🚀 gafka

기간: 2025년 7월 28일 ~ 9월 26일 (9주)
목표: Kafka 핵심 개념을 담은 메시지 큐 MVP 구현 + 분산 시스템 설계 역량 습득

25년 7월 27일 설계 발표 자료
25년 9월 27일 프로젝트 발표 자료(TODO)

1. 🧠 Why - 왜 이 시스템을 만드는가?

📌 문제 정의

기존 시스템에서 서비스 간 직접 호출 방식은 다음과 같은 한계를 가진다:

결합도: 프로듀서와 컨슈머 간 강결합으로 서비스 변경 시 영향도가 큼
확장성: 대용량 처리 시 동시성 확보 어려움
신뢰성: 네트워크 이슈 발생 시 메시지 유실 가능
복원력: 장애 시 전체 흐름 중단 (예: 동기 호출 실패 전파)

🎯 설계 목표

항목	목표 수치	테스트 조건
처리량 (Throughput)	≥ 5,000 msg/s (1KB 메시지 기준)	단일 브로커 + 2파티션 (HTTP/JSON 한계 고려)
지연시간 (Latency)	평균 ≤ 100ms, P95 ≤ 200ms	E2E 측정 (Producer→Consumer)
내구성	승인된 메시지 100% 복구 보장	WAL 기반 완전 복구 테스트
장애 복구 시간	≤ 30초 (수동 복구 포함)	브로커 강제 종료 후 복구 시나리오
순서 보장	파티션 내 100% 순서 보장	메시지 순서 테스트

2. 📌 What - 무엇을 만드는가?

✔️ 기능 요구사항

토픽/파티션 구조: hash(key) % partitions 라우팅
메시지 배칭 및 전송: 네트워크 효율성 향상 (100개 또는 10ms 단위)
오프셋 기반 소비 및 재처리: 장애 시 특정 지점부터 재시작
메시지 영속화 (WAL): 브로커 재시작 후에도 데이터 유지
Consumer Group 지원: 메시지 병렬 처리 및 로드 밸런싱
Long Polling 기반 Pull: 실시간성과 효율성 균형
리더-팔로워 복제: 데이터 이중화 (단순 구현)
Heartbeat & 파티션 할당 유지: Consumer 생존 확인

✔️ 비기능 요구사항

고성능 처리: 5K msg/s 이상 (HTTP/JSON 제약 고려)
평균 지연시간: 100ms 이하
장애 복구: 시나리오 기반 복구 매뉴얼
테스트 기반 개발: TDD 적용
확장 가능 아키텍처: Phase 2에서 gRPC/TCP 마이그레이션

📖 예상 시나리오

로그 수집: 애플리케이션 로그 → 중앙 저장소 전달
이벤트 처리: 주문 생성 이벤트 → 재고/결제 서비스 알림
데이터 파이프라인: 실시간 데이터 → 분석 시스템 전달

3. ⚙️ How - 어떻게 구현할 것인가?

🧱 시스템 아키텍처 (MVP)

flowchart TD
    Producer["Producer(CLI or SDK)"] --> Broker1["Broker-1(Leader)"]
    Broker1 --> WAL1[(WAL File)]
    Broker1 --> Broker2["Broker-2(Follower)"]
    Broker2 --> WAL2[(WAL File)]
    Consumer1["Consumer-1(Group-A)"] --> Broker1
    Consumer2["Consumer-2(Group-B)"] --> Broker1
    Admin[Admin CLI] --> Broker1

🧩 주요 컴포넌트와 책임

컴포넌트	역할	설명
Producer	메시지 전송, 파티셔닝	key 기반 라우팅 (hash(key) % N)
Broker	메시지 수신/저장/서빙	WAL 기반 영속성, Consumer 요청 응답
Consumer	메시지 Pull, 오프셋 관리	Long Polling, 컨슈머 그룹 지원
Coordinator (MVP 단순화)	Consumer Group 및 할당 상태 유지	인메모리 구현, Heartbeat로 리밸런싱 감지
WAL	메시지 복구용 로그	offset, checksum 포함
Replication	리더→팔로워 비동기 복제	리더 기준 최신 메시지 전달

