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실전에서 바로 써먹는 Kafka 입문

Kafka 사전 지식 / 환경 셋팅

Kafka를 왜 배워야할까?
Kafka란? / 메시지 큐(Message Queue)란?
Kafka 설치할 환경 셋팅하기 (feat. EC2)
AWS EC2에 Kafka 설치/실행하기

Kafka 기본 개념

Kafka의 기본 구성 (Topic, Consumer, Producer)
토픽 생성하기 / 조회하기 / 삭제하기
Kafka에 메시지 넣기 / Kafka에서 메시지 조회하기
메시지를 어디까지 읽었는 지 기억하고, 그 다음 메시지부터 처리하기 (Consumer Group, Offset)
[보충 자료] 토픽, 컨슈머 그룹 이름 짓는 법 (Naming Convention)
[실습] Spring Boot에 Kafka 연결을 위한 코드 추가하기
[실습] Spring Boot로 Kafka에 메시지 넣는 코드 작성하기 (Producer)
[실습] Spring Boot가 Kafka에 메시지 잘 넣는 지 테스트해보기
[실습] Spring Boot로 Kafka에서 메시지 조회하기 (Consumer)
Kafka의 비동기 처리로 인한 성능 이점 느껴보기

Kafka 메시지 처리 실패 시 대처 방법

[실습] Spring Boot로 Kafka에서 처리에 실패한 메시지를 재시도(Retry)하도록 만들기
[실습] Spring Boot로 Kafka에서 재시도조차 실패한 메시지를 따로 보관하기 (DLT, Dead Letter Topic)
[실습] Spring Boot로 재시도조차 실패한 메시지 사후 처리하기

Kafka 메시지 처리 성능 높이기 (병렬 처리)

컨슈머가 메시지를 하나씩만 처리하는 현상
파티션(Partition)이란? / 특징
[실습] Spring Boot로 하나의 파티션에는 정말 하나의 컨슈머만 할당되는 지 확인해보기
특정 토픽의 파티션 수 조회하기 / 설정하기 / 변경하기
[실습] Spring Boot로 여러 개의 파티션에 메시지가 골고루 들어가는 지 확인해보기
[실습] Spring Boot에서 여러 개의 컨슈머로 메시지 병렬적으로 처리하기
[실습] Spring Boot에서 하나의 컨슈머로 메시지 병렬적으로 처리하기
적정 파티션 개수 계산하는 방법
컨슈머가 메시지를 지연 없이 잘 처리하고 있는 지 확인하는 방법 (Consumer Lag)

Kafka 장애 대비하기 (고가용성)

노드(node), 브로커(broker), 컨트롤러(controller), 클러스터(cluster), 레플리케이션(replication)이란?
[실습] kafka 서버 총 3대 셋팅하기
[실습] Kafka 서버 3대가 서로 잘 연동됐는 지 확인하기
토픽 세부 정보 출력값 정보 해석하기 (Isr, Leader, Replicas 등)
[실습] 팔로워 파티션에 메시지를 넣으면 어떻게 될까?
[실습] 리더 파티션에 장애가 발생하면 어떻게 될까? / Kafka 서버 1대가 고장나면 어떻게 될까?
Kafka 서버는 몇 대를 운용하는 게 좋을까?
Spring Boot에 Kafka 서버 3대를 연결해서 사용하는 방법

[프로젝트] MSA 프로젝트에서 Kafka 도입하기

프로젝트 설계
[실습] Spring Boot로 UserService 서버 초기 환경 설정하기
[실습] 회원가입 API 전체 뼈대 만들기
[실습] 회원 가입 비즈니스 로직 짜기
[실습] Spring Boot로 EmailService 서버 초기 환경 설정하기
[실습] 이메일 발송을 처리할 Consumer 로직 짜기
[실습] 프로젝트 구조에 맞게 Kafka 셋팅하기
[실습] 잘 작동하는 지 테스트해보기
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[실습] Spring Boot에서 하나의 컨슈머로 메시지 병렬적으로 처리하기

