Quelle est la différence entre Kafka et RabbitMQ ?
Kafka et RabbitMQ sont des systèmes de files d'attente de messages que vous pouvez utiliser pour le traitement des flux. Un flux de données est un volume élevé de données continues et incrémentielles qui nécessitent un traitement à grande vitesse. Par exemple, il peut s'agir de données de capteurs concernant l'environnement que vous devez collecter et traiter en permanence pour observer les changements de température ou de pression atmosphérique en temps réel. RabbitMQ est un agent de messages distribué qui collecte des données de streaming provenant de plusieurs sources pour les acheminer vers différentes destinations pour traitement. Apache Kafka est une plateforme open source permettant de créer des pipelines et des applications de données en streaming en temps réel. Kafka fournit un système de messagerie hautement évolutif, résistant aux pannes et durable doté de fonctionnalités supérieures à celles de RabbitMQ.
Différences architecturales : Kafka vs RabbitMQ
RabbitMQ et Apache Kafka permettent aux producteurs d'envoyer des messages aux consommateurs. Les producteurs sont des applications qui publient des informations, tandis que les consommateurs sont des applications qui s'abonnent à des informations et les traitent.
Les producteurs et les consommateurs interagissent différemment dans RabbitMQ et Kafka. Dans RabbitMQ, le producteur envoie et surveille si le message parvient au consommateur cible. D'autre part, les producteurs de Kafka publient des messages dans la file d'attente, que les consommateurs les aient consultés ou non.
Vous pouvez considérer RabbitMQ comme un bureau de poste qui reçoit du courrier et le livre aux destinataires prévus. Par ailleurs, Kafka ressemble à une bibliothèque, qui organise les messages sur des étagères avec différents genres publiés par les producteurs. Les consommateurs lisent ensuite les messages des rayons respectifs et se souviennent de ce qu'ils ont lu.
Approche architecturale de RabbitMQ
Un courtier RabbitMQ permet une faible latence et des distributions de messages complexes avec les composants suivants :
- Un échange reçoit les messages du producteur et détermine où ils doivent être acheminés
- Une file d'attente est un espace de stockage qui reçoit des messages d'un échange et les envoie aux consommateurs
- Une liaison est un chemin qui relie un échange et un courtier
Dans RabbitMQ, une clé de routage est un attribut de message utilisé pour acheminer les messages d'un échange vers une file d'attente spécifique. Lorsqu'un producteur envoie un message à un échange, celui-ci inclut une clé de routage dans le message. L'échange utilise ensuite cette clé de routage pour déterminer à quelle file d'attente le message doit être envoyé.
Approche architecturale de Kafka
Un cluster Kafka fournit un traitement des événements de flux à haut débit avec une architecture plus complexe. Voici quelques composants clés de Kafka :
- Un courtier Kafka est un serveur Kafka qui permet aux producteurs de diffuser des données aux consommateurs. Le courtier Kafka contient des rubriques et leurs partitions respectives.
- L'un des sujets est le stockage de données qui regroupe des données similaires dans un courtier Kafka.
- Une partition est un espace de stockage de données plus petit au sein d'un sujet auquel les consommateurs s’abonnent.
- ZooKeeper est un logiciel spécial qui gère les clusters et les partitions Kafka afin de fournir un streaming tolérant aux pannes. ZooKeeper a récemment été remplacé par le protocole Apache Kafka Raft (KRaft).
Les producteurs de Kafka attribuent une clé de message à chaque message. Le courtier Kafka enregistre ensuite le message dans la partition principale de ce sujet spécifique. Le protocole KRaft utilise des algorithmes de consensus pour déterminer la partition principale.
Comment Kafka et RabbitMQ gèrent-ils la messagerie différemment ?
RabbitMQ et Apache Kafka transfèrent les données des producteurs vers les consommateurs de différentes manières. RabbitMQ est un agent de messages polyvalent qui donne la priorité à la livraison des messages de bout en bout. Kafka est une plateforme de diffusion d'événements distribuée qui prend en charge l'échange en temps réel de big data en continu.
