Was ist der Unterschied zwischen Kafka und RabbitMQ?
Kafka und RabbitMQ sind Nachrichtenwarteschlangen-Systeme, die Sie bei der Stream-Verarbeitung verwenden können. Ein Datenstrom besteht aus umfangreichen, kontinuierlichen, inkrementellen Daten, die eine Hochgeschwindigkeitsverarbeitung erfordern. Dies können beispielsweise Sensordaten über die Umgebung sein, die Sie kontinuierlich erfassen und verarbeiten müssen, um Änderungen der Temperatur oder des Luftdrucks in Echtzeit zu beobachten. RabbitMQ ist ein verteilter Message Broker, der Streaming-Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, um sie zur Verarbeitung an verschiedene Ziele weiterzuleiten. Apache Kafka ist eine Streaming-Plattform für die Entwicklung von Echtzeit-Daten-Pipelines und Streaming-Anwendungen. Kafka bietet ein hoch skalierbares, fehlertolerantes und haltbares Nachrichtensystem mit mehr Funktionen als RabbitMQ.
Architektonische Unterschiede: Kafka vs. RabbitMQ
RabbitMQ und Apache Kafka ermöglichen es Produzenten, Nachrichten an Verbraucher zu senden. Produzenten sind Anwendungen, die Informationen veröffentlichen, während Verbraucher Anwendungen sind, die Informationen abonnieren und verarbeiten.
Produzenten und Verbraucher interagieren in RabbitMQ und Kafka unterschiedlich. In RabbitMQ sendet der Produzent die Nachricht und überwacht, ob sie den beabsichtigten Verbraucher erreicht. Im Gegensatz dazu veröffentlichen Kafka-Produzenten Nachrichten in der Warteschlange, unabhängig davon, ob die Verbraucher sie abgerufen haben.
Sie können sich RabbitMQ als ein Postamt vorstellen, das Post empfängt und an die vorgesehenen Empfänger zustellt. Kafka ähnelt hingegen einer Bibliothek, die Nachrichten in Regalen nach verschiedenen Genres organisiert, die von den Produzenten veröffentlicht werden. Dann lesen die Verbraucher die Nachrichten aus den jeweiligen Regalen und merken sich, was sie gelesen haben.
RabbitMQ-Architekturansatz
Ein RabbitMQ-Broker ermöglicht eine niedrige Latenz und komplexe Nachrichtenverteilungen mit den folgenden Komponenten:
- Ein Austausch empfängt Nachrichten vom Produzenten und legt fest, wohin sie weitergeleitet werden sollen
- Eine Warteschlange ist ein Speicher, der Nachrichten von einem Austausch empfängt und an Verbraucher sendet
- Eine Bindung ist ein Pfad, der einen Austausch und einen Broker verbindet
In RabbitMQ ist ein Routing-Schlüssel ein Nachrichtenattribut, das verwendet wird, um Nachrichten von einem Austausch an eine bestimmte Warteschlange weiterzuleiten. Wenn ein Produzent eine Nachricht an einen Austausch sendet, enthält sie einen Routing-Schlüssel als Teil der Nachricht. Der Austausch verwendet dann diesen Routing-Schlüssel, um zu bestimmen, in welche Warteschlange die Nachricht zugestellt werden soll.
Architektonischer Ansatz von Kafka
Ein Kafka-Cluster ermöglicht die Verarbeitung von Stream-Ereignissen mit hohem Durchsatz und einer komplexeren Architektur. Dies sind einige wichtige Kafka-Komponenten:
- Ein Kafka-Broker ist ein Kafka-Server, der es Produzenten ermöglicht, Daten an Verbraucher zu streamen. Der Kafka-Broker enthält Themen und ihre jeweiligen Partitionen.
- Ein Thema ist die Datenspeicherung, die ähnliche Daten in einem Kafka-Broker gruppiert.
- Eine Partition ist ein kleinerer Datenspeicher innerhalb eines Themas, das Verbraucher abonnieren.
