Kafka และ RabbitMQ แตกต่างกันอย่างไร


สร้างบัญชี AWS
สำรวจข้อเสนอการผสานแอปพลิเคชันฟรี
ดูข้อเสนอฟรีสำหรับบริการผสานแอปพลิเคชันในระบบคลาวด์
ดูบริการผสานแอปพลิเคชัน
สร้างสรรค์นวัตกรรมได้เร็วยิ่งขึ้นด้วยชุดบริการผสานแอปพลิเคชันที่ครอบคลุมที่สุด
เรียกดูการฝึกอบรมด้านการผสานแอปพลิเคชัน
เริ่มต้นการฝึกอบรมด้านการผสานแอปพลิเคชันด้วยเนื้อหาที่จัดทำขึ้นโดยผู้เชี่ยวชาญของ AWS
อ่านบล็อกการผสานแอปพลิเคชัน
อ่านข่าวสารล่าสุดและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์การผสานแอปพลิเคชันของ AWS
Kafka และ RabbitMQ แตกต่างกันอย่างไร ความแตกต่างทางสถาปัตยกรรมระหว่าง Kafka เทียบกับ RabbitMQ Kafka และ RabbitMQ จัดการการส่งข้อความแตกต่างกันอย่างไร ความแตกต่างที่สำคัญอื่นๆ ระหว่าง Kafka เทียบกับ RabbitMQ ความคล้ายคลึงกันระหว่าง Kafka และ RabbitMQ คืออะไรบ้าง เมื่อใดที่ควรใช้ Kafka เทียบกับ RabbitMQ Kafka ใช้ RabbitMQ หรือไม่ สรุปความแตกต่างระหว่าง Kafka เทียบกับ RabbitMQ AWS สามารถสนับสนุนข้อกำหนด RabbitMQ และ Kafka ของคุณได้อย่างไร

Kafka และ RabbitMQ แตกต่างกันอย่างไร

Kafka และ RabbitMQ เป็นระบบคิวข้อความที่คุณสามารถใช้ในการประมวลผลสตรีม Data Stream เป็นข้อมูลที่เพิ่มขึ้นในปริมาณมาก ต่อเนื่อง และต้องการการประมวลผลด้วยความเร็วสูง ตัวอย่างเช่น อาจเป็นข้อมูลเซนเซอร์เกี่ยวกับสภาพแวดล้อมที่คุณต้องรวบรวมและประมวลผลอย่างต่อเนื่องเพื่อสังเกตการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิหรือความกดอากาศตามเวลาจริง RabbitMQ เป็น Message Broker แบบกระจายที่รวบรวมข้อมูลการสตรีมจากหลายแหล่งเพื่อกำหนดเส้นทางไปยังปลายทางที่แตกต่างกันสำหรับการประมวลผล Apache Kafka เป็นแพลตฟอร์มการสตรีมสำหรับการสร้างไปป์ไลน์แบบเรียลไทม์และแอปพลิเคชันการสตรีม Kafka มอบระบบการส่งข้อความที่ปรับขนาดได้สูง ทนต่อข้อผิดพลาด และทนทาน พร้อมความสามารถที่มากกว่า RabbitMQ

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลการสตรีม »

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Apache Spark »

ความแตกต่างทางสถาปัตยกรรมระหว่าง Kafka เทียบกับ RabbitMQ

RabbitMQ และ Apache Kafka อนุญาตให้ผู้ผลิตส่งข้อความไปยังผู้บริโภค ผู้ผลิตเป็นแอปพลิเคชันที่เผยแพร่ข้อมูล ในขณะที่ผู้บริโภคเป็นแอปพลิเคชันที่สมัครสมาชิกรับและประมวลผลข้อมูล

ผู้ผลิตและผู้บริโภคมีปฏิสัมพันธ์ที่แตกต่างกันใน RabbitMQ และ Kafka ใน RabbitMQ ผู้ผลิตจะส่งและตรวจสอบว่าข้อความนั้นไปถึงผู้บริโภคที่ตั้งใจไว้หรือไม่ ในทางกลับกัน ผู้ผลิต Kafka จะเผยแพร่ข้อความไปยังคิว โดยไม่คำนึงว่าผู้บริโภคได้เรียกใช้หรือไม่

