Qual è la differenza tra Kafka e RabbitMQ?
Kafka e RabbitMQ sono sistemi di coda di messaggi che è possibile utilizzare nell'elaborazione di flussi. Un flusso di dati è costituito da dati continui e incrementali ad alto volume che richiedono un'elaborazione ad alta velocità. Ad esempio, potrebbero essere i dati ricavati dai sensori ambientali che è necessario raccogliere ed elaborare continuamente per osservare le variazioni in tempo reale della temperatura o della pressione dell'aria. RabbitMQ è un broker di messaggi distribuito che raccoglie dati di streaming da più sorgenti per indirizzarli a diverse destinazioni per l'elaborazione. Apache Kafka è una piattaforma di streaming per la realizzazione di pipeline di dati in tempo reale e applicazioni di streaming. Kafka fornisce un sistema di messaggistica altamente scalabile, tollerante ai guasti e durevole con più funzionalità rispetto a RabbitMQ.
Differenze architettoniche tra Kafka e RabbitMQ
RabbitMQ e Apache Kafka consentono ai produttori di inviare messaggi ai consumatori. I produttori sono applicazioni che pubblicano informazioni, mentre i consumatori sono applicazioni che si iscrivono alle informazioni e le elaborano.
Produttori e consumatori interagiscono in modo diverso in RabbitMQ e Kafka. In RabbitMQ, il produttore invia il messaggio e lo monitora per controllare che raggiunga il consumatore previsto. Diversamente, i produttori di Kafka pubblicano i messaggi nella coda indipendentemente dal fatto che i consumatori li abbiano recuperati o meno.
Puoi pensare a RabbitMQ come a un ufficio postale che riceve la posta e la consegna ai destinatari previsti. Di contro, Kafka è simile a una biblioteca che organizza i messaggi sugli scaffali con generi diversi pubblicati dai produttori. Quindi, i consumatori leggono i messaggi dai rispettivi scaffali e ricordano ciò che hanno letto.
Approccio architettonico di RabbitMQ
Un broker RabbitMQ consente distribuzioni di messaggi complesse e a bassa latenza con i seguenti componenti:
- Un exchange riceve messaggi dal produttore e determina dove devono essere indirizzati
- Una coda è uno spazio di archiviazione che riceve messaggi da un exchange e li invia ai consumatori
- Un binding è un percorso che collega un exchange e un broker
In RabbitMQ, una chiave di routing è un attributo del messaggio utilizzato per indirizzare i messaggi da un exchange a una coda specifica. Quando un produttore invia un messaggio a un exchange, include una chiave di routing come parte del messaggio. L'exchange utilizza quindi questa chiave di routing per determinare a quale coda deve essere recapitato il messaggio.
Approccio architettonico di Kafka
Un cluster Kafka favorisce l'elaborazione di eventi di flusso ad alta velocità di trasmissione effettiva con un'architettura più complessa. Questi sono alcuni dei componenti essenziali di Kafka:
- Un broker Kafka consiste in un server Kafka che consente ai produttori di trasmettere dati ai consumatori. Il broker Kafka contiene argomenti e le rispettive partizioni.
- Un argomento rappresenta l'archiviazione di dati che raggruppa dati simili in un broker Kafka.
- Una partizione è uno spazio di archiviazione di dati più piccolo all'interno di un argomento a cui i consumatori sono iscritti.
- ZooKeeper è un software speciale che gestisce i cluster e le partizioni Kafka per fornire uno streaming tollerante agli errori. ZooKeeper è stato recentemente sostituito con il protocollo Apache Kafka Raft (KRaft).
I produttori di Kafka assegnano una chiave per ogni messaggio. Quindi, il broker Kafka memorizza il messaggio nella partizione principale di quello specifico argomento. Il protocollo KRaft utilizza algoritmi di consenso per determinare la partizione principale.
Quali sono le diversità tra Kafka e RabbitMQ nella gestione della messaggistica?
