refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,206 @@
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id: wiki-2026-0508-event-driven-architecture
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title: Event-Driven Architecture
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [EDA, event-driven, pub-sub, message-driven, choreography, orchestration]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.97
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verification_status: applied
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tags: [architecture, eda, event-driven, kafka, pub-sub, choreography, microservices]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: TypeScript / Java / Python
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framework: Kafka / RabbitMQ / EventBridge / NATS
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# Event-Driven Architecture
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## 매 한 줄
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> **"매 service 의 event 의 의 communicate"**. 매 sync HTTP RPC 의 X — 매 async pub/sub. 매 decouple + scale + replay. 매 modern: 매 Kafka, EventBridge, NATS, async.
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## 매 핵심
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### 매 pattern
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- **Event notification**: 매 fire-and-forget.
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- **Event-carried state transfer**: 매 payload 의 state.
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- **Event sourcing**: 매 store events.
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- **CQRS**: 매 read/write split.
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### 매 choreography vs orchestration
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- **Choreography**: 매 service 의 react.
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- **Orchestration**: 매 central coordinator (saga).
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### 매 응용
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1. **Microservices**: 매 decouple.
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2. **Real-time**: 매 streaming.
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3. **Fan-out**: 매 1 → many.
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4. **Audit**: 매 replay.
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5. **Integration**: 매 cross-system.
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## 💻 패턴
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### Kafka producer (Java)
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```java
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KafkaProducer<String, String> p = new KafkaProducer<>(props);
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p.send(new ProducerRecord<>("orders.placed", orderId, json), (md, ex) -> {
|
||||
if (ex != null) log.error("Failed", ex);
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});
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```
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### Kafka consumer (Python)
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||||
```python
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from confluent_kafka import Consumer
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||||
c = Consumer({'bootstrap.servers': 'kafka:9092', 'group.id': 'inventory', 'auto.offset.reset': 'earliest'})
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||||
c.subscribe(['orders.placed'])
|
||||
while True:
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||||
msg = c.poll(1.0)
|
||||
if msg and not msg.error():
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||||
handle_order(json.loads(msg.value()))
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||||
```
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### Outbox (transactional publish)
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||||
```typescript
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||||
async function placeOrder(o: Order) {
|
||||
await db.transaction(async tx => {
|
||||
await tx.orders.save(o);
|
||||
await tx.outbox.insert({ topic: 'orders.placed', payload: o, status: 'pending' });
|
||||
});
|
||||
}
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||||
// 매 separate process polls outbox → Kafka
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||||
```
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### Schema registry (Avro)
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||||
```json
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||||
{
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||||
"type": "record",
|
||||
"name": "OrderPlaced",
|
||||
"fields": [
|
||||
{ "name": "orderId", "type": "string" },
|
||||
{ "name": "amount", "type": "long" },
|
||||
{ "name": "currency", "type": "string", "default": "USD" }
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### Saga orchestration
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||||
```typescript
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||||
class OrderSaga {
|
||||
async execute(orderId: string) {
|
||||
try {
|
||||
await reservePayment(orderId);
|
||||
await reserveInventory(orderId);
|
||||
await scheduleShipping(orderId);
|
||||
} catch (e) {
|
||||
await this.compensate(orderId);
|
||||
throw e;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
async compensate(orderId: string) {
|
||||
await releaseInventory(orderId);
|
||||
await refundPayment(orderId);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### Choreography (each service reacts)
|
||||
```typescript
|
||||
// 매 inventory service
|
||||
on('orders.placed', async event => {
|
||||
const ok = await reserve(event.orderId);
|
||||
publish(ok ? 'inventory.reserved' : 'inventory.failed', event);
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 매 shipping service
|
||||
on('inventory.reserved', async event => {
|
||||
await schedule(event.orderId);
|
||||
publish('shipping.scheduled', event);
|
||||
});
|
||||
```
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||||
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||||
### DLQ (dead letter queue)
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||||
```python
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||||
def consume_with_dlq(topic, handler, max_retries=3):
|
||||
for msg in consumer:
|
||||
for attempt in range(max_retries):
|
||||
try:
|
||||
handler(msg)
|
||||
break
|
||||
except Exception as e:
|
||||
if attempt == max_retries - 1:
|
||||
dlq.publish(msg, error=str(e))
|
||||
```
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||||
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||||
### Idempotency
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||||
```python
|
||||
def idempotent_handler(event):
|
||||
if redis.set(f'evt:{event.id}', '1', nx=True, ex=86400):
|
||||
process(event)
|
||||
# 매 else: skip duplicate
|
||||
```
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||||
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||||
### Backpressure
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||||
```python
|
||||
def consume_with_backpressure(consumer, max_in_flight=100):
|
||||
sem = Semaphore(max_in_flight)
|
||||
for msg in consumer:
|
||||
sem.acquire()
|
||||
thread = Thread(target=lambda m=msg: (process(m), sem.release()))
|
||||
thread.start()
|
||||
```
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||||
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||||
### Event versioning
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||||
```typescript
|
||||
type OrderPlacedV1 = { version: 1; orderId: string; amount: number };
|
||||
type OrderPlacedV2 = { version: 2; orderId: string; amount: number; currency: string };
|
||||
|
||||
function migrate(e: OrderPlacedV1 | OrderPlacedV2): OrderPlacedV2 {
|
||||
if (e.version === 1) return { ...e, version: 2, currency: 'USD' };
|
||||
return e;
|
||||
}
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Tool |
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|---|---|
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| High throughput | Kafka |
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| Cloud-native AWS | EventBridge / SNS+SQS |
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| Low latency | NATS |
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| Complex routing | RabbitMQ |
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||||
| Simple pub/sub | Redis Streams |
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| Multi-step | Saga (Temporal) |
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**기본값**: 매 Kafka + 매 schema registry + 매 outbox + 매 DLQ + 매 idempotency.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Architecture]] · [[Distributed-Systems]]
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- 변형: [[Event Sourcing Pattern]] · [[CQRS]]
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- 응용: [[Kafka]] · [[NATS]]
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||||
- Adjacent: [[Microservices]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 microservice. 매 streaming. 매 decouple.
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**언제 X**: 매 simple monolith. 매 strict transaction.
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## ❌ 안티패턴
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- **Sync inside async**: 매 backpressure 의 break.
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- **No schema**: 매 break.
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- **No DLQ**: 매 stuck consumer.
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- **No idempotency**: 매 duplicate processing.
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- **Choreography 의 over-use**: 매 spaghetti.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Fowler EDA, Confluent, AWS Reference Architecture).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-04-20 | Auto-reinforced |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — EDA + 매 Kafka / outbox / saga / DLQ / idempotency code |
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Reference in New Issue
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