คุณสามารถมอง RabbitMQ ว่าเป็นที่ทำการไปรษณีย์ที่ได้รับจดหมายและส่งไปยังผู้รับที่ตั้งใจไว้ ในขณะเดียวกัน Kafka จะคล้ายกับไลบรารี ซึ่งจัดระเบียบข้อความไว้บนชั้นวางโดยมีหมวดหมู่ที่แตกต่างกันไปที่ผู้ผลิตได้เผยแพร่ไว้ จากนั้นผู้บริโภคจะอ่านข้อความจากชั้นวางตามลำดับ และจำสิ่งที่พวกเขาได้อ่าน 

วิธีการทางสถาปัตยกรรม RabbitMQ

ตัวรับส่ง RabbitMQ ช่วยให้ใช้เวลาแฝงต่ำและกระจายข้อความที่ซับซ้อนด้วยองค์ประกอบดังต่อไปนี้

  • การแลกเปลี่ยนได้รับข้อความจากผู้ผลิตและกำหนดว่าควรจะส่งไปยังที่ใด
  • คิวคือพื้นที่จัดเก็บที่ได้รับข้อความจากการแลกเปลี่ยนและส่งไปยังผู้บริโภค
  • การผูกมัดเป็นเส้นทางที่เชื่อมต่อการแลกเปลี่ยนกับตัวรับส่ง

ใน RabbitMQ การกำหนดเส้นทางหลักคือคุณสมบัติข้อความที่ถูกใช้ในการกำหนดเส้นทางข้อความจากการแลกเปลี่ยนไปยังคิวที่เฉพาะเจาะจง เมื่อผู้ผลิตส่งข้อความไปยังการแลกเปลี่ยน มันจะรวมไปถึงการกำหนดเส้นทางหลักเป็นส่วนหนึ่งของข้อความ จากนั้นการแลกเปลี่ยนจะใช้การกำหนดเส้นทางหลักนี้เพื่อตรวจสอบว่าคิวข้อความควรจะส่งไปยังที่ใด

วิธีการทางสถาปัตยกรรม Kafka

คลัสเตอร์ Kafka มอบการประมวลผลเหตุการณ์สตรีมอัตราการโอนถ่ายข้อมูลสูงด้วยสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนมากขึ้น องค์ประกอบที่สำคัญบางส่วนของ Kafka มีดังต่อไปนี้

  • ตัวรับส่ง Kafka เป็นเซิร์ฟเวอร์ Kafka ที่ช่วยให้ผู้ผลิตสตรีมข้อมูลไปยังผู้บริโภค ตัวรับส่ง Kafka มีหัวข้อและพาร์ทิชันของตน 
  • หัวข้อคือพื้นที่เก็บข้อมูลที่รวมกลุ่มข้อมูลที่คล้ายคลึงกันไว้ในตัวรับส่ง Kafka 
  • พาร์ทิชันคือพื้นที่เก็บข้อมูลที่มีขนาดเล็กกว่าภายในหัวข้อที่ผู้บริโภคสมัครรับไว้ 
  • ZooKeeper เป็นซอฟต์แวร์พิเศษที่จัดการคลัสเตอร์และพาร์ทิชัน Kafka เพื่อทำให้การสตรีมมีความทนทานต่อข้อผิดพลาด ไม่นานมานี้ ZooKeeper ถูกแทนที่ด้วยโพรโทคอล Apache Kafka Raft (KRaft)

ผู้ผลิตใน Kafka กำหนดข้อความสำคัญสำหรับแต่ละข้อความ จากนั้นตัวรับส่ง Kafka จะเก็บข้อความไว้ในพาร์ทิชันชั้นนำของหัวข้อที่เฉพาะเจาะจงนั้นๆ โพรโทคอล Kraft ใช้อัลกอริทึมฉันทามติในการกำหนดพาร์ทิชันชั้นนำ 