JSCODE 박재성
JSCODE 박재성
2026. 03. 13.
author
JSCODE 박재성
category
Kafka
createdAt
Dec 6, 2025 05:14 AM
isPublic
isPublic
series
실전에서 바로 써먹는 Kafka 입문
slug
practice-single-consumer-parallel-processing
type
post
updatedAt
Mar 13, 2026 09:00

✅ Spring Boot로 하나의 컨슈머로 메시지 병렬적으로 처리하기

  1. 하나의 컨슈머 서버만 실행시키기
    1. 이전 실습으로 인해 컨슈머 서버를 두 대 띄워뒀다면 한 대를 종료시키자.
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  1. 컨슈머 서버의 코드 수정하기
    1. EmailSendConsumer
      @Service public class EmailSendConsumer { @KafkaListener( topics = "email.send", groupId = "email-send-group", concurrency = "3" // 멀티 쓰레드를 활용해 병렬적으로 처리할 파티션의 개수 ) @RetryableTopic( // 총 시도 횟수 (최초 시도 1회 + 재시도 4회) attempts = "5", // 1 -> 2 -> 4 -> 8 순으로 재시도 시간이 증가한다. backoff = @Backoff(delay = 1000, multiplier = 2), // DLT 토픽 이름에 붙일 접미사 dltTopicSuffix = ".dlt" ) public void consume(String message) { System.out.println("Kafka로부터 받아온 메시지: " + message); EmailSendMessage emailSendMessage = EmailSendMessage.fromJson(message); // 잘못된 이메일 주소일 경우 실패 가정 if (emailSendMessage.getTo().equals("fail@naver.com")) { System.out.println("잘못된 이메일 주소로 인해 발송 실패"); throw new RuntimeException("잘못된 이메일 주소로 인해 발송 실패"); } // ... 실제 이메일 발송 로직은 생략 ... try { Thread.sleep(10000); // 이메일 발송을 하는 데 10초가 걸린다고 가정 } catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException("이메일 발송 실패"); } System.out.println("이메일 발송 완료"); } }
       
  1. 컨슈머 서버 재실행시키기
    1. notion image
       
  1. API 요청 보내면서 컨슈머 서버 로그 확인하기
    1. API 요청을 연속으로 3번 보낸 뒤에 컨슈머 서버의 로그를 확인해보자. 로그를 보면 3개의 메시지를 병렬적으로 처리하는 걸 확인할 수 있다. Spring Boot 서버에서 총 3개의 쓰레드가 파티션을 하나씩 담당해서 처리하는 방식으로 작동하고 있기 때문이다.
      notion image
       
      그럼 이번에는 API 요청을 연속으로 5번 보낸 뒤에 컨슈머 서버의 로그를 확인해보자. 3개의 메시지까지는 바로 컨슈머 서버가 받아들이지만, 그 다음 2개의 메시지는 각 파티션의 이전 메시지가 처리가 되는 대로 받아들인다. 그 이유는 해당 토픽의 파티션이 3개이기 때문에 여러 쓰레드가 병렬적으로 처리할 수 있는 메시지의 개수가 최대 3개일 수 밖에 없기 때문이다.
      notion image
 
 

✅ 그림으로 이해하기

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하나의 컨슈머 서버에서 하나의 쓰레드가 하나의 파티션에 있는 메시지를 처리하는 방식이다.
 
👨🏻‍🏫
실습을 통해 파티션을 늘려서 멀티 쓰레드 기반의 Spring Boot 서버를 활용해 메시지를 병렬적으로 처리할 수 있다는 걸 확인했다. 그렇다고 파티션 수를 무작정 과도하게 늘리게 되면 오히려 반대로 성능에 비효율성을 가져온다. 그래서 적절한 파티션 수를 설정하는 게 중요하다. 파티션 수를 어떻게 정하는 지 다음 강의에서 알아보자.
📎
이 글은 실전에서 바로 써먹는 Kafka 입문 강의의 수업 자료 중 일부입니다.