[Redis] 메세지 브로커

메세지 브로커

메시지 브로커(Message Broker)는 분산된 애플리케이션 간 데이터를 교환(통신)하기 위한 중간 매개체 역할을 하는 소프트웨어 시스템임.

메시지를 송신하려는 프로듀서(Producer)와 메시지를 수신하려는 컨슈머(Consumer) 사이에서 메시지를 안정적으로 주고받을 수 있도록 관리하고, 메시지를 큐(Queue), 토픽(Topic), 스트림(Stream) 형태로 전달/보관/라우팅해줌.

 

메세지 브로커의 필요성

1. 애플리케이션 간 결합도(Dependency) 감소

메시지 브로커를 사용하면, 애플리케이션들이 서로 직접 통신하는 대신 브로커를 통해 간접적으로 통신함.

이를 통해 애플리케이션 간의 결합도를 낮추고, 각 애플리케이션을 독립적으로 배포·확장·변경할 수 있는 유연성을 확보할 수 있음.

 

2. 비동기(Asynchronous) 통신

메시지 브로커는 보통 비동기 방식의 통신을 지원함.

프로듀서가 메시지를 전송하면 브로커가 이를 받아 저장하고, 컨슈머는 메시지를 나중에 꺼내 처리할 수 있음.

이를 통해 서비스 간의 응답 시간 지연, 일시적 부하 급증 등을 효과적으로 완화할 수 있음.

 

3. 스케일링(Scaling) 및 과부하 흡수

메시지 브로커가 큐에 메시지를 저장해두면, 소비(Processing) 속도가 일시적으로 낮아져도 메시지를 유실하지 않고 처리할 수 있음.

컨슈머가 처리 가능한 만큼 메시지를 소비할 수 있으므로 서비스 확장이나 트래픽 급증 시에도 안정적으로 동작함.

 

4. 안정성 및 장애 격리(Fault Isolation)

메시지가 브로커에 적재된 상태에서 장애가 발생하더라도, 메시지가 사라지지 않고 안정적으로 보관될 수 있음.

프로듀서 혹은 컨슈머 쪽에서 문제가 생겨도 브로커가 중간에서 메시지를 유지해주므로, 전체 시스템 가용성을 높여줌.

 

메시지 브로커의 기본 아키텍처 및 동작 방식

1. 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer)

프로듀서는 메시지를 생성하여 브로커로 전송함.

컨슈머는 브로커에 적재된 메시지를 읽어 처리함.

둘은 직접 연결되지 않고, 브로커를 통해 간접적으로 통신함.

 

2. Queue/Topic/Stream
메시지 브로커는 메시지를 어떻게 저장하고, 어떻게 전달할지를 정의하는 다양한 논리 구조를 제공함.

 

2-1. Queue (포인트 투 포인트, Point-to-Point)

메시지가 큐에 들어오면, 컨슈머 중 하나가 해당 메시지를 읽고, 처리 후 메시지를 제거함.

메시지 당 단 한 개의 컨슈머가 소비하는 구조임.

 

2-2. Topic (Publish/Subscribe)

프로듀서가 특정 “토픽”에 메시지를 발행(Publish)하면, 해당 토픽을 구독(Subscribe) 중인 모든 컨슈머가 메시지를 수신할 수 있음.

채팅, 알림, 이벤트 브로드캐스팅 등 ‘1:N’ 구조에 적합함.

 

2-3. Stream

최근에는 이벤트 스트리밍 개념을 지원하는 브로커도 많음.

예를 들어 Apache Kafka, Apache Pulsar, Redis Streams 등이 메시지를 연속된 로그(Commit Log)로 저장하여, 컨슈머가 원하는 시점에 필요한 위치의 메시지를 읽고 처리할 수 있음.

실시간 로그 수집/분석, 이벤트 소싱, 대규모 데이터 파이프라인 등에 활용됨.

 

3. 라우팅(Routing) 및 패턴

단순히 메시지를 큐나 토픽에 바인딩(바운드)하는 것 외에도, 메시지의 헤더/키/속성 등을 활용해서 조건부 라우팅(Conditional Routing), 토픽 분할(Topic Exchange), 파티셔닝(Partitioning) 등을 구현하기도 함.

브로커는 메시지를 어느 노드나 어느 큐·파티션에 배정할지 결정하고, 메시지 순서 보장(Ordered Delivery), 재전송(Retry) 등의 로직을 수행할 수 있음.

 

4. 확장(Scalability)과 파티셔닝(Partitioning)

대규모 트래픽이나 메시지 양이 많은 경우, 메시지 브로커를 단일 노드로 운영하기 어려움.

여러 노드로 클러스터링(Clustering)하거나 파티션을 나눠 메시지를 분산 저장/처리해 확장성을 확보함.

 

메시지 브로커의 주요 특성

1. 내구성(Durability) / 신뢰성(Reliability)

장애 상황에서도 메시지를 유실하지 않도록 디스크에 영구 저장(Persistence)하거나, 복제(Replication) 전략을 사용함.

메시지를 브로커가 받은 시점에 ACK(Acknowledgment)를 반환하거나, 컨슈머 쪽 처리 완료 시점에 ACK를 요구하는 방식 등 다양한 패턴이 있음.