Kafka และ RabbitMQ จัดการการส่งข้อความแตกต่างกันอย่างไร

RabbitMQ และ Apache Kafka ย้ายข้อมูลจากผู้ผลิตให้กับผู้บริโภคในวิธีที่แตกต่างกัน RabbitMQ เป็น Message Broker ที่มีจุดประสงค์ทั่วไปที่จัดลำดับความสำคัญการส่งข้อความแบบต้นทางถึงปลายทาง Kafka เป็นแพลตฟอร์มการสตรีมกิจกรรมที่กระจายที่สนับสนุนการแลกเปลี่ยน Big Data อย่างต่อเนื่องแบบเรียลไทม์

RabbitMQ และ Kafka ถูกออกแบบมาสำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน ซึ่งเป็นเหตุผลที่พวกมันมีการจัดการการส่งข้อความที่แตกต่างกัน ส่วนถัดไป เราจะหารือถึงความแตกต่างที่เฉพาะเจาะจง

การบริโภคข้อความ

บน RabbitMQ ตัวรับส่งจะตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าผู้บริโภคได้รับข้อความ แอปพลิเคชันของผู้บริโภคจะมีบทบาทแบบแพสซีฟ และรอให้ตัวรับส่ง RabbitMQ ทำการพุชข้อความเข้าสู่คิว ยกตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันธนาคารอาจรอการแจ้งเตือนทาง SMS จากซอฟต์แวร์ประมวลผลธุรกรรมส่วนกลาง

อย่างไรก็ตาม ผู้บริโภค Kafka มีการอ่านและติดตามข้อมูลในเชิงรุกมากกว่า เพราะข้อความถูกเพิ่มเข้าไปในไฟล์ข้อมูลบันทึกเชิงกายภาพ ผู้บริโภค Kafka จึงติดตามข้อความสุดท้ายที่พวกเขาได้อ่านและอัปเดตติดตามเครื่องติดตามออฟเซ็ตอย่างต่อเนื่อง เครื่องติดตามออฟเซ็ตเป็นตัวนับที่เพิ่มขึ้นหลังจากอ่านข้อความ โดยกับ Kafka ผู้ผลิตไม่ได้รับรู้ถึงการเรียกข้อความโดยผู้บริโภค 

ลำดับความสำคัญของข้อความ

ตัวรับส่ง RabbitMQ อนุญาตให้ซอฟต์แวร์ผู้ผลิตในการยกระดับข้อความบางอย่างโดยใช้คิวลำดับความสำคัญ แทนที่จะส่งข้อความด้วยระบบเข้าก่อนออกก่อน ตัวรับส่งจะประมวลผลข้อความที่มีความสำคัญสูงกว่าก่อนข้อความปกติ ยกตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันค้าปลีกอาจมีคิวการทำธุรกรรมการขายทุกชั่วโมง อย่างไรก็ตาม ถ้าผู้ดูแลระบบออกข้อความฐานข้อมูลสำรองลำดับความสำคัญ ตัวรับส่งก็จะส่งออกไปในทันที

ซึ่งแตกต่างจาก RabbitMQ ตัว Apache Kafka ไม่สนับสนุนคิวลำดับความสำคัญ โดยมันถือว่าข้อความทั้งหมดมีค่าเท่ากันเมื่อกระจายไปยังพาร์ติชันของมัน 

การจัดลำดับข้อความ

RabbitMQ ส่งและคิวข้อความในลำดับที่เฉพาะเจาะจง เว้นแต่ข้อความลำดับความสำคัญสูงจะถูกจัดคิวเข้าสู่ระบบ ผู้บริโภคจะได้รับข้อความตามลำดับที่ถูกส่งเข้าไป

ในขณะเดียวกัน Kafka ใช้หัวข้อและพาร์ทิชันในการคิวข้อความ เมื่อผู้ผลิตส่งข้อความ มันจะเข้าสู่หัวข้อและพาร์ทิชันที่เฉพาะเจาะจง เนื่องจาก Kafka ไม่สนับสนุนการแลกเปลี่ยนระหว่างผู้ผลิตและผู้บริโภคโดยตรง ผู้บริโภคจึงดึงข้อความจากพาร์ทิชันตามลำดับที่แตกต่างกัน 

