RabbitMQ vs. Kafka: Die führenden Messaging-Plattformen im Vergleich

Apache Kafka und RabbitMQ sind zwei weit verbreitete Messaging-Broker, die die Entkopplung des Nachrichtenaustauschs zwischen Anwendungen ermöglichen. Was sind ihre wichtigsten Merkmale und wodurch unterscheiden sie sich voneinander? Kommen wir nun zu den Konzepten.

RabbitMQ

RabbitMQ ist eine Open-Source Message-Broker-Anwendung für die Kommunikation und den Nachrichtenaustausch zwischen Parteien. Da sie in Erlang entwickelt wurde, ist sie sehr leicht und effizient. Die Sprache Erlang wurde von Ericson mit dem Schwerpunkt auf verteilten Systemen entwickelt.

Sie gilt als eher traditioneller Messaging Broker. Er basiert auf dem Publisher-Subscriber-Muster, obwohl er die Kommunikation synchron oder asynchron behandeln kann, je nachdem, was in der Konfiguration eingestellt ist. Er sorgt auch für die Zustellung und Reihenfolge der Nachrichten zwischen Produzenten und Konsumenten.

Es unterstützt AMQP, STOMP, MQTT, HTTP und Web-Socket-Protokolle. Drei Modelle für den Austausch von Nachrichten: Topic, Fanout und Direct:

• Direkter und individueller Austausch nach Thema oder Thema [topic]
• Alle Verbraucher, die mit der Warteschlange verbunden sind, erhalten die [fanout] -Nachricht
• Jeder Verbraucher empfängt eine [direkt] gesendete Nachricht

Im Folgenden finden Sie die Komponenten von RabbitMQ:

Erzeuger

Producer sind Anwendungen, die Nachrichten erstellen und an RabbitMQ senden. Das kann jede Anwendung sein, die sich mit RabbitMQ verbinden und Nachrichten veröffentlichen kann.

Verbraucher

Die Consumer sind Anwendungen, die Nachrichten von RabbitMQ empfangen und verarbeiten. Sie können jede Anwendung sein, die eine Verbindung zu RabbitMQ herstellen und Nachrichten abonnieren kann.

Tauschbörsen

Exchanges sind dafür zuständig, Nachrichten von Producern zu empfangen und sie an die entsprechenden Warteschlangen weiterzuleiten. Es gibt verschiedene Arten von Exchanges, darunter Direct-, Fanout-, Topic- und Header-Exchanges, für die jeweils eigene Routing-Regeln gelten.

Warteschlangen

In Warteschlangen werden Nachrichten gespeichert, bis sie von Verbrauchern konsumiert werden. Sie werden von Anwendungen oder automatisch von RabbitMQ erstellt, wenn eine Nachricht in einem Exchange veröffentlicht wird.

Bindungen

Bindungen definieren die Beziehung zwischen Vermittlungsstellen und Warteschlangen. Sie legen die Routing-Regeln für Nachrichten fest, die von Exchanges verwendet werden, um Nachrichten an die entsprechenden Warteschlangen weiterzuleiten.

Architektur von RabbitMQ

RabbitMQ verwendet ein Pull-Modell für die Nachrichtenzustellung. Bei diesem Modell fordern die Verbraucher die Nachrichten des Brokers aktiv an. Die Nachrichten werden an Vermittlungsstellen weitergegeben, die für die Weiterleitung der Nachrichten an die entsprechenden Warteschlangen auf der Grundlage von Routing-Schlüsseln verantwortlich sind.

Die Architektur von RabbitMQ basiert auf einer Client-Server-Architektur und besteht aus mehreren Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine zuverlässige und skalierbare Messaging-Plattform zu bieten. Das AMQP-Konzept sieht die Komponenten Exchanges, Queues, Bindungen sowie Publisher und Subscriber vor. Verleger veröffentlichen Nachrichten an Exchanges.

Exchanges nehmen diese Nachrichten entgegen und verteilen sie auf der Grundlage bestimmter Regeln (Bindungen) an 0 bis n Warteschlangen. Die in den Warteschlangen gespeicherten Nachrichten können dann von den Konsumenten abgerufen werden. In vereinfachter Form wird die Nachrichtenverwaltung in RabbitMQ wie folgt durchgeführt:

• Publisher senden Nachrichten an Exchange;
• Exchange sendet Nachrichten an Warteschlangen und andere Exchanges;
• Wenn eine Nachricht empfangen wird, sendet RabbitMQ Bestätigungen an die Absender;
• Konsumenten unterhalten dauerhafte TCP-Verbindungen zu RabbitMQ und geben an, welche Warteschlange sie empfangen;
• RabbitMQ leitet Nachrichten an Konsumenten weiter;
• Konsumenten senden Erfolgs- oder Fehlerbestätigungen für den Empfang der Nachricht;
• Nach erfolgreichem Empfang wird die Nachricht aus der Warteschlange entfernt.

