카프카 질문

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ssunn0812님.

카프카를 통해 DB Insert 요청을 비동기 처리하는 상황에서 트래픽이 급증할 경우, 데이터베이스 과부하를 방지하기 위한 여러 가지 방법이 있습니다. 다음의 방법들을 통해 실무에서 이러한 문제를 해결할 수 있습니다:

Throttling: 처리할 수 있는 최대 QPS를 초과하지 않도록 카프카 컨슈머 레벨에서 데이터를 제한합니다. 즉, 한 번에 많은 양의 데이터를 처리하지 않고 일정 수만큼의 데이터만 처리하도록 합니다.
Batch Processing: 여러 개의 Insert 요청을 모아서 한 번에 처리하는 방식을 사용합니다. 이렇게 하면 네트워크 호출의 횟수를 줄이고 데이터베이스의 부하를 줄일 수 있습니다.
Backpressure: 시스템의 현재 상태를 고려하여 생산자와 소비자의 속도를 조절하는 기법입니다. 과부하 시에는 카프카 컨슈머가 데이터를 느리게 소비하거나 일시 중지하도록 합니다.
Load Balancing: 여러 데이터베이스 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 부하를 분산시키는 방법입니다. 이를 통해 한 데이터베이스 인스턴스의 과부하를 방지할 수 있습니다.
Hystrix 사용: ‘서킷 브레이커’ 패턴을 적용하여, 데이터베이스 과부하 발생 시 요청을 차단하고 시스템을 보호할 수 있습니다.

관련 주제에 대해 더 깊이 있는 논의를 확인할 수 있는 유사한 질문과 답변 링크도 공유합니다:

Redis를 활용한 캐시와 트랜잭션 관리: 이 링크는 Redis 및 트랜잭션 관리 방식에 대한 논의들을 포함하고 있으며, 데이터 일관성과 멱등성을 어떻게 보장할 수 있는지 좋은 포인트들을 제공합니다.
비동기 분리에 관한 논의: 비동기 처리 방식에서의 데이터 일관성 및 장애 해결 방안에 대한 여러 가지 접근 방법을 확인할 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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