Home

2022
0
DevelopKafka

Kafka Producer

카프카 프로듀서카프카 프로듀서는 브로커에 존재하는 토픽에 메시지를 전달하는 역할을 담당합니다. Topic 에 해당하는 메시지를 생성 후 해당 Topic으로 데이터를 publish 한다. 또한, 메시지 전송이 실패할 경우, 재전송을 한다. 카프카 프로듀서는 브로커로 메시지를 보낼때 파티션 Key 도 함께 보낼 수 있습니다. 브로커는 파티션 Key 의 유무에 따라 데이터를 저장하는 방식이 달라집니다. 파티션 Key 가 null 인 데이터 전송Topic 에 Partition 이 한개인 경우는 데이터들이 순차적으로 쌓이게 된다. Topic 에 Partition 이 여러개인 경우 Round Robin 형식으로 데이터가 쌓이게 된다. 파티션 Key 를 전송할 경우Kafka 는 Key 를 특정한 Hash 값으로 변형 시켜 Partition 과 1:1 매칭을 시킵니다. 각 파티션에 동일 Key 의 Value 만 쌓이게 된다. Partition 의 개수와 Key 의 개수가 일치하지 않는 경우 Key 와 Partition 의 매칭이 깨지게 돼 Key 와 Partition 연결은 보장되지 않습니다.

0
DevelopKafka

Kafka Replication

Kafka Broker카프카가 설치 돼 있는 서버 단위를 말한다. 보통 3개 이상의 Broker 로 구성해 사용하는 것을 권장 Replication 데이터의 복제를 의미한다 Replication 은 Partition 의 고가용성 을 위해 사용된다. 3개 이상의 Broker 를 사용할 때 Replication 은 3으로 설정하는 것이 좋다 Replication 이 1인 경우 Partition 이 원본 1개만 존재한다는 것이다. Replication 이 2인 경우 Partition 이 원본 1개와 복재본 1개 총 2개가 존재함을 의미한다. Replication 이 3인 경우 Partition 이 원본 1개와 복재본 2개 총 3개가 존재함을 의미한다. Broker 개수에 따라서 Replication 개수가 제한된다. Replication 의 개수는 Broker의 개수를 넘어설 수 없다. 원본 Partition 은 Leader Partition 이라 부르고, 복재본 Partition 은 Follower Partition 이라 부른다. Leader Partition 과 Follower Partition 을 합쳐서 ISR (In Sync Replica) 라고 부른다. Producer 가 Topic 의 Partition 에 데이터를 전달할 때 전달받는 주체가 Leader Partition 이된다. Replication 이 1인 경우 Partition 이 한개고 Replication 이 1인 Topic 이 존재하고 Broker 가 3대라면 Broker 3대 중 1대에 해당 Topic 정보가 저장된다.

0
DevelopKafka

Kafka 설치

카프카 설치http://kafka.apache.org/ 주키퍼 실행bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties Properties 변경server.properties에서 Listner 설정을 추가해 줘야 한다. listeners=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092 kafka 실행bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

0
DevelopKafka

Kafka 구조

Kafka 구조 Topic 데이터를 구분하기 위해 사용하는 논리적인 단위 (데이터 베이스의 테이블 명과 유사하다고 생각하면 된다.) Topic은 한개 이상의 partition으로 구성된다. 카프카에서는 데이터를 주고 받을 때 Topic 을 이용해 pub/sub 형태로 데이터를 주고 받는다. Partition 토픽에 속한 Record 를 실제 저장소에 저장하는 가장 작은 물리적인 단위 Consumer 가 Record 를 가져가더라도 Record 는 삭제되지 않는다. 파티션은 늘리는 것은 가능하지만 줄이는 것은 불가능하므로 파티션을 늘릴때는 주의 해야 한다. Record 파티션에 저장되는 데이터 Kafka Pub/Sub 모델 Kafka 를 사용하기 위해서는 Message 를 발행하는 Producer 와 Message 를 구독하는 Consumer 로 구성한다. Kafka 에서는 메시지를 발행하는 Publisher 를 Producer 로 메시지를 구독하는 Subscriber 를 Consumer 라고 부른다. Kafka 에서는 Consumer 가 데이터를 가져가도 데이터가 사라지지 않는다. Kafka Producer Kafka Producer 는 데이터를 Kafka 로 보내는 역할을 한다.