Apache Kafka

Apache Kafka ist eine verteilte Open-Source-Messaging-Lösung, die von LinkedIn in Scala entwickelt wurde. Sie ist in der Lage, Nachrichten zu verarbeiten und sie in einem Publisher-Subscriber-Modell mit hoher Skalierbarkeit und Leistung zu speichern.

Um die empfangenen Ereignisse oder Nachrichten zu speichern, verteilen Sie die Themen mithilfe von Partitionen auf die Knoten. Kafka kombiniert sowohl Publisher-Subscriber- als auch Message-Queue-Muster und ist außerdem dafür verantwortlich, die Reihenfolge der Nachrichten für jeden Konsumenten sicherzustellen.

Kafka ist auf hohen Datendurchsatz und niedrige Latenzzeiten spezialisiert, um Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten. Erreicht wird dies durch die Vermeidung von zu viel Logik auf der Seite des Servers (Brokers) sowie durch einige spezielle Implementierungsdetails.

So verwendet Kafka beispielsweise überhaupt keinen Arbeitsspeicher und schreibt die Daten sofort in das Dateisystem des Servers. Da alle Daten sequentiell geschrieben werden, wird eine Lese- und Schreibleistung erreicht, die mit der von RAM vergleichbar ist.

Dies sind die wichtigsten Konzepte von Kafka, die es skalierbar, leistungsfähig und fehlertolerant machen:

Thema

Ein Topic ist eine Möglichkeit, eine Nachricht zu kennzeichnen oder zu kategorisieren; stellen Sie sich einen Schrank mit 10 Schubladen vor; jede Schublade kann ein Topic sein, und der Schrank ist die Apache Kafka-Plattform, so dass zusätzlich zur Kategorisierung Nachrichten gruppiert werden können. Eine andere bessere Analogie zum Topic wäre eine Tabelle in relationalen Datenbanken.

Erzeuger

Der Produzent oder Erzeuger ist derjenige, der eine Verbindung zu einer Messaging-Plattform herstellt und eine oder mehrere Nachrichten zu einem bestimmten Thema sendet.

Verbraucher

Der Konsument ist die Person, die eine Verbindung zu einer Messaging-Plattform herstellt und eine oder mehrere Nachrichten zu einem bestimmten Thema konsumiert.

Makler

Das Konzept eines Brokers in der Kafka-Plattform ist praktisch nichts anderes als Kafka selbst. Er ist derjenige, der die Themen verwaltet und die Art der Speicherung von Nachrichten, Protokollen usw. definiert.

Cluster

Der Cluster ist eine Gruppe von Brokern, die zur besseren Skalierbarkeit und Fehlertoleranz miteinander kommunizieren oder nicht.

Protokolldatei

Jedes Thema speichert seine Aufzeichnungen in einem Protokollformat, d.h. in strukturierter und sequentieller Form; die Protokolldatei ist auch die Datei, die die Informationen eines Themas enthält.

Partitionen

Die Partitionen sind die Unterteilung der Nachrichten innerhalb eines Topics. Diese Partitionierung gewährleistet die Elastizität, Fehlertoleranz und Skalierbarkeit von Apache Kafka, so dass jedes Topic mehrere Partitionen an verschiedenen Orten haben kann.

Architektur von Apache Kafka

Kafka basiert auf einem Push-Modell für die Nachrichtenübermittlung. Bei diesem Modell werden die Nachrichten in Kafka aktiv an die Verbraucher weitergeleitet. Nachrichten werden in Topics veröffentlicht, die partitioniert und auf verschiedene Broker im Cluster verteilt sind.

Die Verbraucher können dann ein oder mehrere Themen abonnieren und Nachrichten empfangen, sobald sie in diesen Themen erstellt werden.

Bei Kafka ist jedes Thema in eine oder mehrere Partitionen unterteilt. In dieser Partition landen die Ereignisse.

Wenn es mehr als einen Broker im Cluster gibt, werden die Partitionen gleichmäßig auf alle Broker verteilt (so weit wie möglich), was eine Skalierung der Schreib- und Leselast in einem Thema auf mehrere Broker gleichzeitig ermöglicht. Da es sich um einen Cluster handelt, verwendet er ZooKeeper für die Synchronisierung.

