AI 요약관련 정보

• 스프링 부트를 사용하여 Kafka에서 메시지를 조회하는 컨슈머를 구현 🚀
• 스타트 스프링 이니셜라이저를 통해 컨슈머 프로젝트를 생성하고 필요한 의존성(DevTools, Spring Web, Kafka)을 추가 🛠️
• 애플리케이션 YML 파일에서 서버 포트 설정 및 Kafka 연결 정보(부트스트랩 서버 주소, 키/값 역직렬화 방식)를 구성 ⚙️
• 컨슈머 그룹이 없을 경우 자동으로 생성하고, 메시지를 처음부터 읽어오는 'auto.offset.reset' 옵션을 'earliest'로 설정 ⏱️
• Kafka에서 가져온 메시지를 담을 'EmailSend 메시지' 객체를 생성하고, JSON 형태의 메시지를 객체로 변환하는 메서드 추가 📦
• '@KafkaListener' 어노테이션을 사용하여 특정 토픽의 메시지를 수신하고, 컨슈머 그룹을 통해 메시지 처리 👂
• 컨슈머 그룹을 활용하여 메시지를 순차적으로 읽고, 오프셋 정보를 Kafka에 저장하여 중복 처리 방지 🛡️
• 프로듀서 서버를 통해 Kafka에 메시지를 넣고, 컨슈머 서버가 해당 메시지를 실시간으로 가져와 처리하는 전체 흐름을 구현 🔄
• CLI를 통해 컨슈머 그룹 정보를 조회하여 현재 오프셋 상태를 확인하고 메시지 처리 상태를 추적 📊
• 스프링 부트와 Kafka를 활용한 기본적인 뼈대를 구축하고, 앞으로 살을 붙여나가며 더 심화된 내용을 학습할 것을 예고 📚