이 글은 Kafka 멱등·정렬 처리 전략, 이벤트 스키마 레지스트리와 호환성 운영, Transactional Outbox와 CDC, Projection Lag와 Read Model Rebuild을 연결합니다. 앞선 글이 이벤트의 전달·호환성·읽기 모델 복구를 다뤘다면, 여기서는 최신 상태만 남기는 토픽이 어떤 계약을 가져야 안전한지를 다룹니다.

참고 자료:

• Apache Kafka: Log Compaction
• Apache Kafka: Topic Configuration

이 글에서 얻는 것

• Log compaction이 보장하는 것과 보장하지 않는 것을 구분합니다.
• key, value, tombstone을 상태 머신 관점에서 설계하는 방법을 배웁니다.
• consumer bootstrap, key migration, 재처리에서 삭제 상태가 되살아나는 사고를 막는 기준을 얻습니다.
• compaction 설정을 storage 튜닝이 아니라 data correctness와 복구 시간의 운영 계약으로 측정합니다.

핵심 개념/이슈

1) Compaction은 즉시 정리가 아니라 “나중에 최신 상태를 남기는” 정책이다

compacted topic에서 Kafka는 같은 key를 가진 레코드 중 오래된 레코드를 cleaner가 나중에 제거할 수 있게 합니다. 중요한 단어는 나중에입니다. produce 직후에 과거 레코드가 사라지는 것도 아니고, consumer가 중복 레코드를 절대 보지 않는 것도 아닙니다. segment 크기, cleaner 처리량, min.cleanable.dirty.ratio, 브로커 부하에 따라 한 key의 과거 값이 꽤 오래 남을 수 있습니다.

따라서 consumer는 다음 두 규칙을 동시에 따라야 합니다.

1. 같은 key가 여러 번 와도 마지막 offset의 상태가 이긴다고 처리합니다.
2. 오래된 레코드가 남아 있다는 사실로 audit history가 보존된다고 판단하지 않습니다.

예를 들어 customer-preference 토픽에 customerId=42의 언어 설정이 ko → en → ko로 세 번 들어왔다면, compaction 뒤에는 마지막 ko만 남을 수 있습니다. 그러나 cleaner가 돌기 전에는 세 레코드를 모두 읽을 수 있고, 파티션이 다르면 서로 다른 key 사이의 시간 순서는 보장되지 않습니다. compaction은 데이터베이스의 unique constraint도, sync 호출의 deduplication도 아닙니다. producer 중복과 consumer 중복의 경계는 Kafka 멱등·정렬 처리 전략에서 정리한 것처럼 별도 방어선이 필요합니다.

2) key는 partitioning용 문자열이 아니라 상태의 신원이다

compaction은 key가 같다고 판단한 레코드를 하나의 상태 계열로 묶습니다. 그래서 key 선택은 “파티션을 고르게 나누는가"보다 먼저 이 두 레코드는 실제로 같은 현재 상태를 표현하는가를 묻는 일입니다. orderId는 주문 상태의 좋은 key가 될 수 있지만, 결제 승인 시도 하나하나를 표현하는 topic에 orderId를 쓰면 여러 시도가 서로 덮어쓸 수 있습니다. 그 경우 paymentAttemptId가 더 적합하거나, 애초에 compacted topic이 맞지 않을 수 있습니다.

좋은 key에는 네 가지 성질이 있습니다.

• 안정성: 이메일·표시명처럼 바뀔 수 있는 값 대신 내부 ID나 명시적인 business key를 쓴다.
• 단일성: 서로 다른 두 state가 같은 key로 합쳐지지 않는다.
• 해석 가능성: consumer가 key만 보고 상태 범위와 소유 도메인을 알 수 있다.
• 수명 명시성: 생성, 갱신, 삭제, 재활성화 때 같은 key를 계속 쓸지 문서화한다.

tenantId:userId처럼 복합 key를 만들 때도 delimiter 관습만 믿지 말고 canonical encoding을 정합니다. 숫자와 문자열 normalization, 대소문자, UUID format, tenant 이동 시 key 의미를 통일하지 않으면 같은 사람의 상태가 여러 key에 쌓입니다. 식별자 정규화와 보안에서 다룬 것처럼 표기 차이는 단순한 문자열 문제가 아니라 접근 범위와 데이터 병합 오류가 될 수 있습니다.

3) Tombstone은 “삭제 이벤트"가 아니라 최신 상태의 부정이다

Kafka에서 일반적으로 key는 있고 value가 null인 레코드는 tombstone입니다. compaction은 이 tombstone을 일정 기간 보존한 뒤 key의 이전 값과 tombstone을 함께 제거할 수 있습니다. 늦게 시작한 consumer가 이전 값을 읽은 뒤 tombstone도 읽어야 해당 key가 더 이상 존재하지 않는다는 상태를 만들 수 있기 때문입니다.