- ZooKeeper ist eine spezielle Software, die die Kafka-Cluster und -Partitionen verwaltet, um fehlertolerantes Streaming bereitzustellen. ZooKeeper wurde kürzlich durch das Apache Kafka Raft (KRaft)-Protokoll ersetzt.
Produzenten in Kafka weisen jeder Nachricht einen Nachrichtenschlüssel zu. Dann speichert der Kafka-Broker die Nachricht in der führenden Partition dieses spezifischen Themas. Das KRaft-Protokoll verwendet Konsensalgorithmen, um die führende Partition zu bestimmen.
Wie gehen Kafka und RabbitMQ unterschiedlich mit Nachrichten um?
RabbitMQ und Apache Kafka übertragen Daten auf unterschiedliche Weise von Produzenten zu Verbrauchern. RabbitMQ ist ein universeller Message Broker, der die End-to-End-Nachrichtenzustellung priorisiert. Kafka ist eine verteilte Ereignis-Streaming-Plattform, die den kontinuierlichen Austausch großer Datenmengen in Echtzeit unterstützt.
RabbitMQ und Kafka sind für unterschiedliche Anwendungsfälle konzipiert, weshalb sie Nachrichten unterschiedlich handhaben. Als Nächstes besprechen wir einige spezifische Unterschiede.
Nachrichtenverbrauch
In RabbitMQ stellt der Broker sicher, dass die Verbraucher die Nachricht erhalten. Die Verbraucheranwendung nimmt eine passive Rolle ein und wartet darauf, dass der RabbitMQ-Broker die Nachricht in die Warteschlange schiebt. Beispielsweise könnte eine Bankanwendung auf SMS-Benachrichtigungen von der zentralen Transaktionsverarbeitungssoftware warten.
Kafka-Verbraucher lesen und verfolgen Informationen jedoch proaktiver. Wenn Nachrichten zu physischen Protokolldateien hinzugefügt werden, verfolgen Kafka-Verbraucher die letzte Nachricht, die sie gelesen haben, und aktualisieren ihren Offset-Tracker entsprechend. Ein Offset-Tracker ist ein Zähler, der sich nach dem Lesen einer Nachricht erhöht. Bei Kafka erhält der Produzent keine Kenntnis über den Abruf von Nachrichten durch Verbraucher.
Nachrichtenpriorität
RabbitMQ-Broker ermöglichen es Produzenten-Software, bestimmte Nachrichten mithilfe der Prioritätswarteschlange weiterzuleiten. Anstatt Nachrichten mit der Reihenfolge First In, First Out zu senden, verarbeitet der Broker Nachrichten mit höherer Priorität vor normalen Nachrichten. Eine Einzelhandelsanwendung könnte beispielsweise jede Stunde Verkaufstransaktionen in die Warteschlange stellen. Wenn der Systemadministrator jedoch eine Nachricht mit Priorität für die Backup-Datenbank ausgibt, sendet der Broker sie sofort.
Im Gegensatz zu RabbitMQ unterstützt Apache Kafka keine Prioritätswarteschlangen. Es behandelt alle Nachrichten als gleich, wenn sie auf die jeweiligen Partitionen verteilt werden.
Reihenfolge der Nachrichten
Bei RabbitMQ erfolgt das Senden und Einreihen von Nachrichten in einer bestimmten Reihenfolge. Sofern keine Nachricht mit höherer Priorität in die Warteschlange des Systems aufgenommen wird, erhalten Verbraucher Nachrichten in der Reihenfolge, in der sie gesendet wurden.
In der Zwischenzeit verwendet Kafka Themen und Partitionen, um Nachrichten in die Warteschlange zu stellen. Wenn ein Produzent eine Nachricht sendet, wird sie einem bestimmten Thema und einer bestimmten Partition zugeordnet. Da Kafka keinen direkten Austausch zwischen Produzenten und Verbrauchern unterstützt, ruft der Verbraucher Nachrichten aus der Partition in einer anderen Reihenfolge ab.