RabbitMQ et Kafka sont conçus pour différents cas d'utilisation, c'est pourquoi ils gèrent la messagerie différemment. Ensuite, nous discutons de certaines différences spécifiques.
Consommation de messages
Dans RabbitMQ, le courtier s'assure que les consommateurs reçoivent le message. L'application client joue un rôle passif et attend que le courtier RabbitMQ place le message dans la file d'attente. Par exemple, une application bancaire peut attendre les alertes par SMS du logiciel central de traitement des transactions.
Les utilisateurs de Kafka sont toutefois plus proactifs lorsqu'il s'agit de lire et de suivre les informations. Au fur et à mesure que des messages sont ajoutés à des fichiers journaux physiques, les utilisateurs de Kafka gardent une trace du dernier message qu'ils ont lu et mettent à jour leur outil de suivi des décalages en conséquence. Un capteur d'offset est un compteur qui s'incrémente après la lecture d'un message. Avec Kafka, le producteur n'est pas au courant de la récupération de messages par les consommateurs.
Priorité du message
Les courtiers RabbitMQ permettent aux logiciels producteurs d'escalader certains messages en utilisant la file d'attente prioritaire. Au lieu d'envoyer des messages dans l'ordre du premier entré, premier sorti, le courtier traite les messages de priorité supérieure avant les messages normaux. Par exemple, une application de vente au détail peut mettre en file d'attente les transactions de vente toutes les heures. Toutefois, si l'administrateur système émet un message de base de données de sauvegarde prioritaire, le courtier l'envoie immédiatement.
Contrairement à RabbitMQ, Apache Kafka ne prend pas en charge les files d'attente prioritaires. Il traite tous les messages de la même manière lorsqu'il les distribue sur leurs partitions respectives.
Ordre des messages
RabbitMQ envoie et met en file d'attente les messages dans un ordre spécifique. À moins qu'un message de priorité plus élevé ne soit mis en file d'attente dans le système, les consommateurs reçoivent les messages dans l'ordre dans lequel ils ont été envoyés.
Pendant ce temps, Kafka utilise des rubriques et des partitions pour mettre les messages en file d'attente. Lorsqu'un producteur envoie un message, celui-ci est dirigé vers un sujet et une partition spécifiques. Comme Kafka ne prend pas en charge les échanges directs entre le producteur et le consommateur, ce dernier extrait les messages de la partition dans un ordre différent.
Suppression du message
Un courtier RabbitMQ achemine le message vers la file d'attente de destination. Une fois lu, le consommateur envoie un accusé de réception (ACK) au courtier, qui supprime ensuite le message de la file d'attente.
Contrairement à RabbitMQ, Apache Kafka ajoute le message à un fichier journal, qui est conservé jusqu'à l'expiration de sa période de rétention. De cette façon, les consommateurs peuvent retraiter les données diffusées à tout moment dans le délai imparti.
Autres différences majeures : Kafka vs RabbitMQ
RabbitMQ fournit un routage de messages complexe avec une architecture simple, tandis que Kafka propose un système de messagerie durable qui permet aux applications de traiter les données dans l'historique des flux.
Ensuite, nous partageons d'autres différences entre les deux agents de messages.
Performance
RabbitMQ et Kafka offrent tous deux une transmission de messages de haute performance pour les cas d'utilisation auxquels ils sont destinés. Cependant, Kafka surpasse RabbitMQ en ce qui concerne la capacité de transmission de messages.
Kafka peut envoyer des millions de messages par seconde, car il utilise des E/S séquentielles sur disque pour permettre un échange de messages à haut débit. Les E/S séquentielles sur disque sont un système de stockage qui stocke les données et y accède depuis l'espace mémoire adjacent, et qui est plus rapide que l'accès aléatoire au disque.
RabbitMQ peut également envoyer des millions de messages par seconde, mais cela nécessite plusieurs courtiers pour le faire. En général, les performances de RabbitMQ s'élèvent en moyenne à des milliers de messages par seconde et peuvent ralentir si les files d'attente de RabbitMQ sont encombrées.
Sécurité
RabbitMQ et Kafka permettent aux applications d'échanger des messages en toute sécurité, mais avec des technologies différentes.