여기서 자주 나는 사고는 null을 “선호도 없음"이나 “값을 아직 계산하지 않음"으로 재사용하는 것입니다. 그러면 consumer는 필드가 비어 있는 정상 상태와 삭제 상태를 구분할 수 없습니다. 값이 비어 있음을 표현하려면 명시적인 value를 씁니다.

// 상태는 존재하지만 알림 채널이 없다
{ "customerId": "42", "notificationChannels": [] }

// customerId=42 상태 자체를 제거한다
key = "42", value = null

delete.retention.ms는 정리 편의값이 아니라 가장 느린 정상 consumer가 tombstone을 볼 수 있는 창입니다. 출발점은 다음처럼 잡을 수 있습니다.

delete.retention.ms >= 최대 planned downtime
                     + 가장 긴 bootstrap 시간
                     + incident 복구 여유

예를 들어 주말 포함 최대 72시간 중단이 가능한 consumer가 있고, full bootstrap이 6시간이며, 복구 확인에 6시간을 잡는다면 7일보다 짧은 보존값은 보수적이지 않습니다. 이 수치는 절대 규칙이 아니라 workload 계약입니다. 장기간 오프라인이 허용되는 모바일 동기화나 외부 파트너 consumer가 있다면 토픽 bootstrap이 아니라 별도 snapshot API를 제공할지 먼저 결정해야 합니다.

4) Value schema와 key schema의 진화는 속도가 다르다

값 필드 하나를 추가하는 일은 이벤트 스키마 레지스트리와 호환성 운영의 backward/forward compatibility 규칙으로 관리할 수 있습니다. 반면 key 변경은 더 위험합니다. compaction의 동치 관계 자체가 바뀌기 때문입니다. email key를 userId key로 옮기는 순간, Kafka는 두 key가 같은 사람이라는 사실을 모릅니다.

안전한 key migration은 보통 네 단계입니다.

1. mapping 확정: old key와 new key를 연결하는 source of truth와 충돌 처리 기준을 정합니다.
2. 새 key publish: 상태 snapshot을 new key로 발행하고 new consumer가 이를 읽게 합니다.
3. 소비자 전환 검증: checksum과 key 수를 비교해 새 상태가 완전한지 확인합니다.
4. 이전 key tombstone: 전환 window가 끝난 뒤 old key에 tombstone을 발행하고 보존 창 동안 관측합니다.

dual publish 기간에는 한 도메인 변경이 두 key에 서로 다른 revision으로 기록되지 않게 stateVersion 또는 source event offset을 넣는 편이 좋습니다. “두 토픽에 비슷한 값을 보냈다"는 것은 consistency 증거가 아닙니다. old/new state count, checksum, tombstone count를 같은 release gate에서 봐야 합니다.

5) Bootstrap은 consumer onboarding이 아니라 복구 테스트다

compacted topic의 가장 큰 장점은 새 consumer가 earliest부터 읽어 현재 상태를 만들 수 있다는 점입니다. 그러나 이 절차를 실제로 실행하지 않으면 장점은 가정일 뿐입니다. 늦은 tombstone, serializer 변경, null key, 오래된 consumer bug, 잘못된 offset reset policy는 production 사고가 난 뒤에야 드러납니다.

최소한 주 1회 또는 schema/key 변경 때 다음 검증을 실행합니다.

1. 빈 state store를 준비하고 consumer를 earliest offset에서 시작합니다.
2. bootstrap 종료 offset, 처리한 key 수, tombstone 수, 소요 시간을 기록합니다.
3. 기준 DB 또는 신뢰할 수 있는 snapshot과 key count·sample checksum을 비교합니다.
4. 불일치가 있으면 lag만 보지 말고 tombstone age, key normalization, schema decode failure부터 분리합니다.

이 과정은 Projection Lag와 Read Model Rebuild의 rebuild 원칙을 현재 상태 topic에 적용한 것입니다. 복원 비용이 너무 커서 이 테스트를 못 돌린다면, cleaner 설정을 조정하기 전에 state의 범위와 snapshot 전략을 다시 설계해야 합니다.

실무 적용

1) 상태 topic 계약을 한 장으로 고정한다

새 compacted topic을 만들 때 아래 표를 ADR 또는 repository 문서에 넣습니다. 설정만 남기고 데이터 의미를 남기지 않으면 몇 달 뒤 null이 삭제였는지, retry signal이었는지 아무도 알 수 없습니다.

DB 변경에서 상태 topic을 갱신한다면 outbox 또는 CDC로 source transaction과 publish 경계를 정합니다. 단순히 application code에서 DB update 뒤 send()를 호출하면 실패 순서에 따라 DB만 바뀌거나 Kafka만 바뀌는 빈틈이 생깁니다. 그 경계는 Transactional Outbox와 CDC의 문제이지만, compacted topic에서는 그 빈틈이 오래 지속되는 stale state로 보인다는 점이 다릅니다.