การลบข้อความ

ตัวรับส่ง RabbitMQ นำทางข้อความไปยังคิวปลายทาง เมื่ออ่านแล้ว ผู้บริโภคจะส่งการตอบรับ (ACK) กลับไปยังตัวรับส่ง ซึ่งจากนั้นจะทำการลบข้อความจากคิว

โดยแตกต่างจาก RabbitMQ ตัว Apache Kafka ผนวกข้อความไปยังข้อมูลบันทึก ซึ่งจะยังคงอยู่จนกว่าระยะเวลาการเก็บรักษาจะหมดอายุ ด้วยวิธีนั้น ผู้บริโภคสามารถประมวลผลข้อมูลที่สตรีมได้ตลอดเวลาภายในระยะเวลาที่กำหนด

ความแตกต่างที่สำคัญอื่นๆ ระหว่าง Kafka เทียบกับ RabbitMQ

RabbitMQ ให้เส้นทางข้อความที่ซับซ้อนด้วยสถาปัตยกรรมที่เรียบง่าย ในขณะที่ Kafka มี Message Broker ที่คงทนที่ช่วยให้แอปพลิเคชันประมวลข้อมูลในประวัติการสตรีม

ส่วนถัดไป เราจะแบ่งปันความแตกต่างระหว่าง Message Broker ทั้งสองที่มากกว่านั้น 

ประสิทธิภาพ

ทั้ง RabbitMQ และ Kafka มีการส่งข้อความที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับกรณีการใช้งานที่ตั้งใจ อย่างไรก็ตาม Kafka มีประสิทธิภาพดีกว่า RabbitMQ ในความสามารถในการส่งข้อความ

Kafka สามารถส่งข้อความจำนวนล้านข้อความต่อวินาที เพราะมันใช้ดิสก์ I/O ขั้นตอนต่อเนื่อง เพื่อเปิดใช้งานการแลกเปลี่ยนข้อความอัตราการโอนถ่ายข้อมูลสูง ดิสก์ I/O ขั้นตอนต่อเนื่องเป็นระบบจัดเก็บข้อมูลที่จัดเก็บและเข้าถึงข้อมูลจากพื้นที่หน่วยความจำที่อยู่ติดกัน และมีความเร็วกว่าการเข้าถึงดิสก์แบบสุ่ม

อีกทั้ง RabbitMQ ยังสามารถส่งข้อความได้นับล้านต่อวินาที แต่ต้องใช้ตัวรับส่งหลายตัวที่จะทำเช่นนั้นได้ โดยปกติแล้ว เมื่อเฉลี่ยประสิทธิภาพของ RabbitMQ แล้ว มันจะส่งข้อความได้หลายพันข้อความต่อวินาที และอาจช้าลงหากคิวของ RabbitMQ หนาแน่น 

การรักษาความปลอดภัย

RabbitMQ และ Kafka อนุญาตให้แอปพลิเคชันแลกเปลี่ยนข้อความได้อย่างปลอดภัย แต่มีเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน

RabbitMQ มาพร้อมกับเครื่องมือในการควบคุมจัดการสิทธิของผู้ใช้และความปลอดภัยของตัวรับส่ง

ในขณะเดียวกัน สถาปัตยกรรม Apache Kafka ให้การสตรีมกิจกรรมที่เชื่อถือได้กด้วย TLS และ Java Authentication and Authorization Service (JAAS) TLS เป็นเทคโนโลยีการเข้ารหัสที่ป้องกันไม่ให้มีการดักฟังข้อความโดยไม่ได้ตั้งใจ และ JAAS ควบคุมแอปพลิเคชันที่มีการเข้าถึงระบบตัวรับส่ง 

ภาษาการเขียนโปรแกรมและโพรโทคอล

ทั้ง Kafka และ RabbitMQ สนับสนุนภาษา เฟรมเวิร์ก และโพรโทคอลที่นักพัฒนาคุ้นเคยอย่างหลากหลาย