Löschen von Nachrichten
Ein RabbitMQ-Broker leitet die Nachricht an die Zielwarteschlange weiter. Nach dem Lesen sendet der Verbraucher eine Bestätigungsantwort (ACK) an den Broker, der die Nachricht dann aus der Warteschlange löscht.
Im Gegensatz zu RabbitMQ hängt Apache Kafka die Nachricht an eine Protokolldatei an, die bis zum Ablauf der Aufbewahrungsfrist erhalten bleibt. Auf diese Weise können Verbraucher gestreamte Daten jederzeit innerhalb des festgelegten Zeitraums erneut verarbeiten.
Weitere wichtige Unterschiede: Kafka vs. RabbitMQ
RabbitMQ bietet komplexes Nachrichtenrouting mit einfacher Architektur, während Kafka ein robustes Message-Broker-System bietet, mit dem Anwendungen Daten im Stream-Verlauf verarbeiten können.
Als Nächstes erläutern wir weitere Unterschiede zwischen den beiden Message Broker.
Leistung
Sowohl RabbitMQ als auch Kafka bieten eine leistungsstarke Nachrichtenübertragung für ihre vorgesehenen Anwendungsfälle. Kafka übertrifft RabbitMQ jedoch in Bezug auf die Nachrichtenübertragungs-Kapazität.
Kafka kann Millionen von Nachrichten pro Sekunde senden, da es sequentielle Festplatten-E/A verwendet, um einen Nachrichtenaustausch mit hohem Durchsatz zu ermöglichen. Sequentielle Festplatten-E/A ist ein Speichersystem, das Daten aus angrenzendem Speicherplatz speichert und darauf zugreift. Es ist schneller als zufälliger Festplattenzugriff.
RabbitMQ kann auch Millionen von Nachrichten pro Sekunde senden, dafür sind jedoch mehrere Broker erforderlich. In der Regel liegt die Leistung von RabbitMQ im Durchschnitt bei Tausenden von Nachrichten pro Sekunde und kann langsamer werden, wenn die Warteschlangen von RabbitMQ überlastet sind.
Sicherheit
RabbitMQ und Kafka ermöglichen es Anwendungen, Nachrichten sicher auszutauschen, erreichen dies jedoch mit unterschiedlichen Technologien.
RabbitMQ enthält Verwaltungstools zur Verwaltung von Benutzerberechtigungen und Brokersicherheit.
Die Apache-Kafka-Architektur hingegen bietet sichere Ereignis-Streams mit TLS und Java Authentication and Authorization Service (JAAS). TLS ist eine Verschlüsselungstechnologie, die unbeabsichtigtes Abhören von Nachrichten verhindert, und JAAS steuert, welche Anwendung Zugriff auf das Brokersystem hat.
Programmiersprache und Protokolle
Kafka und RabbitMQ unterstützen beide verschiedene Sprachen, Frameworks und Protokolle, mit denen Entwickler vertraut sind.
Sie können in Java und Ruby programmieren, wenn Sie Client-Anwendungen für Kafka und RabbitMQ erstellen. Darüber hinaus unterstützt Kafka Python und Node.js, während RabbitMQ JavaScript, Go, C, Swift, Spring, Elixir, PHP und.NET unterstützt.
Kafka verwendet das Binärprotokoll über TCP, um Nachrichten über Echtzeit-Daten-Pipelines zu streamen, während RabbitMQ standardmäßig das Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) unterstützt. RabbitMQ unterstützt auch ältere Protokolle wie das Simple Text Orientated Messaging Protocol (STOMP) und MQTT zum Weiterleiten von Nachrichten.
Was sind die Ähnlichkeiten zwischen Kafka und RabbitMQ?
Anwendungen benötigen zuverlässige Message Broker, um Daten in der Cloud auszutauschen. Sowohl RabbitMQ als auch Kafka bieten skalierbare und fehlertolerante Plattformen, um den wachsenden Datenverkehrsanforderungen und der hohen Verfügbarkeit gerecht zu werden.