2) 삭제 경로를 create/update와 같은 수준으로 테스트한다

일반적인 happy path 테스트는 create → update → read까지만 확인합니다. 상태 topic에서는 create → update → delete → empty bootstrap이 최소 경로입니다. 특히 delete 직후 live consumer가 state를 지우는지, 오프라인 consumer가 tombstone을 지나 재시작했을 때도 같은 결과인지 둘 다 확인해야 합니다.

다음 기준으로 canary를 시작할 수 있습니다.

• tombstone 처리 지연 p95: 5분 이하 또는 도메인의 삭제 SLO 이하
• tombstone decode/처리 오류: 0건
• bootstrap 뒤 기준 snapshot과 sampled checksum mismatch: 0건
• key count 차이: 0.1% 미만, 초과 시 자동 확대 중단
• bootstrap duration: baseline 대비 20% 이내 증가
• compaction cleaner lag: 일시 spike가 아니라 30분 이상 지속 시 조사

여기서 0.1%는 삭제 상태 누락을 허용한다는 뜻이 아닙니다. 큰 dataset에서 기준 snapshot의 시점 차이, eventual consistency window를 분리하기 위한 조사 기준입니다. 삭제·권한·가격처럼 stale state가 곧 위험으로 이어지는 도메인은 checksum mismatch를 한 건도 허용하지 않는 편이 맞습니다.

3) key migration은 평상시 배포보다 느리게, rollback은 더 빠르게 설계한다

key migration 중 rollback 대상은 code revision만이 아닙니다. new key로 이미 발행한 state와 old key tombstone의 조합이 남습니다. 따라서 이전 key를 지우기 전에 new consumer rollout을 충분히 검증해야 합니다. 권장 순서는 new topic 또는 new-key view 생성 → 5% consumer canary → full consumer 전환 → old key tombstone → retention 창 관찰 → producer 단순화입니다.

old key tombstone을 너무 빨리 쓰면 rollback consumer가 과거 key state를 복원하지 못합니다. 반대로 tombstone을 영원히 미루면 한 상태가 두 identity로 살아 있습니다. migration 종료 조건을 “배포가 끝남"이 아니라 다음 세 개로 둡니다.

• new key consumer adoption 100%
• state checksum과 business count가 7일 연속 기준 안
• old key read 또는 write가 0인 기간이 delete retention보다 김

트레이드오프/주의점

1. Compacted topic은 audit log가 아닙니다. 현재 상태를 빠르게 배포하려는 목적과 모든 변경 사실을 보존하려는 목적은 분리합니다. 결제 원장, 보안 감사, 규제 보존은 append-only event와 별도 보존 정책이 필요합니다.

2. 삭제 보존을 무한히 늘린다고 자동으로 안전해지지 않습니다. bootstrap은 길어지고 disk 비용도 커집니다. 장기 오프라인 consumer가 정상 요구사항이라면 retention만 늘리기보다 snapshot delivery 또는 재동기화 API를 검토합니다.

3. compaction은 key 없는 레코드를 구해 주지 않습니다. null key 레코드는 일반적인 compaction 대상으로 취급할 수 없습니다. 원인별 metric을 두고 producer validation에서 차단하는 편이 낫습니다.

4. key 변경은 schema field rename보다 위험합니다. key가 바뀌면 cleanup의 동치 관계가 달라집니다. 새 key publish와 이전 key tombstone을 원자적이라고 가정하지 말고 reconciliation을 둡니다.

5. cleaner lag만 보고 장애를 판단하지 않습니다. broker I/O, segment, retention, traffic 급증에 따라 lag는 일시적으로 커질 수 있습니다. 실제 사용자 영향은 bootstrap 시간, stale state, tombstone 누락과 함께 판단합니다.

체크리스트 또는 연습

체크리스트

• compacted topic의 key가 immutable business identity이며, 한 key가 하나의 최신 state만 대표한다.
• null value의 의미를 tombstone으로 고정하고, 빈 상태는 명시 value로 표현한다.
• delete.retention.ms가 planned downtime, full bootstrap, incident 여유를 합친 값보다 길다.
• earliest bootstrap과 기준 snapshot checksum 비교를 정기적으로 실행한다.
• key migration에 old/new mapping, dual publish, tombstone, rollback consumer 기간이 있다.
• audit event와 state topic을 분리하고 각각의 retention·owner·복구 목적을 문서화했다.

연습: 사용자 설정 상태 topic을 복구 가능하게 만들기

1. user-preference처럼 최신 상태만 필요한 데이터 하나를 고르고, key가 실제 immutable ID인지 확인합니다.
2. create, update, empty value, delete를 각각 어떤 value 또는 tombstone으로 표현할지 표로 적습니다.
3. 새 consumer가 earliest부터 읽어 state store를 만든 뒤 원본 DB와 key count·100개 샘플 checksum을 비교합니다.
4. consumer를 72시간 멈췄다고 가정하고, 현재 delete.retention.ms로 모든 tombstone을 볼 수 있는지 계산합니다.
5. key를 email에서 userId로 옮기는 migration runbook을 작성하되, old key tombstone 전에 어떤 rollback 증거가 필요한지 명시합니다.

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