Spring Cloud Eureka를 도입했다가 제거하고 Gateway에서 직접 VM을 관리하는 방식으로 변경했다. 이유와 설정 방법을 정리한다. Eureka를 제거한 이유 Eureka는 서비스가 많고 인스턴스가 동적으로 늘어나는 환경에서 진가를 발휘한다. 새 VM이 뜨면 Eureka에 자동 등록되고, Gateway는 그걸 감지해서 자동으로 라...

Eureka 서버에 서비스가 올라오거나 내려갈 때 알람을 보내고 싶었다. Spring Cloud Eureka Server는 서비스 등록/해제 시 ApplicationEvent를 발행하기 때문에 @EventListener로 간단하게 감지할 수 있다. 사용 이벤트 이벤트 발생 시점 ...

기존에는 각 서비스를 직접 호출하거나 Nginx로 라우팅했는데, 서비스가 늘어날수록 관리가 어려워져서 Spring Cloud Gateway를 도입했다. Eureka와 연동해서 서비스가 자동으로 라우팅되고 로드밸런싱까지 되게 구성했다. 전체 구조 클라이언트 │ ▼ [Gateway :8080] ──Eureka 조회──▶ [Eure...

마이크로서비스 구조에서 서비스 디스커버리를 위해 Spring Cloud Netflix Eureka를 도입했다. Gateway가 각 서비스의 IP를 직접 하드코딩하는 게 아니라, Eureka를 통해 동적으로 서비스를 발견하고 로드밸런싱까지 가능하게 하는 게 목표였다. 전체 구조 [platform-data-api] ──등록──▶ [Eureka Se...

3대의 Azure VM에 구축한 Kafka KRaft 클러스터를 Grafana/Prometheus로 모니터링하는 방법을 정리한다. 모니터링 대상 Kafka 클러스터에서 Lag을 모니터링 하려한다. Consumer Lag이 중요한 이유: Lag이 계속 쌓이면 컨슈머가 처리를 못 따라가고 있다는 신호다. 빠르게 감지해야 장애 전에 스케일아웃할 수...

Kafka Consumer에서 에러가 발생했을 때 그냥 로그만 남기고 넘어가면 해당 메시지는 영원히 유실된다. DLQ(Dead Letter Queue)는 처리 실패한 메시지를 별도 토픽에 보관해 나중에 재처리할 수 있게 해주는 패턴이다. 기존 코드의 문제점 @KafkaListener(topics = "${gateway.kafka.topic}")...

개요 PuppyNote 서비스의 게시물 좋아요 기능을 구현하면서 DB 부하 최소화와 실시간 반영이라는 두 가지 요구사항을 동시에 만족시켜야 했다. 단순히 좋아요를 누를 때마다 DB에 바로 쓰는 방식은 트래픽이 몰릴 때 DB 부하가 급격히 증가한다. 이를 해결하기 위해 Redis Write-Behind Cache 패턴을 적용했다. 문제 정의 ...

Kafka를 직접 구성하고 운영하면서 생긴 궁금증들을 파고든 내용을 정리했다. 1. 브로커 구성 - 왜 3대인가 Kafka 클러스터는 과반수(Quorum) 원칙으로 동작한다. 브로커 수 과반수 허용 장애 수 1대 1대 0대 ...

이전 포스팅에서 Kafka 단일 브로커로 IoT 데이터 파이프라인을 구성했다. 단일 브로커는 브로커가 죽는 순간 전체 파이프라인이 멈춘다. 운영 환경에서는 이를 허용할 수 없어 VM 3대로 Kafka 클러스터를 구성했다. 왜 3대인가 Kafka 클러스터는 과반수(Quorum) 원칙으로 동작한다. 브로커 수 ...

IoT 기기에서 수집된 데이터를 저장하는 파이프라인을 운영하던 중, 기존 아키텍처의 한계를 느끼고 Kafka 기반으로 전환하게 되었다. 기존 아키텍처 IoT 기기 → MQTT → Gateway 서버 → Azure Function App → Table Storage ...