Als Nächstes besprechen wir einige wichtige Ähnlichkeiten zwischen RabbitMQ und Kafka.
Skalierbarkeit
RabbitMQ kann seine Kapazität zur Nachrichtenverarbeitung sowohl horizontal als auch vertikal erweitern. Sie können dem Server von RabbitMQ mehr Rechenressourcen zuweisen, um die Effizienz des Nachrichtenaustauschs zu erhöhen. In einigen Fällen verwenden Entwickler eine Nachrichtenverteilungs-Technik namens RabbitMQ Consistent Hash Exchange, um die Lastverarbeitung über mehrere Broker hinweg auszugleichen.
Ebenso ermöglicht die Kafka-Architektur das Hinzufügen weiterer Partitionen zu einem bestimmten Thema, um die Nachrichtenlast gleichmäßig zu verteilen.
Fehlertoleranz
Sowohl Kafka als auch RabbitMQ sind robuste Nachrichtenwarteschlangen-Architekturen, die gegen Systemausfälle resistent sind.
Sie können mehrere RabbitMQ-Broker in Clustern gruppieren und sie auf verschiedenen Servern bereitstellen. RabbitMQ repliziert auch Nachrichten in der Warteschlange über verteilte Knoten. Auf diese Weise kann das System nach einem Ausfall, der einen beliebigen Server betrifft, wiederhergestellt werden.
Wie RabbitMQ bietet Apache Kafka eine ähnliche Wiederherstellbarkeit und Redundanz, indem es Kafka-Cluster auf verschiedenen Servern hostet. Jeder Cluster besteht aus Replikaten von Protokolldateien, die Sie im Falle eines Fehlers wiederherstellen können.
Einfache Nutzung
Beide Nachrichtenwarteschlangen-Systeme verfügen über starke Community-Unterstützung und Bibliotheken, die das Senden, Lesen und Verarbeiten von Nachrichten vereinfachen. Dies erleichtert Entwicklern auf beiden Systemen die Entwicklung von Client-Anwendungen.
Sie können beispielsweise Kafka Streams (eine Client-Bibliothek) verwenden, um Nachrichtensysteme auf Kafka und Spring Cloud Data Flow zu erstellen, um damit ereignisgesteuerte Microservices mit RabbitMQ zu erstellen.
Wann sollte Kafka verwendet werden im Gegensatz zu RabbitMQ
Es ist wichtig zu verstehen, dass RabbitMQ und Kafka keine konkurrierenden Message Broker sind. Beide wurden entwickelt, um den Datenaustausch in verschiedenen Anwendungsfällen zu unterstützen, in denen einer besser geeignet ist als der andere.
Als Nächstes besprechen wir einige Anwendungsfälle, die für RabbitMQ und Kafka in Betracht gezogen werden sollten.
Wiederholungen des Ereignis-Streams
Kafka eignet sich für Anwendungen, die die empfangenen Daten erneut analysieren müssen. Sie können Streaming-Daten innerhalb des Aufbewahrungszeitraums mehrfach verarbeiten oder Protokolldateien zur Analyse sammeln.
Die Protokollaggregation mit RabbitMQ ist schwieriger, da Nachrichten nach dem Verbrauch gelöscht werden. Eine Problemumgehung besteht darin, die gespeicherten Nachrichten von den Produzenten erneut abzuspielen.
Datenverarbeitung in Echtzeit
Kafka streamt Nachrichten mit sehr geringer Latenz und eignet sich zur Analyse von Streaming-Daten in Echtzeit. Sie können Kafka beispielsweise als verteilten Überwachungsservice verwenden, um in Echtzeit Warnmeldungen für die Online-Transaktionsverarbeitung auszulösen.
Komplexe Routing-Architektur
RabbitMQ bietet Flexibilität für Kunden mit vagen Anforderungen oder komplexen Routing-Szenarien. Sie können RabbitMQ beispielsweise so einrichten, dass Daten an verschiedene Anwendungen mit unterschiedlichen Bindungen und Austäuschen weitergeleitet werden.
