안녕하세요 강사님. 좋은 강의 감사드립니다. 항상 강의 잘듣고 있습니다 😀다름이 아니라, 복합키 디코딩 관련 질문이 있습니다. 아래와 같이 Group By와 Window Session 함수를 결합한 CTAS절입니다.CREATE OR REPLACE TABLE MASTERWITH (KAFKA_TOPIC = 'master',KEY_FORMAT = 'JSON',VALUE_FORMAT = 'JSON' )AS SELECTTRID AS KEY,AS_VALUE(TRID) AS "trid",WINDOWSTART AS "min_time",WINDOWEND AS "max_time",(WINDOWEND - WINDOWSTART) AS "duration",MINtimestamp) AS "@timestamp",COLLECT_LIST(service) AS services,COLLECT_SET(system) AS systemsFROM ORIGINAL_STREAMWINDOW SESSION (5 SECONDS)GROUP BY TRID EMIT CHANGES; 제가 기대한 값으로는 master라는 토픽의 key에 trid와 windowstart 값으로 결합된 JSON 형식의 값이 저장되는 것이었습니다. ksqldb에서 print 문으로 topic을 조회하면 잘 읽히지만, kafka-consumer에서 topic을 조회하면, 디코딩 부분에서 깨져서 조회가 됩니다.명령어: ./kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic cpm_master --from-beginning --property print.key=true현재는 총 두 개의 쿼리를 추가적으로 사용하여 id 값을 컨슈머가 읽을 수 있도록 정제하고 있습니다. 혹시 이 문제에 대해서 아신다면 답변 주시면 감사하겠습니다! 

자바 17로 하셨던데 21로 해도 되나요?

echo $CONFLUENT_HOME이 정확한 위치인것 확인했고, zookeeper.properties와 zookeeper-server-start가 정확한 위치인 것도 확인했습니다.그러나 zookeeper-server-start $CONFLUENT_HOME/etc/kafka/zookeeper.properties를 치면아무것도 나오지 않습니다.에러 문구조차도 없네요 

안녕하세요.Cooperative Sticky Rebalancing할 때컨슈머 3만 reassign rebalance된다고 하셨습니다.궁금한건 컨슈머 1 2에서 topic A, B / Partion 1 2 각각 총 4개는 유지된다고 하셨는데이떄 poll은 계속 동작하고 있는건지 궁금합니다.즉, 3이 죽고 이걸 새로 붙이는 컨슈머 1 2에 있는 모든 토픽과 모든 파티션에 poll이 정지되나요?아니면 같은 토픽 컨슈머만 정지되나요?(여기선 A P1이 있어고 A에 P3가 붙으므로 P1이 P3를 위한 assign rebalance 때문에 컨슈머 1 A 토픽 poll 전체 정지) reassign rebalance: 부분 할당rebalance: 전체 할당으로 이해하면 되는지도 궁금합니다. 감사합니다.

안녕하세요.Consumer Fetcher관련 주요 파라미터와 Fetcher 메커니즘의 이해 강의 5:03에서 망냑 파티셩니 10개 있으면 최대 10MB 가져올 수 있따이렇게 말씀하셨는데컨슈머를 띄울 때 파티션별로 각 서버마다 따로 뜨게 하시는지한 컨슈머 서버에 여러 파티션을 구독하게 띄우시는지 궁금합니다. 이를 설정하는 기준이 있으신지도 궁금합니다. 제가 카프카를 처음 공부하고 있어서 혹시 질문이 잘못되었다면 알려주시면 감사하겠습니다. 감사합니다.

안녕하세요.consumer.poll 관련해서 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 일단 가정으로데이터 있으면 기다리지 않고 값을 반환한다고 하셨는데, 이 부분이 이해가 가지 않습니다. 처음에 직관적으로 poll이 데이터를 가져오는 주기라고 생각했습니다.하지만 설명을 듣고 시간을 지정하는게 의미가 있나? 하는 생각이 들었습니다. 그 후 존재 이유를 poll 시간 이유 -> heart beat를 위한 것인가?로 생각했지만heart beat 는 다른 스레드에서 동작하기 때문에 이도 아니라고 생각했습니다. 제 생각으로는 추론할 수 없어서 poll에 시간을 지정하는 이유가 무엇인지 설명해주시면 감사하겠습니다. 그리고, 추가 질문 2개가 더 있습니다.추가 질문 1.카프카는 왜 지연해서 poll하는 기능을 지원하지 않는지 궁금합니다.카프카 철학 때문인건지 아니면 기술적 제한떄문인건지 궁금합니다. 추가 질문 2.heart beat thread는 만약 여러 토픽과 토픽 내에서도 여러 그룹 아이디로 구독하고 있다 했을 때 어떻게 동작을 하는지 궁금합니다. A, B 토픽 존재하고A 토픽에 1 2 3 그룹 아이디 / B 토픽 ㄱ 그룹 아이디 존재한다 했을 때heart beat thread가 3 + 1인 4개 생성되는게 맞는지 궁금합니다.  항상 좋은 강의 감사합니다.