RabbitMQ e Apache Kafka trasferiscono i dati dai produttori ai consumatori in modi diversi. RabbitMQ è un broker di messaggi generico che dà priorità alla consegna di messaggi end-to-end. Kafka è una piattaforma di streaming di eventi distribuita che supporta lo scambio in tempo reale di big data continui.
RabbitMQ e Kafka sono progettati per casi d'uso diversi, motivo per cui gestiscono la messaggistica in modo differente. Nella prossima sezione affronteremo alcune differenze specifiche.
Consumo di messaggi
In RabbitMQ, il broker garantisce che i consumatori ricevano il messaggio. L'applicazione consumer assume un ruolo passivo e attende che il broker RabbitMQ inserisca il messaggio nella coda. Ad esempio, un'applicazione bancaria potrebbe attendere gli avvisi via SMS dal software centrale di elaborazione delle transazioni.
I consumatori di Kafka, tuttavia, sono più proattivi nella lettura e nel monitoraggio delle informazioni. Man mano che i messaggi vengono aggiunti ai file di registro fisici, i consumatori di Kafka tengono traccia dell'ultimo messaggio letto e aggiornano di conseguenza il loro offset tracker. Un offset tracker è un contatore che viene incrementato ogni volta che viene letto un messaggio. Con Kafka, il produttore non è a conoscenza del recupero dei messaggi da parte dei consumatori.
Priorità dei messaggi
I broker RabbitMQ consentono al software produttore di fare salire di priorità determinati messaggi utilizzando la coda con priorità. Invece di inviare messaggi con un ordine del tipo primo in entrata, primo in uscita, il broker elabora i messaggi dando la precedenza a quelli con priorità più alta rispetto a quelli normali. Per fare un esempio, un'applicazione per il settore retail potrebbe mettere in coda le transazioni di vendita ogni ora. Tuttavia, se l'amministratore di sistema emette un messaggio di database di backup prioritario, il broker lo invia immediatamente.
A differenza di RabbitMQ, Apache Kafka non supporta le code prioritarie. Tratta tutti i messaggi allo stesso modo quando li distribuisce nelle rispettive partizioni.
Ordinamento dei messaggi
RabbitMQ invia e mette in coda i messaggi in un ordine specifico. A meno che un messaggio con priorità più alta non venga messo in coda nel sistema, i consumatori ricevono i messaggi nell'ordine in cui sono stati inviati.
Al contempo, Kafka utilizza argomenti e partizioni per mettere in coda i messaggi. Quando un produttore invia un messaggio, questo passa a un argomento e a una partizione specifici. Poiché Kafka non supporta gli scambi diretti tra produttore e consumatore, il consumatore estrae i messaggi dalla partizione in un ordine diverso.
Eliminazione dei messaggi
Un broker RabbitMQ indirizza il messaggio alla coda di destinazione. Una volta letto, il consumatore invia una risposta di conferma (ACK) al broker, che quindi elimina il messaggio dalla coda.
A differenza di RabbitMQ, Apache Kafka aggiunge il messaggio a un file di registro, che rimane fino alla scadenza del periodo di conservazione. In questo modo, i consumatori possono rielaborare i dati trasmessi in streaming in qualsiasi momento entro il periodo stabilito.
Altre differenze principali tra Kafka e RabbitMQ
RabbitMQ fornisce un routing complesso dei messaggi con un'architettura semplice, mentre Kafka offre un sistema di brokeraggio di messaggi durevole che consente alle applicazioni di elaborare i dati nella cronologia dei flussi.
Proseguiamo analizzando altre differenze tra i due broker di messaggi.
Prestazioni
Sia RabbitMQ che Kafka offrono una trasmissione di messaggi ad alte prestazioni per i casi d'uso previsti. Tuttavia, Kafka supera RabbitMQ nella capacità di trasmissione dei messaggi.
Kafka può inviare milioni di messaggi al secondo poiché utilizza l'I/O sequenziale del disco per consentire uno scambio di messaggi ad alta velocità. L'I/O sequenziale su disco è un sistema di archiviazione che archivia e accede ai dati dallo spazio di memoria adiacente ed è più veloce dell'accesso casuale al disco.