🧠 코디네이터 설계 (간소화 MVP 기준)

항목	MVP 설계 기준
Group Metadata	브로커 인메모리로 관리 (etcd 등 외부 도구 없음)
Consumer Registration	`group_id`, `consumer_id`로 등록
Heartbeat API	주기적 호출 (예: 5초) 없으면 리밸런싱
Partition Assignment	Round-Robin 방식 단순 구현
Failover 대응	heartbeat 누락 시 → 파티션 재할당

💠 데이터 모델링

// 메시지 구조
type Message struct {
    Topic     string    `json:"topic"`
    Partition int32     `json:"partition"`
    Offset    int64     `json:"offset"`
    Key       string    `json:"key,omitempty"`
    Value     string    `json:"value"`          // MVP에서는 string으로 단순화
    Timestamp int64     `json:"timestamp"`
    Size      int32     `json:"size"`           // 메시지 크기 (KB 제한용)
}

// WAL 엔트리
type WALEntry struct {
    Offset    int64   `json:"offset"`
    Message   Message `json:"message"`
    Checksum  uint32  `json:"checksum"`         // CRC32 체크섬
}

// 파티션 구조
type Partition struct {
    ID          int32             `json:"id"`
    Messages    []Message         `json:"-"`        // 인메모리
    OffsetIndex map[int64]int     `json:"-"`        // 오프셋 → 인덱스
    LastOffset  int64             `json:"last_offset"`
    WALPath     string            `json:"wal_path"`
    MaxSize     int64             `json:"max_size"` // 파티션 최대 크기 (MB)
    mutex       sync.RWMutex      `json:"-"`        // 동시성 제어
}

🤿 Kafka와 차이

1. 시스템 구성

항목	gafka	Kafka
메시지 경로	Producer → Broker (Leader) → WAL → Consumer	유사
복제 방식	리더 → 팔로워 비동기	ISR 기반 복제
Offset 관리	In-memory + 일부 API 지원	Zookeeper or Kafka Internal
통신 방식	HTTP + JSON	TCP + Binary Protocol
메시지 전송 방식	Batching 지원	Batching + Compression + Zero-Copy
장애 복구	WAL 기반 수동 복구	자동 리더 선출 + ISR 복제

2. 설계 의사결정

HTTP 기반 통신: MVP 개발 속도를 위한 의도된 선택이지만, 성능 한계 존재
Coordinator 단순화: 외부 시스템 (e.g., Zookeeper) 제거 → 구조 단순화
WAL 설계: 단일 파일 기반 WAL로 최소 영속성 구현, 향후 세그먼트 관리 필요

4. 🛠️ 기술 스택

항목	기술	이유
언어	Go 1.22	빠른 동시성 처리, 간단한 배포
통신	HTTP + JSON	개발 편의성 우선 (성능 제약 인지)
저장	In-memory + WAL 파일	영속성과 성능 간 균형
CLI	Cobra	커맨드 라인 도구 개발
테스트	`go test`	TDD 기반 개발
성능 측정	wrk, custom tool	Throughput, P95 측정
로깅	logrus	단계별 로깅 처리

알려진 성능 제약사항

제약 요소	영향	완화 방안
HTTP/JSON 오버헤드	JSON 파싱으로 인한 처리량 제한 (5K msg/s)	배칭으로 완화, Phase 2에서 gRPC 마이그레이션
인메모리 저장소	파티션당 1M 메시지 제한	WAL 기반 재시작 시 복구, 향후 세그먼트 분할

시스템 제한사항

제한 항목	최대값	이유
메시지 크기	1MB	HTTP 요청 크기 제한, 메모리 사용량 관리
토픽당 파티션 수	100개	Consumer Group 관리 복잡도 제한
파티션당 메시지 수	1M개	인메모리 저장 한계
Consumer Group 수	제한 없음	각 그룹은 독립적으로 관리
Topic명 길이	255자	파일시스템 호환성
Consumer ID 길이	128자	HTTP URL 길이 제한