RabbitMQ est livré avec des outils d'administration permettant de gérer les autorisations des utilisateurs et la sécurité des courtiers.
Parallèlement, l'architecture Apache Kafka fournit des flux d'événements sécurisés grâce au protocole TLS et au service d'authentification et d'autorisation Java (JAAS). Le protocole TLS est une technologie de cryptage qui empêche l'écoute involontaire des messages, et le JAAS contrôle les applications qui ont accès au système de courtage.
Langage de programmation et protocoles
Kafka et RabbitMQ prennent tous deux en charge différents langages, frameworks et protocoles que les développeurs connaissent bien.
Vous pouvez coder en Java et Ruby lors de la création d'applications clientes pour Kafka et RabbitMQ. De plus, Kafka prend en charge Python et Node.js, tandis que RabbitMQ prend en charge JavaScript, Go, C, Swift, Spring, Elixir, PHP et .NET.
Kafka utilise le protocole binaire via TCP pour diffuser des messages via des pipelines de données en temps réel, tandis que RabbitMQ prend en charge le protocole AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) par défaut. RabbitMQ prend également en charge les protocoles existants tels que le protocole STOMP (Simple Text Orientated Messaging Protocol) et le MQTT pour acheminer les messages.
Quelles sont les similitudes entre Kafka et RabbitMQ ?
Les applications ont besoin d'agents de messages fiables pour échanger des données sur le cloud. RabbitMQ et Kafka fournissent tous deux des plateformes évolutives et tolérantes aux pannes pour répondre à la demande croissante de trafic et à la haute disponibilité.
Ensuite, nous discutons de certaines similitudes clés entre RabbitMQ et Kafka.
Capacité de mise à l’échelle
RabbitMQ peut étendre sa capacité de traitement des messages à la fois horizontalement et verticalement. Vous pouvez allouer davantage de ressources de calcul au serveur de RabbitMQ afin d'améliorer l'efficacité de l'échange de messages. Dans certains cas, les développeurs utilisent une technique de distribution de messages appelée échange de hachage cohérent RabbitMQ pour équilibrer le traitement de la charge entre plusieurs courtiers.
De même, l'architecture Kafka permet d'ajouter d'autres partitions à un sujet spécifique afin de répartir la charge des messages de manière uniforme.
Tolérance aux pannes
Kafka et RabbitMQ sont des architectures robustes de mise en file d'attente de messages résilientes aux défaillances du système.
Vous pouvez regrouper plusieurs courtiers RabbitMQ en clusters et les déployer sur différents serveurs. RabbitMQ réplique également les messages en file d'attente sur les nœuds distribués. Cela permet au système de se rétablir en cas de panne affectant n'importe quel serveur.
Comme RabbitMQ, Apache Kafka partage une capacité de restauration et une redondance similaires en hébergeant des clusters Kafka sur différents serveurs. Chaque cluster est constitué de répliques de fichiers journaux que vous pouvez récupérer en cas de panne.
Simplicité d'utilisation
Les deux systèmes de files d'attente de messages bénéficient d'un solide soutien communautaire et de bibliothèques qui simplifient l'envoi, la lecture et le traitement des messages. Cela facilite le développement d'applications clientes pour les développeurs des deux systèmes.
Par exemple, vous pouvez utiliser Kafka Streams (une bibliothèque cliente) pour créer des systèmes de messagerie sur Kafka et Spring Cloud Data Flow afin de créer des microservices pilotés par des événements avec RabbitMQ.
Quand utiliser Kafka vs RabbitMQ
Il est important de comprendre que RabbitMQ et Kafka ne sont pas des agents de messages concurrents. Les deux ont été conçus pour faciliter l'échange de données dans différents cas d'utilisation où l'un est plus approprié que l'autre.
Nous aborderons ensuite certains cas d'utilisation à envisager pour RabbitMQ et Kafka.
Rediffusions du flux d'événements
Kafka convient aux applications qui ont besoin de réanalyser les données reçues. Vous pouvez traiter les données de streaming plusieurs fois au cours de la période de conservation ou collecter des fichiers journaux à des fins d'analyse.