Anche RabbitMQ può inviare milioni di messaggi al secondo, ma richiede più broker per farlo. Di solito, le prestazioni di RabbitMQ raggiungono migliaia di messaggi al secondo e potrebbero rallentare se le code di RabbitMQ sono congestionate.
Sicurezza
RabbitMQ e Kafka consentono alle applicazioni di scambiare messaggi in modo sicuro ma con tecnologie diverse.
RabbitMQ è dotato di strumenti amministrativi per gestire le autorizzazioni degli utenti e la sicurezza del broker.
Al contempo, l'architettura Apache Kafka fornisce flussi di eventi sicuri con TLS e Java Authentication and Authorization Service (JAAS). TLS è una tecnologia di crittografia che impedisce l'intercettazione involontaria dei messaggi e JAAS controlla quale applicazione ha accesso al sistema di brokeraggio.
Linguaggio e protocolli di programmazione
Kafka e RabbitMQ supportano entrambi vari linguaggi, framework e protocolli consueti per gli sviluppatori.
Quando si creano applicazioni client per Kafka e RabbitMQ è possibile programmare in Java e Ruby. Inoltre, Kafka supporta Python e Node.js, mentre RabbitMQ supporta JavaScript, Go, C, Swift, Spring, Elixir, PHP e.NET.
Kafka utilizza il protocollo binario su TCP per trasmettere messaggi su pipeline di dati in tempo reale, mentre RabbitMQ supporta l'Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) per impostazione predefinita. RabbitMQ supporta anche protocolli legacy come Simple Text Orientated Messaging Protocol (STOMP) e MQTT per indirizzare i messaggi.
Quali sono le somiglianze tra Kafka e RabbitMQ?
Per lo scambio di dati sul cloud, le applicazioni necessitano di broker di messaggi affidabili. Sia RabbitMQ che Kafka forniscono piattaforme scalabili e tolleranti ai guasti per soddisfare le crescenti richieste di traffico e l'elevata disponibilità.
Come prossimo argomento, esamineremo alcune delle principali similitudini tra RabbitMQ e Kafka.
Scalabilità
RabbitMQ può espandere la sua capacità di gestione dei messaggi sia in orizzontale che in verticale. Per aumentare l'efficienza dello scambio di messaggi è possibile allocare più risorse di elaborazione al server di RabbitMQ. In alcuni casi, gli sviluppatori utilizzano una tecnica di distribuzione dei messaggi chiamata scambio di hash coerente per RabbitMQ che consente di bilanciare l'elaborazione del carico tra più broker.
Allo stesso modo, l'architettura Kafka consente di aggiungere più partizioni a un argomento specifico per distribuire il carico dei messaggi in modo uniforme.
Tolleranza ai guasti
Sia Kafka che RabbitMQ sono architetture di accodamento dei messaggi che si distinguono per la loro affidabilità e resistenza ai guasti del sistema.
È possibile raggruppare vari broker RabbitMQ in cluster e distribuirli su server diversi. RabbitMQ replica anche i messaggi in coda su nodi distribuiti. Ciò consente al sistema di effettuare un ripristino in caso di guasti che interessano qualsiasi server.
Come RabbitMQ, Apache Kafka offre opzioni di recupero e ridondanza simili ospitando cluster Kafka su server diversi. Ogni cluster è costituito da repliche di file di registro che è possibile ripristinare in caso di errore.
Facilità d'uso
Entrambi i sistemi di coda di messaggi vantano un ampio supporto da parte della community e librerie che semplificano l'invio, la lettura e l'elaborazione dei messaggi. Ciò semplifica lo sviluppo di applicazioni client per gli sviluppatori su entrambi i sistemi.
Ad esempio, è possibile utilizzare Kafka Streams (una libreria client) per creare sistemi di messaggistica su Kafka e Spring Cloud Data Flow per creare microservizi basati su eventi con RabbitMQ.