0
SpringSpring WebSocket

Spring Web Socket - Chat 프로그램 만들기 1

Spring boot Web Socket - Chat 프로그램 만들기 1참고 https://docs.spring.io/spring-framework/docs/4.3.x/spring-framework-reference/html/websocket.html https://daddyprogrammer.org/post/4731/spring-websocket-chatting-server-redis-pub-sub/ Message BrokerMessage Broker 는 Publisher 로부터 전달 받은 Message 를 Subscriber 로 전달하는 중간 역할을 하며 응용 소프트웨어 간에 메시지를 교환할 수 있게 한다. 이때, 메시지가 적재되는 공간은 Message Queue 라고 하며 메시지 그룹을 Topic 이라고 한다. Message Broker 는 데이터를 보내고 처리하고 삭제한다. Message Interceptor 정의하기 ChannelInterceptor 는 Message 를 MessageChannel 로 보내기 전과 Message 가 MessageChannel 로 보낸 후 추가적일 로직을 수행할 수 있게 도와주는 Interface 다. ChannelInterceptor 인터페이스를 구현해 Socket 통신 상태를 로그로 찍어 확인한다.

0
SpringSpring Boot

Spring - Kafka

스프링 부트 카프카 사용하기목자 Spring - Kafka Spring - Kafka Java Config 사용하기 Spring - Embedded Kafka 사용하기 의존성 추가implementation 'org.springframework.kafka:spring-kafka'testImplementation 'org.springframework.kafka:spring-kafka-test' 카프카에 접속하기 위한 설정Consumer 설정 spring.kafka.consumer.bootstrap-servers 카프카에 연결을 하기 위한 접속 주소 spring.kafka.consumer.group-id kafka Consumer 그룹에 대한 정보 spring.kafka.consumer.auto-offset-reset topic에 붙은 consumer의 offset 정보가 존재하지 않거나 오류가 발생해 offset을 사용할 수 없는 경우 처리하기 위한 옵션 latest : 가장 마지막 offset부터 earliest : 가장 처음 offset부터 none : offset 정보가 없으면 Exception 발생 spring.kafka.consumer.key-deserializer 카프카에서 전달받은 key 를 역질렬화 할때 사용하는 역질렬화 클래스 StringDeserializer 는 문자열 데이터만 사용 가능한 역직렬화 도구 spring.kafka.consumer.value-deserializer 카프카에서 전달받은 value 를 역질렬화 할때 사용하는 역질렬화 클래스 StringDeserializer 는 문자열 데이터만 사용 가능한 역직렬화 도구 Producer 설정

0
DevelopBeakjoon

백준 15650 - N 과 M (2) - 순열

백준 15650 - N 과 M (2) - 순열 Post not found: algorithm/baekjoon/경우의수/15649-N과M-cpp Post not found: algorithm/baekjoon/경우의수/15650-N과M-cpp 링크https://www.acmicpc.net/problem/2606 문제 풀이 주어진 N 개에서 M 개를 뽑는 경우의 수를 다루는 조합 문제 백트레킹 을 이용해 만들 수 있는 모든 경우의 수를 만들어 줬다. 다만, 조합은 순서와 상관 없이 뽑은 상태가 같으면 같은 Case 로 분류가 된다. 때문에 현재 뽑은 위치(idx) 에서 앞에 있는 것들만 뽑게 하면 같은 경우의 수가 나오는 것을 방지할 수 있다. 전체 소스 코드#include <iostream>#include <vector>#define endl '\n'using namespace std;vector<int> v;vector<bool> check;// idx : 수열 탐색 현재 시작 위치를 알려주기 위한 변수// depth : 재귀 문이 몇번 호출 됐는지 확인하기 위한 변수// n : 수열 탐색의 마지막 위치를 확인하기 위한 값// m : 재귀 문을 최대 호출할 수 있는 횟수void nCr(int idx, int depth, int n, int m) { if (depth == m) { for (int value : v) { cout << value << " "; } cout << endl; return; } for (int i = idx; i < n; i++) { if (check[i] == true) { continue; } check[i] = true; v[depth] = i + 1; nCr(i + 1, depth + 1, n, m); check[i] = false; }}int main(void) { cin.tie(0); cout.tie(0); ios_base::sync_with_stdio(false); int n, m; cin >> n >> m; v = vector<int>(m); check = vector<bool>(n); nCr(0, 0, n, m); return 0;}