 

2. 전달 보장(Delivery Guarantees)

2-1. At-most-once: 메시지가 최대 한 번만 전달되어, 유실 위험은 있지만 중복은 없음.

2-2. At-least-once: 메시지 중복 수신 가능성은 있지만, 유실 위험은 거의 없음.

2-3. Exactly-once: 중복이나 유실 없이 정확히 한 번 전달. 구현이 가장 복잡하며, 성능 비용이 상대적으로 큼(주로 Kafka Transactional Messaging, idempotent consumer 패턴 등으로 달성).

 

3. 메시지 순서 보장(Ordering)

일부 브로커는 토픽(파티션) 단위로 순서를 보장함.

파티션을 여러 개로 나눌 때는 글로벌(전체) 순서를 보장하기 어렵고, 파티션별로 메시지 순서만 보장하는 식이 일반적임.

 

4. 확장성(Scalability) 및 성능(Performance)

브로커마다 다양한 내부 아키텍처(싱글 스레드/멀티 스레드, 세그먼트 파일 구조, 인메모리 큐, 배치 전송 등)를 갖고 있어 처리량과 지연 시간(Throughput, Latency)에 차이가 큼.

고성능이 필요한 환경에서는 Apache Kafka와 같은 분산 스트리밍 플랫폼을 주로 사용하고, 고성능 메시지 큐가 필요한 경우 RabbitMQ나 NATS, Redis Pub/Sub 등을 고려함.

 

5. 보안(Security)

인증(Authentication), 권한(Authorization), 전송 구간 암호화(TLS/SSL) 등을 통해 안전하게 메시지를 주고받을 수 있게 해줌.

엔터프라이즈 환경에서는 기업 내부 인증 스키마(예: Kerberos, LDAP)를 연동하기도 함.

 

6. 운영관리(Observability & Administration)

모니터링, 로깅, 메시지 추적(Tracing) 등의 기능은 대규모 메시지 브로커 환경에서 필수적임.

브로커 상태, 큐/토픽별 메시지 적체량, 처리 속도, 소비 지연, 메시지 누적량 등을 종합적으로 관리해야 함.

 

대표적인 메시지 브로커 및 특징

1. RabbitMQ

AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) 기반 대표적인 메시지 브로커.

큐 중심(Message Queue) 구조와 다양한 라우팅 익스체인지(Direct, Topic, Fanout, Headers 등)가 강점.

고성능, 풍부한 플러그인, 성숙한 커뮤니티 지원.

At-most-once, At-least-once 레벨의 전달 보장을 기본으로 제공하며, 클러스터링과 미러 큐로 고가용성 구성이 가능함.

 

2. Apache Kafka

대규모 이벤트 스트리밍 처리에 특화된 분산 로그 구조 브로커.

높은 처리량(Throughput)과 영속성(Persistence) 중심의 설계.

토픽이 파티션(Partition) 단위로 구성되어, 컨슈머 그룹이 병렬 처리를 수행.

실시간 로그 수집, 데이터 파이프라인, 이벤트 소싱 등에 널리 사용.

Exactly-once 전송(트랜잭션) 기능도 지원하지만 사용 시 구성 복잡도가 늘어남.

 

3. ActiveMQ / ActiveMQ Artemis

JMS(Java Message Service) 표준 구현체로, 자바 중심 환경에서 많이 사용.

ActiveMQ Artemis(차세대 브로커) 버전은 고성능과 스케일링 기능이 개선됨.

엔터프라이즈 환경에서 JMS 기반 애플리케이션과 통합할 때 여전히 유효한 솔루션.

 

4. Redis Pub/Sub / Redis Streams

Redis의 Pub/Sub, Streams 기능으로 간단한 메시지 브로커 기능을 구현 가능.

인메모리 기반이라 매우 빠른 퍼포먼스를 기대할 수 있으나, 메시지 내구성이나 복잡한 라우팅, 대규모 스트리밍에 대해서는 주의가 필요.

즉각적인 알림, 실시간 통신, 분산 캐시 연동용으로 간단히 사용하기에 적합.

 

5. Apache Pulsar

분산 스트리밍 및 메시징 플랫폼으로, 메시지의 스토리지와 컴퓨팅 레이어를 분리(책임 분리)하여 확장성이 뛰어남.

다양한 메시징 모델(큐, 토픽, 로그 스트리밍)을 지원하며, 여러 테넌트(tenant)를 통합 관리하는 기능이 뛰어남.

BookKeeper라는 스토리지 계층을 사용해 메시지 내구성과 확장성을 제공.

 

6. NATS

경량, 고성능 메시지 브로커로, 마이크로서비스 통신이나 IoT 환경에 적합.

단순 Pub/Sub, 요청/응답(Request/Reply) 패턴을 지원하며, 분산 환경에서 스케일링이 용이.

메시지 영속성보다는 고성능 실시간 통신에 집중.

 

7. Amazon SQS / SNS, Azure Service Bus, Google Pub/Sub

클라우드 매니지드 메시징 서비스로, 인프라 운영 부담을 크게 줄여줌.

