니다:
   • 토픽 이름: my-topic
   • 파티션 수: 6
   • 복제본 수: 3
   • 메시지 보존 기간: 1일 (86400000 밀리초)
   • 로그 정리 정책: compact
   카프카 브로커 설정 파일에서 전역 기본 값 설정

   default.replication.factor=3
   num.partitions=6
   log.retention.hours=24
   log.cleanup.policy=compact
   
   

   이렇게 설정하면, 특정 값을 지정하지 않고 생성되는 모든 토픽에 대해 이 기본 값들이 적용됩니다.카프카의 토픽별 기본 값 설정은 토픽 생성 시 중요한 역할을 합니다. 전역 기본 값을 통해 관리의 편리성을 높일 수 있으며, 필요에 따라 개별 토픽에 대한 설정을 오버라이드하여 세부 조정을 할 수 있습니다. 이를 통해 카프카 클러스터의 성능과 안정성을 최적화할 수 있습니다.
2. 결론
3. 카프카 브로커의 설정 파일 (server.properties)에서 전역 기본 값을 설정할 수도 있습니다. 예를 들어:
4. 다음은 kafka-topics.sh 명령을 사용하여 특정 설정 값을 가진 토픽을 생성하는 예시입니다:
5. 주요 토픽 설정 값
6. 토픽별 기본 값
7. 요약
8. kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181/kafka-cluster-B --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test-topic-B
9. 4. 클러스터 B에서의 독립성
10. 각 클러스터가 주키퍼에서 독립된 경로를 사용하므로, 클러스터 A에서 주키퍼를 통해 어떤 명령어를 실행해도 그 명령어는 /kafka-cluster-A 경로 내에서만 영향을 미칩니다. 예를 들어, 클러스터 A에서 새로운 토픽을 생성하는 명령어를 실행하면:
11. 클러스터 A와 클러스터 B는 각각 다음과 같이 주키퍼 연결 설정을 갖고 있습니다:
12. 주키퍼에서 각 클러스터가 사용할 디렉토리를 생성했다고 가정합니다:
13. 예를 들어, 주키퍼에서의 chroot 설정과 클러스터 간의 격리 효과를 구체적으로 설명하겠습니다:
14. 그러면 해당 클러스터에서 명령어를 입력하면 다른 클러스터에 명령어가 영향이 갈 일은 줄겟네 미리 경로가 설정되어 있으니
15. 이 설정을 통해 각 클러스터는 주키퍼의 별도의 디렉토리를 루트 디렉토리로 사용하게 됩니다. 예를 들어, 클러스터 A는 주키퍼의 /kafka-cluster-A 경로를, 클러스터 B는 /kafka-cluster-B 경로를 사용하여 데이터를 저장하고 관리합니다.
16. 네, 맞습니다! 각 카프카 클러스터의 이름을 디렉토리명으로 사용하여 주키퍼에서 chroot 설정을 하면, 간단하게 클러스터를 분리하고 격리할 수 있습니다. 이렇게 하면 여러 클러스터가 동일한 주키퍼 인스턴스를 사용하면서도 서로의 데이터를 간섭하지 않고 독립적으로 운영할 수 있습니다.
17. bin/zkCli.sh create /