대용량 실시간 데이터 처리 시 Kafka Streams 애플리케이션의 상태 저장(stateful processing) 전략과 장애 복구(fault tolerance) 방안에 대해 설명하고, RocksDB와 같은 상태 저장소의 성능 최적화 기법을 포함하여 설계 방안을 제시하시오.

Kafka Streams에서 상태 저장 처리는 데이터를 집계하거나 조인하는 등 상태를 유지해야 할 때 필수적입니다. 상태 저장소로는 주로 RocksDB가 사용되며, 이는 로컬 디스크에 상태를 저장합니다.

장애 복구는 Kafka Streams가 내부적으로 관리하는 changelog 토픽을 통해 이루어집니다. 애플리케이션이 중단되면, 마지막으로 커밋된 오프셋부터 changelog 토픽을 읽어 상태를 재구축합니다. 이를 위해 주기적인 체크포인팅(checkpointing)이 중요하며, 이는 상태 저장소의 스냅샷을 생성하고 해당 오프셋을 Kafka에 기록합니다.

RocksDB 성능 최적화를 위해선 로컬 디스크 I/O를 줄이는 것이 핵심입니다. 예를 들어, 쓰기 증폭(write amplification)을 줄이기 위해 memtable 크기를 조절하거나, read performance 향상을 위해 block cache를 적절히 설정할 수 있습니다. 또한, compaction 전략을 튜닝하여 디스크 공간 사용량과 읽기 성능 간의 균형을 맞추는 것도 중요합니다.

Exactly-once semantics를 보장하기 위해 Kafka Streams는 트랜잭션 API를 활용하며, 이는 상태 저장소 업데이트와 Kafka 커밋을 원자적으로 처리하여 데이터 중복이나 손실 없이 정확히 한 번만 처리되도록 합니다.