คุณสามารถเขียนโค้ดในภาษา Java และ Ruby เมื่อมีการสร้างแอปพลิเคชันไคลเอ็นต์สำหรับ Kafka และ RabbitMQ นอกจากนี้ Kafka สนับสนุน Python และ Node.js ในขณะที่ RabbitMQ สนับสนุน JavaScript, Go, C, Swift, Spring, Elixir, PHP และ .NET

Kafka ใช้โพรโทคอลไบนารีผ่าน TCP เพื่อสตรีมข้อความผ่านไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ในขณะที่ RabbitMQ สนับสนุน Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) ตามค่าเริ่มต้น อีกทั้ง RabbitMQ ยังสนับสนุนโพรโทคอลดั้งเดิม เช่น Simple Text Orientated Messaging Protocol (STOMP) และ MQTT ในการกำหนดเส้นทางข้อความ

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ MQTT »

ความคล้ายคลึงกันระหว่าง Kafka และ RabbitMQ คืออะไรบ้าง

แอปพลิเคชันจำเป็นต้องมี Message Broker ที่เชื่อถือได้ในการแลกเปลี่ยนข้อมูลบนระบบคลาวด์ ทั้ง RabbitMQ และ Kafka มีแพลตฟอร์มที่สามารถปรับขนาดได้และทนทานต่อความผิดพลาด เพื่อตอบสนองความต้องการการรับส่งข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและความพร้อมใช้งานสูง

ส่วนถัดไป เราจะหารือเกี่ยวกับความคล้ายคลึงกันที่สำคัญบางอย่างระหว่าง RabbitMQ และ Kafka

ความสามารถในการปรับขนาด

RabbitMQ สามารถขยายความสามารถในการจัดการข้อความของมันได้ทั้งแนวนอนและแนวตั้ง คุณสามารถจัดสรรทรัพยากรการประมวลที่มากขึ้นไปยังเซิร์ฟเวอร์ของ RabbitMQ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการแลกเปลี่ยนข้อความ ในบางกรณี นักพัฒนาจะใช้เทคนิคการกระจายข้อความที่เรียกว่า RabbitMQ Consistent Hash Exchange เพื่อการประมวลผลบาลานซ์โหลดทั่วตัวรับส่งที่หลากหลาย

เช่นเดียวกัน สถาปัตยกรรม Kafka ช่วยให้การเพิ่มพาร์ทิชันในหัวข้อที่เฉพาะเจาะจงในการกระจายการโหลดข้อความอย่างเท่าเทียมกันได้มากขึ้น 

ความทนทานต่อความเสียหาย

ทั้ง Kafka และ RabbitMQ มีสถาปัตยกรรมข้อความการจัดคิวที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งมีความยืดหยุ่นต่อระบบล้มเหลว

คุณสามารถรวมกลุ่มตัวรับส่ง RabbitMQ อันหลากหลายเข้าไปยังคลัสเตอร์ และนำไปใช้บนเซิร์ฟเวอร์ที่แตกต่างกัน อีกทั้ง RabbitMQ ยังสำรองข้อความที่ถูกจัดคิวไปทั่วโหนดที่กระจาย สิ่งนี้จะช่วยให้ระบบกู้คืนจากความล้มเหลวที่มีผลต่อเซิร์ฟเวอร์ได้

เช่นเดียวกับ RabbitMQ ตัว Apache Kafka มีความคล้ายเคียงกันในการกู้คืนและความซ้ำซ้อนโดยการโฮสต์คลัสเตอร์ Kafka บนเซิร์ฟเวอร์ที่แตกต่างกัน แต่ละคลัสเตอร์ประกอบด้วยแบบจำลองของไฟล์บันทึกข้อมูลที่คุณสามารถกู้คืนในกรณีเกิดความล้มเหลว

ใช้งานง่าย

ทั้งสองระบบคิวข้อความมีการสนับสนุนจากชุมชนที่แข็งแกร่ง และไลบรารีที่ทำให้มันง่ายที่จะส่ง อ่าน และประมวลผลข้อความ โดยสิ่งนี้จะทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชันไคลเอ็นต์มีความง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาในทั้งสองระบบ

ยกตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ Kafka Stream (ไลบรารีไคลเอ็นต์) เพื่อสร้างระบบการส่งข้อความบน Kafka และ Spring Cloud Data Flow ในการสร้างไมโครเซอร์วิสที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ด้วย RabbitMQ

เมื่อใดที่ควรใช้ Kafka เทียบกับ RabbitMQ

สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่า RabbitMQ และ Kafka ไม่ใช่ Message Broker ที่แข่งขันกัน ทั้งสองตัวถูกออกแบบมาเพื่อสนับสนุนการแลกเปลี่ยนข้อมูลในกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันที่ตัวหนึ่งมีความเหมาะสมมากกว่าอีกตัว

ส่วนถัดไป เราจะหารือเกี่ยวกับกรณีการใช้งานบางกรณีที่ควรพิจารณาสำหรับ RabbitMQ และ Kafka

การเล่นสตรีมกิจกรรมซ้ำ

Kafka เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับซ้ำ คุณสามารถประมวลผลข้อมูลการสตรีมหลายครั้งภายในระยะเวลาการเก็บรักษา หรือการรวบรวมข้อมูลบันทึกเพื่อการวิเคราะห์

การรวมข้อมูลบันทึกกับ RabbitMQ เป็นความท้าทายยิ่งขึ้น เนื่องจากข้อความจะถูกลบเมื่อถูกบริโภค วิธีแก้ปัญหาคือการเล่นข้อความที่เก็บไว้จากผู้ผลิตซ้ำ

การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์

Kafka จะสตรีมข้อความด้วยเวลาแฝงที่ต่ำมาก และเหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์ ยกตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ Kafka เป็นบริการตรวจสอบแบบกระจายเพื่อเพิ่มการแจ้งเตือนสำหรับการประมวลผลธุรกรรมออนไลน์แบบเรียลไทม์

สถาปัตยกรรมการกำหนดเส้นทางที่ซับซ้อน

RabbitMQ ให้ความยืดหยุ่นสำหรับไคลเอ็นต์ที่มีความต้องการคลุมเครือหรือสถานการณ์การกำหนดเส้นทางที่ซับซ้อน ยกตัวอย่างเช่น คุณสามารถตั้งค่า RabbitMQ เพื่อกำหนดเส้นทางข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันด้วยการผูกมัดและการแลกเปลี่ยนที่แตกต่างกัน

การจัดส่งข้อความที่มีประสิทธิภาพ

RabbitMQ ใช้โมเดลการพุช ซึ่งหมายความว่าผู้ผลิตจะรู้ว่าแอปพลิเคชันของไคลเอ็นต์ได้บริโภคข้อความหรือไม่ มันเหมาะสมกับแอปพลิเคชันที่ต้องเป็นไปตามลำดับที่เฉพาะเจาะจง และการจัดส่งที่มีการรับประกันเมื่อแลกเปลี่ยนและวิเคราะห์ข้อมูล 

การสนับสนุนภาษาและโพรโทคอล

นักพัฒนาใช้ RabbitMQ สำหรับการแอปพลิเคชันของไคลเอ็นต์ที่ต้องการความเข้ากันได้ย้อนหลังกับโพรโทคอลดั้งเดิม เช่น MQTT และ STOMP อีกทั้ง RabbitMQ ยังสนับสนุนภาษาโปรแกรมที่กว้างกว่าเมื่อเทียบกับ Kafka

Kafka ใช้ RabbitMQ หรือไม่

Kafka ไม่ได้ใช้ RabbitMQ มันเป็น Message Broker อิสระที่กระจายการสตรีมกิจกรรมแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องใช้ RabbitMQ ทั้งสองตัวเป็นระบบแลกเปลี่ยนข้อมูลที่แยกต่างหาก ซึ่งทำงานเป็นอิสระจากกันและกัน