Effektive Nachrichtenzustellung
RabbitMQ wendet das Push-Modell an, was bedeutet, dass der Produzent weiß, ob die Client-Anwendung die Nachricht verbraucht hat. Es eignet sich für Anwendungen, die beim Austausch und der Analyse von Daten bestimmte Sequenzen und Liefergarantien einhalten müssen.
Sprach- und Protokollunterstützung
Entwickler verwenden RabbitMQ für Kundenanwendungen, die Abwärtskompatibilität mit älteren Protokollen wie MQTT und STOMP erfordern. RabbitMQ unterstützt im Vergleich zu Kafka auch eine breitere Palette von Programmiersprachen.
Benutzt Kafka RabbitMQ?
Kafka verwendet RabbitMQ nicht. Es ist ein unabhängiger Message Broker, der Ereignis-Streams in Echtzeit verteilt, ohne RabbitMQ zu verwenden. Bei beiden handelt es sich um separate Datenaustauschsysteme, die unabhängig voneinander arbeiten.
Einige Entwickler leiten jedoch Nachrichten aus dem RabbitMQ-Netzwerk an Kafka weiter. Sie tun dies, weil es mehr Aufwand erfordert, bestehende RabbitMQ-Daten-Pipelines zu dekonstruieren und sie mit Kafka neu aufzubauen.
Zusammenfassung der Unterschiede: Kafka vs. RabbitMQ
| RabbitMQ |
Kafka |
|
| Architektur |
Die Architektur von RabbitMQ ist für komplexes Nachrichten-Routing konzipiert. Es verwendet das Push-Modell. Die Hersteller senden Nachrichten an die Verbraucher mit unterschiedlichen Regeln. |
Kafka verwendet ein partitionsbasiertes Design für Echtzeit-Stream-Verarbeitung mit hohem Durchsatz. Es verwendet das Pull-Modell. Produzenten veröffentlichen Nachrichten zu Themen und Partitionen, die Verbraucher abonnieren. |
| Bearbeitung von Nachrichten |
RabbitMQ-Broker überwachen den Nachrichtenverbrauch. Es löscht Nachrichten, nachdem sie verbraucht wurden. Es unterstützt Nachrichtenprioritäten. |
Verbraucher verfolgen den Nachrichtenabruf mit einem Offset-Tracker. Kafka behält Nachrichten gemäß der Aufbewahrungsrichtlinie bei. Es gibt keine Nachrichtenpriorität. |
| Performance |
RabbitMQ hat eine geringe Latenz. Es sendet Tausende von Nachrichten pro Sekunde. |
Kafka überträgt bis zu Millionen von Nachrichten pro Sekunde in Echtzeit. |
| Programmiersprache und Protokoll |
RabbitMQ unterstützt eine Vielzahl von Sprachen und älteren Protokollen. |
Kafka hat eine begrenzte Auswahl an Programmiersprachen. Es verwendet das Binärprotokoll über TCP für die Datenübertragung. |
Wie kann AWS Ihre RabbitMQ- und Kafka-Anforderungen unterstützen?
Amazon Web Services (AWS) bietet vollständig verwaltete Message-Broker-Services mit niedriger Latenz für RabbitMQ- und Kafka-Implementierungen:
- Verwenden Sie Amazon MQ, um Ihre RabbitMQ-Broker ohne zeitaufwändiges Einrichten bereitzustellen. Amazon MQ verschlüsselt RabbitMQ-Nachrichten bei der Übertragung und im Ruhezustand. Wir sorgen auch für hochverfügbare Daten-Pipelines in allen AWS-Verfügbarkeitszonen.
- Verwenden Sie Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (Amazon MSK), um Ihren Echtzeit-Kafka-Nachrichtenbus einfach einzurichten, zu verarbeiten und zu skalieren. Amazon MSK unterstützt Sie beim Aufbau fehlertoleranter und sicherer Ereignis-Streams mit AWS-Technologien wie Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC).
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