Kafka kontra RabbitMQ

Apache Kafka i RabbitMQ to dwa popularne systemy kolejek wiadomości, ale mają różne podejścia do przetwarzania danych i nadają się do różnych przypadków użycia. Oto ich kluczowe różnice i wskazówki, kiedy wybrać każdy z nich:

Apache Kafka

1. Model przetwarzania: Kafka to system strumieniowy oparty na przesyłaniu zdarzeń (event streaming). Każda wiadomość jest zapisywana w partycji, a konsumenci mogą odczytywać te wiadomości w sposób uporządkowany. Kafka bardziej przypomina rozproszoną bazę danych wiadomości, która umożliwia "replay" – czyli ponowne odczytywanie tych samych danych.
2. Szybkość i wydajność: Kafka jest zoptymalizowana pod kątem wydajności i wysokiej przepustowości, dobrze nadaje się do przetwarzania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym (np. logi, dane o zdarzeniach, strumienie danych z IoT). Może obsługiwać miliony wiadomości na sekundę.
3. Trwałość: Kafka przechowuje dane na dysku, dzięki czemu mogą być one dostępne przez długi czas, nawet po ich przetworzeniu. Konsumenci mogą odczytywać wiadomości w dowolnym momencie, od konkretnego punktu w historii.
4. Skalowalność: Kafka została zaprojektowana do pracy w rozproszonym środowisku i łatwo skalować ją na wiele węzłów (serwerów), co sprawia, że dobrze radzi sobie w dużych systemach rozproszonych.
5. Zastosowania: Najlepsza do strumieniowania danych w czasie rzeczywistym, analizy danych, systemów logów i dużych systemów rozproszonych, gdzie priorytetem jest przepustowość i trwałość.

RabbitMQ

1. Model przetwarzania: RabbitMQ to tradycyjny broker wiadomości (message broker) oparty na modelu kolejek (publish-subscribe lub point-to-point). Przesyła wiadomości od producentów do konsumentów, a wiadomości są usuwane po ich przetworzeniu. RabbitMQ oferuje różne zaawansowane wzorce routingu wiadomości (direct, topic, fanout).
2. Szybkość i wydajność: RabbitMQ dobrze radzi sobie z przetwarzaniem mniejszych ilości danych, szczególnie w scenariuszach wymagających niskiej latencji (opóźnienia). Jest bardziej zoptymalizowany pod kątem pracy w środowiskach o wysokiej dostępności (HA).
3. Trwałość: RabbitMQ oferuje przechowywanie wiadomości w pamięci lub na dysku, ale zazwyczaj wiadomości są konsumowane i usuwane natychmiast po dostarczeniu do konsumenta.
4. Skalowalność: RabbitMQ może być skalowany w poziomie, ale nie na taką skalę jak Kafka. Może obsługiwać wiele węzłów, ale nie radzi sobie tak dobrze z ekstremalnymi przypadkami dużego ruchu.
5. Zastosowania: Idealny do obsługi klasycznych zadań w systemach mikroserwisowych, w których kluczowa jest niezawodna komunikacja między usługami (request-response, task queues), a także w systemach wymagających zaawansowanego routingu wiadomości.

Kiedy wybrać Kafka:

• Gdy potrzebujesz przetwarzania dużej ilości danych w czasie rzeczywistym.
• Gdy zależy Ci na wysokiej przepustowości i niskich opóźnieniach.
• Gdy chcesz przechowywać historię zdarzeń i móc je ponownie przetwarzać.
• Gdy system wymaga skalowania na dużą skalę.

Kiedy wybrać RabbitMQ:

• Gdy potrzebujesz zaawansowanego routingu wiadomości (np. publish-subscribe, fanout, topic routing).
• Gdy projekt wymaga prostszej i bardziej klasycznej architektury systemu kolejek wiadomości.
• Gdy zależy Ci na niskiej latencji oraz niezawodnej komunikacji między mikroserwisami lub aplikacjami.
• Gdy ilość danych nie jest tak wielka jak w przypadku rozbudowanych systemów strumieniowych, ale kluczowa jest spójność i pewność dostarczenia wiadomości.

Podsumowując, Kafka jest idealna do strumieniowania dużych ilości danych i zastosowań wymagających wysokiej przepustowości, natomiast RabbitMQ lepiej nadaje się do klasycznych zastosowań związanych z wymianą wiadomości i tasków, gdzie ważna jest elastyczność routingu i prostota integracji.