채팅 서버 만들기 : 브로커별 추천 적용 프로젝트

🔍 메시지 브로커별 추천 적용 상황

브로커	특징	추천 사용 상황
Kafka	- 대용량 처리- 고성능, 로그 기반 - 메시지 보존 가능 - 분산 처리에 강함	✅ 실시간 데이터 스트리밍 ✅ 로그 수집, 분석 시스템 (ELK) ✅ 주문/결제/재고 추적 시스템 ✅ 대규모 채팅 서비스 ✅ 마이크로서비스 통합
Redis Streams	- Redis 기반 - 빠르고 가볍다 - 메시지 보존 및 ACK 지원 - 설치/운영 간편	✅ 소규모 채팅 시스템 ✅ 실시간 알림 (푸시 등) ✅ 빠른 메시지 분산 ✅ Spring + Redis 환경에서 간단한 큐 처리
RabbitMQ	- AMQP 기반 - 복잡한 라우팅 지원 - 트랜잭션 강점 - 큐 중심 구조	✅ 주문 처리 / 결제 승인 ✅ 이메일, 알림, 예약 발송 ✅ 단순한 비동기 처리 ✅ 적은 트래픽의 업무용 시스템
Amazon SQS	- AWS 완전관리형 - 큐 기반, 사용 쉬움 - 서버리스 환경에 적합	✅ AWS Lambda, SNS 등 연동 ✅ 비용 민감한 프로젝트 ✅ 서버 유지보수 부담 없애고 싶을 때
ActiveMQ	- 자바 기반 전통 브로커 - JMS 지원 - Spring과 통합 쉬움	✅ 레거시 시스템 통합 ✅ 간단한 내부 이벤트 처리 ✅ 소규모 엔터프라이즈 백오피스

✅ 메시지 브로커 선택 의사결정표 (환경 체크리스트 기반)

조건	설명	추천 브로커
💥 실시간으로 수많은 메시지를 처리해야 함	초당 수천~수십만 건 이상	✅ Kafka
🧠 구조가 단순하고 빠르게 도입하고 싶음	배우기 쉬운 도구 선호	✅ Redis Streams / RabbitMQ
🪙 메시지를 디스크에 저장하면서도 빠르게 처리하고 싶음	장애 시 복구 고려	✅ Kafka / Redis Streams (AOF)
📨 이메일/알림/예약 처리 등 단순 비동기 작업	순차적 큐 기반	✅ RabbitMQ
📡 다수 소비자에게 동시에 메시지를 전달해야 함	pub-sub 구조 필요	✅ Kafka / Redis Streams
📦 AWS 환경에서 서버리스 구조 선호	Lambda, SNS/SQS 활용	✅ Amazon SQS
🧱 자바 기반 레거시 시스템과 호환 필요	JMS 필요	✅ ActiveMQ
🗣️ 채팅 시스템을 구현하고 있음	실시간 + 확장성 고려	✅ Kafka (대규모) ✅ Redis Streams (중소규모)
👥 여러 마이크로서비스 간 통신 필요	MSA 환경 메시지 전달	✅ Kafka / RabbitMQ
🧵 복잡한 라우팅/조건부 분기 필요	메시지를 조건에 따라 다른 큐로 보냄	✅ RabbitMQ

🔍 대용량 처리에 Kafka가 독보적인 이유는?

✅ 맞아. Kafka는 설계 구조상 대용량 처리에서 다른 브로커보다 훨씬 강력.

항목	Kafka	RabbitMQ	Redis Streams
저장 구조	로그 파일 기반, 디스크 쓰기 최적화	메모리 중심, 디스크 옵션	메모리 기반 (AOF 백업 옵션)
처리량	초당 수십만 건 이상도 가능	수천~수만 건 수준	수만 건 수준에서 안정적
병렬 소비	Partition 기반 병렬 소비	Queue 단일 소비자 원칙	Consumer Group 지원 (하지만 Kafka만큼 아님)
지연 처리	매우 낮음 (disk-sequential)	높음 가능성 있음	낮음 (메모리 기반)
사용 목적	스트리밍, 분석, 대규모 분산 시스템	일반 큐 기반 비동기 처리	빠르고 단순한 실시간 처리

📌 Kafka는 Append-Only 로그 구조 + Partition 처리 + 디스크 최적화 설계 덕분에 대규모 분산 환경에서도 수평 확장과 안정성 확보가 가능.