อย่างไรก็ตาม นักพัฒนาบางรายกำหนดเส้นทางข้อความจากเครือข่าย RabbitMQ เข้าไปใน Kafka พวกเขาทำเช่นนั้นเพราะมันต้องใช้ความพยายามมากกว่าในการแยกไปป์ไลน์ข้อมูล RabbitMQ ที่มีอยู่และสร้างขึ้นมาใหม่ด้วย Kafka 

สรุปความแตกต่างระหว่าง Kafka เทียบกับ RabbitMQ

 

RabbitMQ

Kafka

สถาปัตยกรรม

สถาปัตยกรรม RabbitMQ ถูกออกแบบมาสำหรับการกำหนดเส้นทางข้อความที่ซับซ้อน มันใช้โมเดลการพุช ผู้ผลิตส่งข้อความไปยังผู้บริโภคด้วยกฎระเบียบที่แตกต่างกัน 

Kafka ใช้การออกแบบพาร์ทิชันที่ใช้ในเรียลไทม์ การประมวลผลอัตราการโอนถ่ายข้อมูลสูง มันใช้โมเดลการดึง ผู้ผลิตเผยแพร่ข้อความไปยังหัวข้อและพาร์ทิชันที่ผู้บริโภคสมัครรับไว้ 

การจัดการข้อความ

ตัวรับส่ง RabbitMQ ตรวจสอบการบริโภคข้อความ มันจะลบข้อความหลังจากที่ถูกบริโภคเรียบร้อย มันสนับสนุนการจัดลำดับความสำคัญของข้อความ 

ผู้บริโภคติดตามการเรียกข้อความด้วยเครื่องติดตามออฟเซ็ต Kafka เก็บรักษาข้อความตามนโยบายการเก็บรักษา โดยไม่มีลำดับความสำคัญของข้อความ 

ประสิทธิภาพ

RabbitMQ มีเวลาแฝงต่ำ มันส่งได้เป็นพันข้อความต่อวินาที

Kafka มีการส่งแบบเรียลไทม์ถึงล้านข้อความต่อวินาที

ภาษาการเขียนโปรแกรมและโพรโทคอล

RabbitMQ สนับสนุนความหลากหลายของภาษาและโพรโทคอลดั้งเดิม

Kafka มีทางเลือกที่จำกัดของภาษาการเขียนโปรแกรม มันใช้โพรโทคอลแบบไบนารีผ่าน TCP สำหรับการส่งข้อมูล 

AWS สามารถสนับสนุนข้อกำหนด RabbitMQ และ Kafka ของคุณได้อย่างไร

Amazon Web Services (AWS) มอบเวลาแฝงต่ำและบริการ Message Broker ที่มีการจัดการอย่างเต็มที่ทั้งสำหรับการใช้งาน RabbitMQ และ Kafka

  • ใช้ Amazon MQ เพื่อจัดเตรียมตัวรับส่ง RabbitMQ ของคุณโดยไม่มีการตั้งค่าที่ใช้เวลานาน Amazon MQ เข้ารหัสข้อความ RabbitMQ ในการโอนย้ายและการพักเก็บ อีกทั้งเรายังรับรองในไปป์ไลน์ข้อมูลที่มีความพร้อมใช้งานสูงทั่วทั้ง AWS Availability Zone 
  • ใช้ Amazon Managed Streaming สำหรับ Apache Kafka (Amazon MSK) ในการตั้งค่า ประมวลผล และปรับขนาดบัสข้อความ Kafka ของคุณแบบเรียลไทม์ Amazon MSK ช่วยให้คุณสร้างสตรีมกิจกรรมที่ทนทานต่อความผิดพลาดและปลอดภัยด้วยเทคโนโลยีของ AWS เช่น Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)

เริ่มต้นใช้งาน Message Broker บน AWS ด้วยการสร้างบัญชีวันนี้

ขั้นตอนถัดไปกับ AWS

เริ่มต้นสร้างด้วย RabbitMQ
เรียนรู้วิธีเริ่มต้นใช้งาน Amazon MQ 
เริ่มต้นสร้างด้วย Kafka
เรียนรู้วิธีการเริ่มต้นกับ Amazon Managed Streaming สำหรับ Apache Kafka