안녕하세요 질문있습니다.만약 게시글 전체 조회할 때 게시글 마다 좋아요 수도 함께 기재하려고 하면 게시글 조회 할 때 마다 articleId에 맞는 좋아요 수 정보도 함께 필요하잖아요?현재 게시글 서버와 좋아요 서버가 다른 환경을 고려할 때 그러면 게시글 조회할 때 마다 좋아요 서버로의 api요청이 불가피할 거 같은데 이 경우 조회 성능이 당연히 안좋게 나올 수 밖에 없다고 생각합니다. 비정규화로 좋아요수를 게시글 테이블에 붙여서 단일 서버로의 요청을 만들어줄려고 해도 말씀하신 한계 때문에 안될 거 같구요.만약 게시글 전체 조회 시에 게시글과 게시글의 좋아요수가 반드시 제공되어야 한다면 제가 생각한 성능 저하 포인트가 타당한가요? 만약 타당하다면 어떻게 개선할 수 있을까요? 인기게시글만 따로 추려서 레디스로 메모리를 활용해야할까요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.강의 영상 잘 보고 있습니다! 영상 보다가 궁금한 점이 있어서 질문을 남기게 됐습니다.JVM에서 정상 종료의 경우는 항상 모든 Shutdown Hook의 실행이 보장되지 않나요? 메인 쓰레드에 대한 join() 호출 없어도 정상 종료의 흐름에서는 wakeup과 JVM 내부에서는 finally 블럭의 consumer.close()의 호출이 보장되지 않나요? 명시적으로 join()을 호출하지 않았을 때 발생할 수 있는 문제 상황이 궁금합니다!

안녕하세요, Debezium CDC Source Connector가 이벤트를 만들때 before, after 값 설명하시는 부분에서 이해가 안가는 부분이 있어서 질문드립니다.before값이 필요한 이유가 나중에 rollback할때 다시 after를 before로 가지고 갈 수 있어서라고 설명을 주셨는데, 이것은 RedoLog에 한정된 얘기인가요 아니면 CDC Source Connector에서도 실제로 이 값을 이벤트로 들어온다는 뜻인가요?커밋이 확정된 변경 내용만 CDC 캡쳐를 하는 것으로 알고있어서 Redolog에 한정된 설명이라고 이해했는데 그렇다면 before값이 필요하다고 설명주신 이유가 정확히 어떤 뜻인지 궁금합니다.혹시 아니면 CDC Event Source Connector에도 롤백처리된 트랜잭션의 변경이전데이터가 after값에 저장되어 온다는 의미인가요?

MSA기반 주문 서비스에서 동기식으로 호출할때 재고 차감 - 쿠폰 사용 - 주문 완료 이런식으로 구성되어 있을때 쿠폰 사용 실패일때는 바로 사용자에게 응답이 가능하다고 생각을 하고 있습니다.하지만 EDA기반으로 재고 차감 - 쿠폰 사용 - 주문 완료를 구현하면 주문이 완료되고 쿠폰사용에 실패가 되어 사용자는 주문이 완료되었지만 다시 실패메시지가 가고 그때서야 이유를 알수 있다고 생각을 하고 있습니다.그래서 사용자 경험 상 동기식이 맞다고 판단되는데 제가 잘못 생각을 하고 있는걸까요?MSA 기반 EDA 주문 구조에서 재고가 부족하여 실패한다면 사용자에게 바로 응답을 해줄수 있을까욤?.

 강사님 이 부분에서 security password 가 (password 입력시) 기본값으로 사용하는 용도인가요?bCryPassword가 암호화를 해준다는 말은 알겠는데 이부분이 살짝 개념이해가 되지 않아 문의드립니다.

안녕하세요! 강사님   이 부분이 에러가 뜨는데 혹시 어떤 걸 확인해봐야할까요?

안녕하세요!BoardArticleCount 데이터를 추가로 관리하면서 게시글 수 조회 성능이 개선돼 PageLimitCalculator를 통한 최적화 방식을 더 이상 사용하지 않아도 될 것같은데 혹시 맞을까요??