Er empfängt, speichert und verteilt Datensätze. Bei einem Datensatz handelt es sich um Daten, die von einem Systemknoten generiert werden, z.B. ein Ereignis oder eine Information. Er wird an den Cluster gesendet und dieser speichert ihn in einer Themenpartition.

Jeder Datensatz hat einen Sequenz-Offset, und der Verbraucher kann den Offset kontrollieren, den er konsumiert hat. Wenn auch das Thema erneut verarbeitet werden muss, kann dies auf der Grundlage des Offsets geschehen.

Logik, wie die Verwaltung der ID der zuletzt gelesenen Nachricht eines Konsumenten oder die Entscheidung, in welche Partition neu ankommende Daten geschrieben werden, wird vollständig auf den Client (Producer oder Consumer) verlagert.

Neben den Konzepten von Producer und Consumer gibt es auch die Konzepte von Topic, Partition und Replikation.

Ein Topic beschreibt eine Kategorie von Nachrichten. Kafka erreicht Fehlertoleranz durch Replikation der Daten in einem Topic und Skalierung durch Partitionierung des Topics über mehrere Server.

RabbitMQ vs. Kafka

Die Hauptunterschiede zwischen Apache Kafka und RabbitMQ ergeben sich aus den grundlegend unterschiedlichen Modellen für die Nachrichtenübermittlung, die in diesen Systemen implementiert sind.

Insbesondere arbeitet Apache Kafka nach dem Prinzip des Pulling (Ziehen), bei dem die Verbraucher die von ihnen benötigten Nachrichten selbst aus dem Topic abrufen.

RabbitMQ hingegen setzt das Push-Modell um, indem es die benötigten Nachrichten an die Empfänger sendet. Somit unterscheidet sich Kafka von RabbitMQ in folgenden Punkten:

#1. Architektur

Einer der größten Unterschiede zwischen RabbitMQ und Kafka ist der Unterschied in der Architektur. RabbitMQ verwendet eine traditionelle Broker-basierte Message-Queue-Architektur, während Kafka eine verteilte Streaming-Plattform-Architektur verwendet.

Außerdem verwendet RabbitMQ ein Pull-basiertes Modell zur Nachrichtenübermittlung, während Kafka ein Push-basiertes Modell verwendet.

#2. Speichern von Nachrichten

RabbitMQ stellt die Nachricht in die FIFO-Warteschlange (First Input - First Output) und überwacht den Status dieser Nachricht in der Warteschlange. Kafka fügt die Nachricht dem Protokoll hinzu (schreibt auf die Festplatte) und überlässt es dem Empfänger, die erforderlichen Informationen aus dem Topic zu beschaffen.

RabbitMQ löscht die Nachricht, nachdem sie dem Empfänger zugestellt wurde, während Kafka die Nachricht so lange speichert, bis die Bereinigung des Protokolls ansteht.

Somit speichert Kafka den aktuellen und alle früheren Systemzustände und kann im Gegensatz zu RabbitMQ als zuverlässige Quelle für historische Daten verwendet werden.

#3. Lastausgleich

Dank des Pull-Modells für die Nachrichtenzustellung verringert RabbitMQ die Latenzzeit. Es ist jedoch möglich, dass die Empfänger überlaufen, wenn die Nachrichten schneller in der Warteschlange ankommen, als sie sie verarbeiten können.

Da in RabbitMQ jeder Empfänger eine unterschiedliche Anzahl von Nachrichten anfordert bzw. hochlädt, kann die Arbeit ungleichmäßig verteilt werden, was zu Verzögerungen und zum Verlust der Nachrichtenreihenfolge bei der Verarbeitung führt.

Um dies zu verhindern, konfiguriert jeder RabbitMQ-Empfänger ein Prefetch-Limit, ein Limit für die Anzahl der aufgelaufenen unbestätigten Nachrichten. In Kafka wird der Lastausgleich automatisch durchgeführt, indem die Empfänger auf verschiedene Abschnitte (Partitionen) des Themas verteilt werden.

#4. Weiterleitung

RabbitMQ bietet vier Möglichkeiten zur Weiterleitung an verschiedene Exchanges für die Warteschlangenbildung, was eine Reihe von leistungsstarken und flexiblen Nachrichtenmustern ermöglicht. Kafka implementiert nur eine Möglichkeit, Nachrichten ohne Routing auf die Festplatte zu schreiben.