5. 🚀 실행 방법

# 1. 프로젝트 클론 및 빌드
git clone <repo> && cd gafka
make build

# 2. 브로커 시작 (리더)
./bin/broker --id=1 --port=9001 --data-dir=/tmp/gafka-1 --role=leader

# 3. 브로커 시작 (팔로워)  
./bin/broker --id=2 --port=9002 --data-dir=/tmp/gafka-2 --role=follower --leader=localhost:9001

# 4. 토픽 생성
./bin/admin create-topic --name=test-topic --partitions=2 --broker=localhost:9001

# 5. 메시지 전송
./bin/producer --topic=test-topic --broker=localhost:9001 --message="Hello World" --key="user123"

# 6. 메시지 소비 (Long Polling)
./bin/consumer --topic=test-topic --group=test-group --broker=localhost:9001 --timeout=30s

API 사용 예시

# 메시지 전송
curl -X POST http://localhost:9001/api/v1/produce \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"topic":"test-topic","key":"user123","value":"Hello World"}'

# 메시지 소비 (Consumer Group 기반 - 브로커가 offset 관리)
curl "http://localhost:9001/api/v1/consume?topic=test-topic&count=10&consumer_id=consumer-1&group_id=test-group&timeout=30s"

# 메시지 소비 (개별 Consumer - 직접 offset 지정)
curl "http://localhost:9001/api/v1/consume?topic=test-topic&partition=0&offset=100&count=10&timeout=30s"

# Consumer Group 상태 확인
curl "http://localhost:9001/api/v1/consumer-groups/test-group/status"

# Consumer Heartbeat
curl -X POST "http://localhost:9001/api/v1/consumer-groups/test-group/members/consumer-1/heartbeat"

6. 🧪 성능 테스트 계획

테스트 시나리오

테스트 항목	도구	목표	검증 방법
처리량 측정	wrk + Lua	≥5K msg/s	1KB 메시지로 30초 부하
지연시간 측정	Go client	P95 ≤ 200ms	produce → consume 측정
장애 복구	수동	≤30초	브로커 kill 후 복원
배치 효과	wrk	TPS 비교	배치 vs 단건 전송 비교

성능 테스트 스크립트

-- scripts/produce.lua (wrk용)
wrk.method = "POST"
wrk.headers["Content-Type"] = "application/json"

-- 1KB 메시지로 테스트
local message_1kb = string.rep("a", 1024)

function request()
    local body = string.format('{"topic":"test-topic","key":"test-%d","value":"%s"}', 
        math.random(1000), message_1kb)
    return wrk.format(wrk.method, wrk.path, wrk.headers, body)
end

function response(status, headers, body)
    if status ~= 200 and status ~= 201 then
        print("Error: " .. status .. " " .. body)
    end
end

function done(summary, latency, requests)
    print("Throughput: " .. string.format("%.2f", summary.requests / (summary.duration / 1000000)) .. " requests/sec")
    print("Average latency: " .. latency.mean / 1000 .. "ms")
end

7. 🧪 TDD 개발 가이드

TDD 사이클 적용

Red → Green → Refactor 사이클 반복
1. 실패하는 테스트 작성
2. 테스트를 통과하는 최소 코드 구현  
3. 코드 개선 (리팩토링)

주차별 TDD 목표

주차	TDD 테스트 대상	예시 테스트 케이스
1-2주차	메시지 구조체, 파티션 로직	`TestMessage_Serialize()`, `TestPartition_AddMessage()`
3-4주차	프로듀서/컨슈머 API	`TestProducer_SendMessage()`, `TestConsumer_PullMessages()`
5-6주차	WAL 영속화, Consumer Group	`TestWAL_WriteAndRecover()`, `TestConsumerGroup_Rebalancing()`
7-8주차	통합 테스트, 성능 테스트	`TestBroker_HandleHighLoad()`, `TestFailover_Recovery()`
9주차	E2E 테스트, 문서화	`TestFullWorkflow_ProducerToBrokerToConsumer()`