안녕하세요. 강의 잘 수강하고 있습니다 : )다름이 아니라 게시글 같은 경우에 레디스에 저장해서 조회할 때 빠르게 조회하는 건 이해했습니다. 그런데 ArticleQueryModel에 들어가있는 요소들을 보니까 댓글같은 경우에는 댓글 수만 넣어주더라고요. 프런트에서 게시글을 클릭했을 때 게시글에 저장되어 있는 댓글 데이터들을 조회하려면 comment-service로 요청을 해야하는 거죠??ArticleQueryModel은 순수하게 게시글을 위한 용도인거고 댓글들 같은 경우에는 comment-service로 요청을 해야하는 것 같은데 댓글들은 redis에 저장하지 않고 rdb에서 조회를 해야하는건가요??

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.안녕하세요!article-read service에서 ArticleIdListRepository는 createdEvent를 받았을 때만 추가되는데 만약 redis가 종료돼 데이터가 유실된다면 createdEvent로만 추가되기 때문에 당장 캐시 db로서 역할을 못 할 것 같습니다이 부분은 redis에 데이터가 유실되지 않는다고 가정하신 뒤 코드를 작성한 것이 맞을까요??

안녕하세요 강사님 질문을 자주올리는것같아 죄송하고 답변달아주셔서 감사합니다.pdf에 나온것처럼 프로듀서가 보내는 메시지량은 120하나의 쓰레드가 처리하는 메세지량 0.3 을기준으로토픽의 파티션을 400개로 생성했을때어플리케이션 서비스의 max 스레드가 기본값 200이라 가정하에 파티션 400개를 처리하려면 스레드가 200개가 더 필요하니 대부분 실무에서는 200 스레드 기준으로 2개의 컨슈머 서비스를 구동시키나요?추가로 부하테스트 강의에도 지금 강의에 설명되는 파트가 ( 카프카 파티션구하기 관련? ) 따로 있는지도 궁금합니다

안녕하세요 강사님지금은 샘플 프로젝트라 하나의 컨슈머 서버에서파티션3개를 처리하고있는데만약 email.send topic기준으로 파티션을 5개 생성했을때 컨슈머 서버도 5개를 띄우는게 일반적인가요?실무기준으로 궁금합니다추가로 하나의 컨슈머에서 지금은 email.send 토픽만 구독하고있는데 만약 토픽이 slack.send , telegram.send 등 여러가지가 있을경우 컨슈머 어플리케이션에서 카프카리스너를 다중으로 등록하는게 일반적인가요 아니면 각 토픽마다 서비스를 띄우는게 일반적인가요?만약 각 토픽마다 서비스를 띄운다가정했을때email.send topic 파티션 5개 => 서비스 5개 구동 필요slack.send topic 파티션 3개 => 서비스 3개 구동 필요총 8개가 띄워지는게 일반적인건지 .. 실무기준으로 궁금합니다

안녕하세요. select * from article where board_id= 1 order by article_iddesc limit 30 offset 90;해당 쿼리문을 날렸을 때의 문제점을 설명하는 부분에서 이해가 잘 가지 않는 부분이 있어 질문드립니다! 제가 기억하는 내용이 틀릴 수도 있어 질문드립니다! 제가 알고있던 바로는 Secondary index에 의해 만들어진 자료구조에서 leaft노드는 원본 데이터의 주솟값을 가진다고 알고있었습니다.따라서 강의의 설명에서는 article id를 가지고 다시 clustered index를 통해 조회한다 했지만 바로 O(1)으로 원본 데이터에 접근한다는 이해는 틀린것일까요? 틀렸다면 어떤 부분일까요? 좋은 강의 잘 듣고있습니다! 감사드립니다! 학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요!고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다.먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

aws 인스턴스 종료를 하는 경우 퍼블릭 ip가 바뀌어 proeprties내용을 변경해야하는 상황이 계속 발생하는데 도커로 진행해도 강의 수강에 지장없을까요?

안녕하세요 강사님파티션의경우 줄일수 없다고 설명해주셨는데만약 예로들어 실무에서 하나의 토픽 기준으로 3개의 파티션으로 작업도중 데이터 처리량이 많아져서 랙이 쌓이는걸 확인했을때파티션을 늘리고 컨슈머도 늘린다고 가정했을때따로 문제는없는걸까요? ( 줄이는경우에는 새로운 토픽을 생성하여 마이그레이션 한다고 설명해주셨는데 늘리는건 실제 사용중 파티션을 늘렸을때 아무런 문제가 없는지 궁금합니다 )