Shared Queue란 ???

Shared Queue는 여러 개의 스레드 또는 프로세스가 동시에 접근하여 데이터를 공유할 수 있는 큐(queue) 자료구조입니다.

큐(queue)는 선입선출(FIFO)의 원리에 따라 데이터를 저장하고 관리하는 자료구조로, 자료를 삽입하는 enqueue 연산과 자료를 삭제하는 dequeue 연산이 가능합니다. Shared Queue는 이와 같은 큐 자료구조를 여러 개의 스레드 또는 프로세스에서 동시에 접근하여 데이터를 공유할 수 있도록 구현된 것입니다.

Shared Queue를 사용하면, 여러 스레드 또는 프로세스에서 데이터를 동시에 처리하면서도 데이터를 안전하게 공유할 수 있습니다. 따라서 멀티스레드, 멀티프로세스 등의 환경에서 데이터 처리가 필요한 경우에 유용하게 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 네트워크 프로그래밍에서 여러 클라이언트로부터 요청을 처리하거나, 병렬 처리를 위한 분산 시스템에서 데이터 처리를 위해 사용될 수 있습니다.

 

 

실시간 시세를 처리할 때도 Shared Queue를 사용할 수 있습니다. 실시간 시세 처리에서는 대개 여러 개의 데이터 소스에서 실시간으로 데이터가 발생하며, 이를 수집하고 처리하는 과정에서 Shared Queue를 사용하여 데이터를 안전하게 공유할 수 있습니다.

예를 들어, 주식 시장에서는 실시간으로 주식 가격 정보가 발생하며, 이를 처리하는 시스템에서는 여러 개의 스레드나 프로세스가 동시에 데이터를 수집하고 처리합니다. 이때 Shared Queue를 사용하여 수집한 데이터를 안전하게 공유하면서 처리할 수 있습니다.

또한, 암호화폐 시장에서도 실시간 시세 처리에 Shared Queue를 사용하는 경우가 많습니다. 암호화폐 시장에서는 각 거래소에서 실시간으로 거래가 이루어지며, 이를 수집하고 분석하여 거래 의사 결정에 활용됩니다. 이때도 여러 개의 스레드나 프로세스가 동시에 데이터를 처리하면서 Shared Queue를 사용하여 안전하게 데이터를 공유할 수 있습니다.

 

그럼 카프카(Kafka) 랑 차이가 뭐지?? 라는 의문이 들 수 도 있습니다.

 

Shared Queue와 카프카(Kafka)는 비슷한 개념이지만, 목적과 사용 방법에 따라 다른 차이점이 있습니다.

Shared Queue는 다중 스레드나 프로세스에서 데이터를 안전하게 공유하기 위해 사용되는 메모리 기반의 자료구조입니다. 하지만 Shared Queue는 단일 서버에서만 동작하며, 분산 시스템에서는 서버 간 데이터 공유를 위해 추가적인 작업이 필요합니다.

반면 카프카는 대규모 분산 시스템에서 실시간으로 대용량 데이터를 처리하고 관리하기 위해 사용되는 메시징 시스템입니다. 카프카는 데이터를 여러 개의 브로커(Broker)로 분산 저장하며, 프로듀서(Producer)가 데이터를 보내면 컨슈머(Consumer)가 해당 데이터를 가져와 처리합니다. 이렇게 분산된 데이터 처리를 통해 카프카는 고성능과 확장성을 보장합니다.

또한, Shared Queue는 주로 데이터의 순서를 보장하며 작은 규모의 데이터 처리에 적합합니다. 반면 카프카는 대용량 데이터 처리와 분산 환경에서의 데이터 처리에 적합합니다.

따라서 Shared Queue와 카프카는 비슷한 개념이지만, 목적과 사용 방법에 따라 다른 차이점이 있습니다.