0
DevelopBeakjoon

백준 15649 - N 과 M (1) - 순열

백준 15649 - N 과 M (1) Post not found: algorithm/baekjoon/경우의수/15649-N과M-cpp Post not found: algorithm/baekjoon/경우의수/15650-N과M-cpp 링크https://www.acmicpc.net/problem/2606 문제 풀이 주어진 N 개에서 M 개를 뽑아 나열하는 순열 문제. 백트래킹 을 이용해 만들 수 있는 모든 수열의 경우의 수 를 만들어 준다. check 를 이용해 똑같은 숫자를 여러 번 뽑는 중복 행위를 판단하고 v 배열을 통해 한 수열이 만들어지면 출력하도록 한다. v : 뽑은 숫자를 저장하기 위한 배열 check : 해당 숫자가 뽑혔는지 판단하기 위한 배열 전체 소스 코드

0
CSNetwork

SQL injection

SQL injection 이란 보안상의 허점을 이용해 사용자가 정의한 SQL 문외 조작된 SQL 을 주입하고 실행시켜 데이터베이스에 저장된 중요한 정보를 가져오는 공격 기법을 의미한다. Error Based SQL injection 논리적 에러를 이용한 SQL injection 잘못된 SQL 을 이용해 고의로 에러를 발생시는 공격 기법이다. 예외로 던저진 Message 를 통해 테이블 명과 컬럼과 같은 테이블 정보 를 얻어낼 수 있다. SQL 구문 정보를 변경해 사용자 인증을 우회해 접속할 수 있다. Union Based SQL injection Union 명령을 이용한 SQL injection 정상적으로 실행하는 쿼리와 정보를 탈취하기 위한 쿼리문을 Union 연산자를 통해 실행시킨다. 데이터 형식과 컬럼 수가 일치하면 Union 연산자를 이용해 데이터를 가져올 수 있다. SELECT uid FROM user_table WHERE uid='' UNION SELECT upw FROM user_table WHERE uid='admin' -- and...

0
DevelopBeakjoon

백준 1012 - 유기농 배추 (Python)

백준 1012 - 유기농 배추 (Python)링크https://www.acmicpc.net/problem/2606 전체 소스 코드def bfs(y, x): q = [] q.append([y, x]) check[y][x] = True while q: cntY, cntX = q.pop() for i in range(4): ny = cntY + dy[i] nx = cntX + dx[i] if 0 > ny or ny >= col or 0 > nx or nx >= row: continue if check[ny][nx] == False and field[ny][nx] == 1: q.append([ny, nx]) check[ny][nx] = Truetest_case = int(input())row = 0col = 0k = 0field = []check = []dy = [1, -1, 0, 0]dx = [0, 0, 1, -1]for t in range(test_case): row, col, k = map(int, input().split()) field = [[0] * row for _ in range(col)] check = [[False] * row for _ in range(col)] count = 0 for i in range(k): x, y = map(int, input().split()) field[y][x] = 1 for i in range(col): for j in range(row): if check[i][j] == False and field[i][j] == 1: count += 1 bfs(i, j) print(count)