8. 🧾 예상 질문 & 대응 전략

질문	대응
왜 Kafka 클론을 Go로 만드나요?	동시성, 학습 효율, 가독성에서 Go가 적합
외부 Zookeeper/etcd 왜 안 썼나요?	MVP에선 오히려 복잡도 증가. 향후 확장 계획 있음
메시지 순서는 어떻게 보장되나요?	파티션 내 offset 단위 순차 처리, key 기반 파티셔닝
브로커 장애 시 복구는 어떻게 되나요?	WAL 파일 기반 자동 복구 + 팔로워→리더 수동 승격. 리더 선출 자동화는 Phase 2
Pull 방식의 실시간성은 어떻게 보장되나요?	Long Polling 사용, 최대 30초 이내 응답 보장
WAL 손상 시 복구는 어떻게 되나요?	CRC32 기반 손상 검증, 복구 실패 시 fail-safe 처리 필요
메시지 중복 방지는?	at-least-once만 보장. 중복 방지는 Consumer에서 처리 필요
Consumer Group에서 동시성 문제는 어떻게 해결하나요?	Heartbeat + 파티션 할당으로 한 파티션은 한 Consumer만 소비. 409 Conflict로 중복 방지
HTTP + JSON 성능 한계는 어떻게 해결하나요?	MVP에서는 개발 편의성 우선. 5K msg/s 목표로 현실적 설정. Phase 2에서 gRPC로 마이그레이션
Zero-copy 최적화는 HTTP에서 가능한가요?	HTTP 스택에서는 불가능. Phase 2에서 TCP 기반 커스텀 프로토콜로 전환해야 구현 가능

🏗 발전 가능한 베이스인지?

✅ 충분히 발전 가능한 설계

모든 핵심 컴포넌트가 모듈화되어 있음 (internal/broker, internal/consumer 등)
테스트 기반 개발 프로세스 탑재 (TDD + wrk)
디버깅과 확장 모두 고려한 디렉토리 구조

하지만 아래와 같은 요소는 시스템 확장의 실질적 장애물로 작용 가능

🚫 실질적인 장애물

통신 계층 한계
- HTTP + JSON → 5K msg/s 제한
- TCP 기반 커스텀 프로토콜 필요 (Zero-copy 등)
Coordinator 지속성 없음
- 현재는 인메모리 기반 (Consumer Group, Offset 등 모두 휘발성)
복제/장애 복구 자동화 부족
- 팔로워의 리더 전환 수동
- ISR, 리더 선출 알고리즘 부재
세그먼트 및 인덱싱 기능 부재
- WAL은 하나의 긴 로그로만 존재 → 복구/압축/GC 어렵다

9. 🗓️ 개발 일정 (주차별)

주차	핵심 구현 사항	TDD 목표	검증 기준
1주차 (7/28-8/3)	프로젝트 셋업, 메시지 구조체	Message, Partition 단위 테스트	테스트 커버리지 > 80%
2주차 (8/4-8/10)	파티션 로직, WAL 기본 구현	WAL 읽기/쓰기 테스트	파일 영속화 동작 확인
3주차 (8/11-8/17)	HTTP API, 프로듀서 구현	HTTP 핸들러 테스트	1K msg/s 처리 확인
4주차 (8/18-8/24)	컨슈머, 오프셋 관리	컨슈머 그룹 테스트	E2E 메시지 플로우 동작
5주차 (8/25-8/31)	배칭, 성능 최적화	배칭 로직 테스트	5K msg/s 목표 달성
6주차 (9/1-9/7)	Consumer Group, 파티션 할당	리밸런싱 테스트	Consumer 추가/삭제 시 자동 재할당
7주차 (9/8-9/14)	복제 기능, 장애 복구	복제 동기화 테스트	데이터 일관성 확인, 30초 내 복구
8주차 (9/15-9/21)	성능 테스트, 버그 수정	부하 테스트 자동화	모든 성능 목표 달성
9주차 (9/22-9/26)	문서화, 데모 준비	통합 테스트 완료	README, API 문서 완성