클라우드에서 큐/토픽/스트리밍 기능을 제공하며 자동 확장, 복제, 보안 정책 등을 쉽게 구성할 수 있음.

 

메시지 브로커 활용 사례

1. 비동기 마이크로서비스 통신

주문 시스템, 결제 시스템, 재고 시스템 등이 서로 독립적으로 동작하면서, 메시지 브로커를 통해 이벤트(주문 생성, 결제 완료, 재고 차감 등)를 교환.

장애 격리, 재시도 로직, 비동기 확장성이 크게 향상됨.

 

2. 실시간 데이터 파이프라인 / ETL

Kafka, Pulsar 등을 활용해 각종 로그, 트랜잭션, IoT 데이터 등을 수집하고, 스트리밍 분석 엔진(예: Spark, Flink)에 전달.

대규모 실시간 분석이나 머신 러닝 파이프라인의 핵심 구성 요소로 사용됨.

 

3. 알림/이벤트 전파

Pub/Sub 모델로 여러 구독자(사용자, 시스템)에게 새로운 소식이나 상태 변경 이벤트를 즉시 브로드캐스트.

SNS(소셜 미디어), 채팅, 게임 로비, 모니터링 알림 등 다양한 사례에서 활용.

 

4. 분산 작업 큐(Distributed Task Queue)

백그라운드 작업(이미지 처리, 데이터 변환, 보고서 생성 등)을 메시지 큐에 적재하여 워커(Worker) 노드들이 병렬 처리.

RabbitMQ, Celery(파이썬), Resque(루비) 등이 대표적 사례.

 

5. 이벤트 소싱(Event Sourcing)

애플리케이션 상태 변화를 이벤트 형태로 모두 기록해두고, 필요 시 재구성 또는 분석에 활용하는 패턴.

Kafka와 같은 로그 기반 브로커가 주로 사용됨.

 

메시지 브로커 도입 시 고려 사항

1. 메시지 전달 보장 수준(At-least-once, Exactly-once 등)

서비스에서 요구하는 무결성/신뢰성에 따라 브로커 선정 및 구성 방안이 달라짐.

Exactly-once가 반드시 필요한지, 혹은 At-least-once로 충분한지를 검토.

 

2. 성능 요구사항(Throughput, Latency)

초당 처리해야 하는 메시지 양, 허용 가능한 지연 시간 등을 파악해 브로커의 확장성, 파티션 구조, 네트워크 구성 등을 결정.

 

3. 운영 편의성 및 생태계

설치, 모니터링, 장애 대응, 확장/축소, 업그레이드, 보안 정책 수립 등을 얼마나 쉽게 할 수 있는지.

오픈 소스 커뮤니티 규모, 문서 및 서드파티 툴(관리 콘솔, 모니터링 에이전트 등) 지원 여부도 중요.

 

4. 비용 구조

자체 구축(On-Premises) vs. 클라우드 매니지드 서비스(AWS SQS/SNS, Azure Service Bus, GCP Pub/Sub 등) 간의 비용 비교.

운영 인력 비용, 서버 자원, 라이선스 비용 등 종합적으로 계산해야 함.

 

5. 메시지 사이즈와 형식, 라우팅 패턴

메시지 크기가 큰 경우(대용량 파일 전송), 바이너리/JSON/Avro/ProtoBuf 등 형식을 어떤 식으로 처리를 할지.

복잡한 라우팅 로직, 필터링, 헤더 기반 라우팅 등이 필요한지 여부.

 

6. 신뢰성 vs. 성능 트레이드오프

메시지 중복 방지(Exactly-once)나 영구 저장(Persistence, Replication)을 강화할수록 성능(처리량, 지연 시간)에 영향을 줄 수 있음.

시스템 특성에 맞춰 균형점을 찾아야 함.

 

정리

메시지 브로커는 분산 시스템 통신의 핵심 요소로서, 현대 애플리케이션 아키텍처에서 거의 필수적으로 도입되는 기술임.

 

마이크로서비스 간 결합도 감소, 비동기 처리, 스케일링 및 장애 격리, 이벤트 기반 아키텍처(Event-driven Architecture) 구현 등 다양한 요구사항을 만족시킴.

RabbitMQ, Apache Kafka, ActiveMQ, Pulsar, NATS, Redis Streams 등 여러 오픈 소스/상용 솔루션이 존재하며, 각각 특화된 기능과 장단점이 있음.

클라우드 환경에서는 SQS, SNS, Azure Service Bus, Google Pub/Sub 등 매니지드 서비스가 운영 편의성을 크게 높여주기 때문에 선택할 때의 폭이 넓음.

 

결국, 어떤 메시지 브로커를 선택할 것인가, 그리고 어떤 구성으로 운영할 것인가는 목표로 하는 서비스 규모, 메시지 처리량/지연시간 요구사항, 데이터 내구성 수준, 운영 인프라 등 여러 요소를 종합적으로 고려해 결정해야 함.

이러한 사항을 적절히 평가해 도입하면, 메시지 브로커가 시스템 설계에서 안정성과 유연성을 높이는 강력한 도구가 될 수 있음.