🎯 정리

Kafka는 진짜 대용량, 실시간, 분산 메시지 스트리밍을 위한 솔루션이자 업계 표준이고, Redis Streams나 RabbitMQ는 소규모/중간규모의 단순한 큐잉 시스템에서 강점을 보임.

✅ Kafka vs Redis Streams vs RabbitMQ 실무 비교표

항목	Kafka	Redis Streams	RabbitMQ
🔧 설계 목적	대규모 로그 스트리밍, 실시간 데이터 처리	가볍고 빠른 스트리밍, Redis 기반 메시지 큐	전통적인 메시지 큐, 복잡한 라우팅 처리
🚀 처리량 (TPS)	초당 수십만 건 이상 (디스크 기반)	수만 건 내외 (메모리 기반)	수천~수만 건 (성능 튜닝 필요)
💾 메시지 저장 방식	디스크 기반 로그 저장 (Append-only)	메모리 기반 + AOF 옵션	메모리 or 디스크 (옵션)
🔁 재처리/ACK 지원	✅ Offset commit 기반	✅ XACK 기반	✅ Auto/manual ack
🧱 내결함성	✅ 분산 복제 + 장애 복구 가능	✅ Redis 클러스터, AOF 활용 가능	✅ 미러 큐 등 설정 가능
🔄 확장성 (Scale-out)	✅ Partition 기반 수평 확장	⚠️ 수동 셋업 필요, 제한적	⚠️ 큐마다 소비자 1개 원칙 (work queue 모델)
📡 다중 소비자 처리	✅ Consumer group 가능 (병렬 소비)	✅ Consumer group 지원 (비교적 단순)	⚠️ 하나의 메시지는 한 Consumer만 처리 가능 (기본)
🎯 적합한 환경	실시간 로그 분석, MSA 이벤트 버스, 대규모 채팅	중소형 채팅, 실시간 알림, Redis 연동 서비스	주문처리, 비동기 이메일/알림, 조건부 라우팅
🧰 Spring 연동	✅ spring-kafka 제공	✅ lettuce, spring-data-redis 사용	✅ spring-amqp로 매우 쉽게 사용 가능
📦 운영 난이도	높음 (Zookeeper or KRaft 필요)	낮음 (Redis만 있으면 됨)	중간 (관리 도구 GUI 지원)
🛠 관리 도구	Kafka UI, Confluent Control Center 등	RedisInsight 등	RabbitMQ Web UI (매우 직관적)
⏱ Latency (지연시간)	낮음 (디스크 기반인데도 빠름)	매우 낮음 (메모리 기반)	낮음~중간 (상황에 따라 다름)
🔗 기타 특징	로그 기반 분석에 최적, 이벤트 소싱 가능	Redis 기반 프로젝트에 자연스럽게 녹아듦	AMQP 프로토콜, 다양한 라우팅 키 사용 가능

🎯 어떤 상황에 어떤 브로커?

사용 시나리오	추천 브로커	이유
수천 유저 이상이 채팅하거나 실시간 방송 메시지 처리	Kafka	분산 처리 + 로그 보존 + 성능 안정성
소규모 채팅, 알림 서비스, Redis 쓰고 있는 프로젝트	Redis Streams	속도 빠르고 설정 간단, Redis와 연동 쉬움
주문, 결제, 이메일, 슬랙 등 단순한 메시지 큐	RabbitMQ	큐 중심 처리에 최적, Spring 연동 우수
서버리스, AWS Lambda 연동	SQS (참고)	관리 편하고 비용 효율적