10. 📦 디렉토리 구조 (Go Best Practice)

gafka/
├── cmd/                           # 애플리케이션 진입점
│   ├── broker/
│   │   └── main.go               # 브로커 서버 실행
│   ├── producer/
│   │   └── main.go               # 프로듀서 CLI
│   ├── consumer/
│   │   └── main.go               # 컨슈머 CLI
│   └── admin/
│       └── main.go               # 관리 도구 CLI
├── internal/                      # 내부 패키지 (외부 노출 불가)
│   ├── broker/                   # 브로커 코어 로직
│   │   ├── broker.go
│   │   ├── broker_test.go
│   │   ├── partition.go
│   │   ├── partition_test.go
│   │   ├── wal.go
│   │   ├── wal_test.go
│   │   ├── replication.go
│   │   └── replication_test.go
│   ├── producer/                 # 프로듀서 로직
│   │   ├── producer.go
│   │   ├── producer_test.go
│   │   ├── batcher.go
│   │   ├── batcher_test.go
│   │   └── partitioner.go
│   ├── consumer/                 # 컨슈머 로직
│   │   ├── consumer.go
│   │   ├── consumer_test.go
│   │   ├── group.go
│   │   ├── group_test.go
│   │   └── offset.go
│   └── api/                      # HTTP API 핸들러
│       ├── handlers.go
│       ├── handlers_test.go
│       ├── middleware.go
│       └── routes.go
├── pkg/                          # 외부 패키지 (재사용 가능)
│   ├── protocol/                 # 메시지 프로토콜
│   │   ├── message.go
│   │   └── message_test.go
│   └── client/                   # Go 클라이언트 SDK
│       ├── client.go
│       └── client_test.go
├── configs/                      # 설정 파일
│   ├── broker.yaml
│   └── examples/
├── scripts/                      # 스크립트 및 도구
│   ├── produce.lua              # wrk 테스트 스크립트
│   ├── setup.sh                 # 환경 설정
│   └── benchmark.sh             # 성능 테스트
├── docs/                        # 문서
│   ├── api.md                   # API 문서
│   ├── architecture.md          # 아키텍처 가이드
│   └── operations.md            # 운영 가이드
├── examples/                    # 사용 예시
│   ├── simple_producer/
│   └── simple_consumer/
├── Makefile                     # 빌드 스크립트
├── go.mod                       # Go 모듈 정의
├── go.sum                       # 의존성 체크섬
├── README.md                    # 프로젝트 개요
└── .gitignore                   # Git 무시 파일

11. 📌 향후 과제

Phase 1 - MVP (현재)

기본 프로듀서/컨슈머 구현
단일 브로커 WAL 저장소
HTTP API 기반 통신

Phase 2 - 성능 최적화

HTTP → gRPC or TCP 커스텀 프로토콜
WAL 세그먼트 구조 및 인덱싱 추가
메시지 압축 (gzip/snappy)

Phase 3 - 분산 시스템 확장

Raft 기반 리더 선출
Offset 및 Metadata 영속화 (BoltDB/Badger 등 사용 가능)
브로커 클러스터링 + ZooKeeper or etcd 연동

✅ 성공 기준

기능적 기준

메시지 처리량: 단일 브로커 5K msg/s 이상 (1KB 메시지, HTTP/JSON 기준)
메시지 순서 보장: 파티션 내 100% 순서 유지
데이터 영속성: 승인된 메시지 WAL 기반 100% 복구 보장
기본 복제: 리더-팔로워 간 비동기 복제 정상 동작
Consumer Group: 파티션별 단일 Consumer 보장

기술적 기준

테스트 커버리지: 80% 이상 유지
TDD 준수: 모든 기능을 테스트 먼저 작성
코드 품질: Go lint 규칙 준수
API 문서: OpenAPI 스펙 완성

학습 목표 달성도

메시지 큐 핵심 개념: 토픽, 파티션, 오프셋 이해
분산 시스템 기초: 복제, 일관성, 장애 복구 경험
고성능 I/O: WAL, 배칭 기법 구현
TDD 역량: 테스트 주도 개발 완성

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📌 문제 정의

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✔️ 기능 요구사항

✔️ 비기능 요구사항

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7. 🧪 TDD 개발 가이드

TDD 사이클 적용

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8. 🧾 예상 질문 & 대응 전략

🏗 발전 가능한 베이스인지?

🚫 실질적인 장애물

9. 🗓️ 개발 일정 (주차별)

10. 📦 디렉토리 구조 (Go Best Practice)

11. 📌 향후 과제

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Phase 2 - 성능 최적화

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