#5. Ordnung der Nachrichten

RabbitMQ ermöglicht es Ihnen, eine relative Ordnung in beliebigen Gruppen von Ereignissen aufrechtzuerhalten. Apache Kafka bietet eine einfache Möglichkeit, die Ordnung bei gleichzeitiger Skalierbarkeit aufrechtzuerhalten, indem Nachrichten sequentiell in ein repliziertes Protokoll (Topic) geschrieben werden.

RabbitMQ und Kafka sind beides weit verbreitete Messaging-Systeme, die jeweils ihre eigenen Stärken und Anwendungsfälle haben. RabbitMQ ist ein flexibles, zuverlässiges und skalierbares Messaging-System, das sich durch eine hervorragende Warteschlangenfunktion auszeichnet und somit die ideale Wahl für Anwendungen ist, die eine zuverlässige und flexible Nachrichtenübermittlung erfordern.

Kafka hingegen ist eine verteilte Streaming-Plattform, die für die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit mit hohem Durchsatz konzipiert ist und sich daher hervorragend für Anwendungen eignet, die eine Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit erfordern.

Wichtigste Anwendungsfälle für RabbitMQ:

Elektronischer Handel

RabbitMQ wird in E-Commerce-Anwendungen eingesetzt, um den Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen zu verwalten, z.B. bei der Bestandsverwaltung, der Auftragsabwicklung und der Zahlungsabwicklung. Es kann große Mengen von Nachrichten verarbeiten und sicherstellen, dass diese zuverlässig und in der richtigen Reihenfolge zugestellt werden.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen wird RabbitMQ für den Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen wie elektronischen Gesundheitsakten (EHR), medizinischen Geräten und Systemen zur Unterstützung klinischer Entscheidungen eingesetzt. Es kann dazu beitragen, die Patientenversorgung zu verbessern und Fehler zu reduzieren, indem sichergestellt wird, dass die richtigen Informationen zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen.

Finanzielle Dienstleistungen

RabbitMQ ermöglicht den Nachrichtenaustausch in Echtzeit zwischen Systemen wie Handelsplattformen, Risikomanagementsystemen und Zahlungsgateways. Es kann dazu beitragen, dass Transaktionen schnell und sicher verarbeitet werden.

IoT-Systeme

RabbitMQ wird in IoT-Systemen eingesetzt, um den Datenfluss zwischen verschiedenen Geräten und Sensoren zu verwalten. Es kann dazu beitragen, dass Daten sicher und effizient übertragen werden, selbst in Umgebungen mit begrenzter Bandbreite und unterbrochener Konnektivität.

Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform, die für die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit entwickelt wurde.

Wichtigste Anwendungsfälle für Kafka

Echtzeit-Analytik

Kafka wird in Echtzeit-Analyseanwendungen eingesetzt, um Daten zu verarbeiten und zu analysieren, sobald sie generiert werden, damit Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Informationen treffen können. Es können große Datenmengen verarbeitet und skaliert werden, um auch die Anforderungen der anspruchsvollsten Anwendungen zu erfüllen.

Log-Aggregation

Kafka kann Protokolle von verschiedenen Systemen und Anwendungen zusammenfassen und ermöglicht es Unternehmen, Probleme in Echtzeit zu überwachen und zu beheben. Es kann auch zum Speichern von Protokollen für langfristige Analysen und Berichte verwendet werden.

Maschinelles Lernen

Kafka wird in Anwendungen für maschinelles Lernen eingesetzt, um Daten in Echtzeit an Modelle zu übertragen, so dass Unternehmen auf der Grundlage aktueller Informationen Vorhersagen treffen und Maßnahmen ergreifen können. Es kann dazu beitragen, die Genauigkeit und Effektivität von maschinellen Lernmodellen zu verbessern.

Meine Meinung zu RabbitMQ und Kafka

Der Nachteil der umfangreichen und vielfältigen Möglichkeiten von RabbitMQ für die flexible Verwaltung von Nachrichtenwarteschlangen ist ein erhöhter Ressourcenverbrauch und dementsprechend eine Leistungsverschlechterung bei erhöhter Last. Da dies bei komplexen Systemen der Fall ist, ist Apache Kafka in den meisten Fällen das beste Tool für die Verwaltung von Nachrichten.

Wenn Sie z.B. viele Ereignisse von Dutzenden von Systemen und Diensten sammeln und aggregieren und dabei ihre Geo-Reservierung, Client-Metriken, Protokolldateien und Analysen berücksichtigen, und die Zahl der Informationsquellen zunehmen wird, würde ich Kafka bevorzugen. Wenn Sie jedoch in einer Situation sind, in der Sie nur schnelles Messaging benötigen, ist RabbitMQ genau das Richtige für Sie!

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