라이브채팅 플랫폼 구현기 1탄 : 개발 언어 및 기반기술 조사

간단 소개

라이브 채팅 플랫폼 구축을 위한 개발 언어, 프레임워크, 메시지 처리 방식, 메시지 브로커, 스트림 프로세싱, 금칙어 처리 기술 스택 선정 과정을 설명한다.

AI Summary

개발 언어 및 프레임워크 선정
- Java, Kotlin, Go Lang, Erlang을 비교 검토 후 Kotlin 선택. Kotlin의 Coroutine은 비동기 로직 구현에 강점.
- Spring Boot Framework의 대안으로 Ktor를 검토했으나, Production level 적용 사례 부족으로 Spring Boot 채택.
채팅 서버 메시지 처리 방식 및 메시지 브로커
- HTTP Polling과 WebSocket 방식 비교 후 WebSocket 선택. 메시지 전달 지연 최소화가 중요.
- Redis Pub/Sub, Google Cloud Pub/Sub, Apache Kafka 비교 검토 후 Apache Kafka 선택. 국내 한정 서비스, 스트림 특성 활용에 적합.
스트림 프로세싱 및 금칙어 처리
- Dataflow & Beam, Kafka Streams 비교 후 Kafka Streams 선택. Kotlin으로 간결한 스트림 프로세싱 가능.
- 금칙어 처리에 해시 테이블, 트라이(Trie) 구조를 거쳐 아호-코라식(Aho-Corasick) 알고리즘 적용. 빠른 검색 속도와 효율적인 필터링이 강점.