L'agrégation des journaux avec RabbitMQ est plus difficile, car les messages sont supprimés une fois qu'ils ont été consommés. Une solution consiste à rejouer les messages enregistrés par les producteurs.
Traitement des données en temps réel
Kafka diffuse des messages avec une latence très faible et convient à l'analyse des données de streaming en temps réel. Par exemple, vous pouvez utiliser Kafka en tant que service de surveillance distribué pour émettre des alertes pour le traitement des transactions en ligne en temps réel.
Architecture de routage complexe
RabbitMQ offre de la flexibilité aux clients ayant des exigences vagues ou des scénarios de routage complexes. Par exemple, vous pouvez configurer RabbitMQ pour acheminer les données vers différentes applications avec des liaisons et des échanges différents.
Diffusion efficace des messages
RabbitMQ applique le modèle push, ce qui signifie que le producteur sait si l'application cliente a consommé le message. Il convient aux applications qui doivent respecter des séquences spécifiques et des garanties de livraison lors de l'échange et de l'analyse de données.
Prise en charge des langues et des protocoles
Les développeurs utilisent RabbitMQ pour les applications des clients qui nécessitent une rétrocompatibilité avec les protocoles existants tels que MQTT et STOMP. RabbitMQ prend également en charge un plus large éventail de langages de programmation par rapport à Kafka.
Kafka utilise-t-il RabbitMQ ?
Kafka n'utilise pas RabbitMQ. Il s'agit d'un agent de messages indépendant qui distribue des flux d'événements en temps réel sans utiliser RabbitMQ. Les deux sont des systèmes d'échange de données distincts qui fonctionnent indépendamment l'un de l'autre.
Cependant, certains développeurs acheminent les messages du réseau RabbitMQ vers Kafka. Ils le font parce qu'il faut plus d'efforts pour déconstruire les pipelines de données RabbitMQ existants et les reconstruire avec Kafka.
Résumé des différences : Kafka vs RabbitMQ
| RabbitMQ |
Kafka |
|
| Architecture |
L'architecture de RabbitMQ est conçue pour le routage de messages complexes. Il utilise le modèle push. Les producteurs envoient des messages aux consommateurs avec des règles différentes. |
Kafka utilise une conception basée sur des partitions pour le traitement de flux à haut débit en temps réel. Il utilise le modèle pull. Les producteurs publient des messages sur des sujets et des partitions auxquels les consommateurs sont abonnés. |
| Gestion des messages |
Les courtiers RabbitMQ surveillent la consommation de messages. Il supprime les messages une fois qu'ils ont été consommés. Il prend en charge les priorités des messages. |
Les consommateurs suivent la récupération des messages grâce à un outil de suivi offset. Kafka conserve les messages conformément à la politique de conservation. Il n'y a pas de priorité pour les messages. |
| Performances |
RabbitMQ a une faible latence. Il envoie des milliers de messages par seconde. |
Kafka permet de transmettre en temps réel jusqu'à des millions de messages par seconde. |
| Langage et protocole de programmation |
RabbitMQ prend en charge un large éventail de langages et de protocoles existants. |
Le choix de langages de programmation de Kafka est limité. Il utilise le protocole binaire via TCP pour la transmission de données. |
Comment AWS peut-il répondre à vos besoins en matière de RabbitMQ et de Kafka ?
Amazon Web Services (AWS) fournit des services de messagerie entièrement gérés et à faible latence pour les implémentations de RabbitMQ et de Kafka :
- Utilisez Amazon MQ pour approvisionner vos courtiers RabbitMQ sans configurations fastidieuses. Amazon MQ chiffre les messages RabbitMQ en transit et au repos. Nous garantissons également des pipelines de données à haute disponibilité dans les zones de disponibilité AWS.
- Utilisez Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) pour configurer, traiter et adapter facilement votre bus de messages Kafka en temps réel. Amazon MSK vous aide à créer des flux d'événements sécurisés et tolérants aux pannes grâce aux technologies AWS telles qu'Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC).
Commencez à utiliser les agents de messages sur AWS en créant un compte dès aujourd'hui.
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