Quando usare Kafka oppure RabbitMQ
È importante comprendere che RabbitMQ e Kafka non sono broker di messaggi concorrenti. Entrambi sono stati progettati per supportare lo scambio di dati in vari casi d'uso. Tuttavia, uno dei due potrebbe essere più adatto a un uso specifico a seconda delle esigenze.
Proseguiamo valutando alcuni casi d'uso da considerare per RabbitMQ e Kafka.
Replay del flusso dell'evento
Kafka è adatto per applicazioni che devono analizzare nuovamente i dati ricevuti. È possibile elaborare i dati di streaming più volte durante il periodo di conservazione o raccogliere file di registro per l'analisi.
L'aggregazione dei log attraverso RabbitMQ è più impegnativa, in quanto i messaggi vengono eliminati dal sistema una volta che vengono consumati. Una soluzione alternativa consiste nel riprodurre i messaggi memorizzati dai produttori.
Elaborazione dei dati in tempo reale
Kafka trasmette messaggi con una latenza molto bassa ed è adatto per analizzare i dati di streaming in tempo reale. Ad esempio, puoi utilizzare Kafka come servizio di monitoraggio distribuito per generare avvisi per l'elaborazione delle transazioni online in tempo reale.
Architettura di routing complessa
RabbitMQ offre una grande flessibilità ai clienti con requisiti vaghi o scenari di routing complessi. Ad esempio, è possibile configurare RabbitMQ per indirizzare i dati a varie applicazioni con collegamenti e scambi diversi.
Consegna efficace dei messaggi
RabbitMQ adotta il modello push, che garantisce che il produttore sia informato quando un'applicazione client ha consumato un messaggio. È adatto alle applicazioni che devono rispettare sequenze specifiche e garanzie di consegna durante lo scambio e l'analisi dei dati.
Supporto linguistico e dei protocolli
Gli sviluppatori utilizzano RabbitMQ per le applicazioni dei clienti che richiedono la compatibilità con protocolli legacy come MQTT e STOMP. RabbitMQ supporta anche una gamma più ampia di linguaggi di programmazione rispetto a Kafka.
Kafka usa RabbitMQ?
Kafka non usa RabbitMQ. È un broker di messaggi indipendente che distribuisce flussi di eventi in tempo reale senza utilizzare RabbitMQ. Entrambi sono sistemi di scambio di dati separati che funzionano indipendentemente l'uno dall'altro.
Tuttavia, alcuni sviluppatori indirizzano i messaggi dalla rete RabbitMQ a Kafka. Ciò avviene in quanto è necessario uno sforzo maggiore per decostruire le pipeline di dati RabbitMQ esistenti e ricostruirle con Kafka.
Riepilogo delle differenze tra Kafka e RabbitMQ
| RabbitMQ |
Kafka |
|
| Architettura |
L'architettura di RabbitMQ è progettata per il routing di messaggi complessi. Utilizza il modello push. I produttori inviano messaggi ai consumatori con regole diverse. |
Kafka utilizza la progettazione basata su partizioni per l'elaborazione di flussi in tempo reale e ad alta velocità di trasmissione effettiva. Utilizza il modello pull. I produttori pubblicano messaggi su argomenti e partizioni a cui i consumatori si iscrivono. |
| Gestione dei messaggi |
I broker RabbitMQ monitorano il consumo di messaggi. Elimina i messaggi dopo che sono stati consumati. Supporta le priorità dei messaggi. |
I consumatori tengono traccia del recupero dei messaggi con un offset tracker. Kafka mantiene i messaggi in base alla policy di conservazione. Non c'è priorità per i messaggi. |
| Prestazioni |
RabbitMQ ha una latenza bassa. Invia migliaia di messaggi al secondo. |
Kafka è in grado di trasmettere in tempo reale fino a milioni di messaggi al secondo. |
| Linguaggio e protocollo di programmazione |
RabbitMQ supporta un'ampia gamma di linguaggi e protocolli legacy. |
Kafka ha una scelta limitata di linguaggi di programmazione. Utilizza il protocollo binario su TCP per la trasmissione dei dati. |
In che modo AWS può supportare i tuoi requisiti di RabbitMQ e Kafka?
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