Kafka vs. RabbitMQ: Was sind die größten Unterschiede und welche sollten Sie lernen?

Was ist Kafka?

Kafka ist eine relativ neue verteilte Open-Source-Plattform für Event-Streaming, die 2011 veröffentlicht wurde und den Weg für Rohdurchsatz ebnet. Es ist in Scala und Java geschrieben und ist ein Pub/Sub-Nachrichtenbus, der für die Wiedergabe und Streams von High-Ingress-Daten verwendet wird. Es verlässt sich nicht auf die Nachrichtenwarteschlange, sondern konzentriert sich stattdessen auf das Anhängen von Nachrichten an das Protokoll. Diese Nachrichten werden im Protokoll belassen und verbleiben dort, bis der Verbraucher sie öffnet oder das Aufbewahrungslimit erreicht.

Der von Kafka verwendete Pull-basierte Ansatz ermöglicht es Benutzern, Nachrichten-Batches von bestimmten Offsets anzufordern. Dieses Nachrichten-Batching-System wird für einen höheren Durchsatz und eine nahtlose Übermittlung von Nachrichten verwendet.

Kafka wird hauptsächlich für das Streaming von A nach B verwendet, wo auf komplexes Routing verzichtet wird. Es erzeugt den maximalen Durchsatz und ist ideal für Stream-Verarbeitung, Event-Sourcing und die Ausführung von Modellierungsänderungen an einem System als Abfolge von Ereignissen. Kafka eignet sich auch für die Verarbeitung von Daten in mehrstufigen Pipelines. Es wird als Framework zum Lesen, erneuten Lesen, Speichern und Analysieren von Streaming-Daten verwendet.

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Was ist RabbitMQ?

RabbitMQ ist ein weiterer Open-Source-Message-Broker, der für die nahtlose Übermittlung von Nachrichten in komplizierten Routing-Szenarien verwendet wird. Es funktioniert normalerweise als Cluster von Knoten, bei dem Warteschlangen über die Knoten verteilt sind, um Hochverfügbarkeit und Fehlertoleranz zu replizieren.

RabbitMQ wird von Entwicklern verwendet, um Hochdurchsatz- und relevante Hintergrundjobs zu verarbeiten, und wird auch in der Kommunikation und zwischen Anwendungen verwendet. RabbitMQ wird auch verwendet, um komplexes Routing zu Personen durchzuführen und zahlreiche Dienste und Anwendungen mit nicht trivialer Routing-Logik zu integrieren.

Webserver verwenden RabbitMQ für eine schnelle Anfrage-Antwort und teilen Lasten unter Arbeitern unter hoher Last. Es wird auch für langwierige Aufgaben oder Hintergrundjobs wie das Konvertieren von PDF-Dateien, das Scannen von Dateien oder das Skalieren eines Bildes verwendet.

RabbitMQ gegen Kafka

Obwohl Rabbit MQ und Kafka nicht dasselbe sind, läuft alles auf diese beiden hinaus, wenn es um die Auswahl von Messaging-Optionen geht. Es kann jedoch schwierig sein zu bestimmen, welches der beiden besser ist. Anstatt sich auf die Nachteile zu konzentrieren, treffen Sie Ihre Entscheidung daher auf der Grundlage Ihrer Bedürfnisse, der Funktionen dieser beiden Dienste und der Fähigkeiten, die zum Ausführen dieser Dienste erforderlich sind. Diese Messaging-Frameworks verfügen über vielfältige Funktionen und gehen auf unterschiedliche Weise an das Messaging-Feld heran.

Hier ist ein Diagramm, das die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden aufschlüsselt:

Anforderungen und Anwendungsfälle

Es ist klar, dass die Wahl zwischen RabbitMQ und Kafka vom Anwendungsfall abhängt. Das Message-Broker-Design von RabbitMQ eignet sich hervorragend für Anwendungsfälle mit Garantien pro Nachricht und bestimmten Routing-Anforderungen. Im Gegensatz dazu verfügt Kafka über ein reines Anhängeprotokoll, das Entwicklern den Zugriff auf den Stream-Verlauf und einen direkteren Ansatz für die Stream-Verarbeitung ermöglicht.

Während RabbitMQ Entwicklern das traditionelle Warteschlangenmodell bietet, hat es auch eine neue Datenstrukturmodellierung eingeführt, ein nur anhängendes Protokoll mit einer verbrauchenden Semantik, die nicht destruktiv ist. Diese neue Datenstruktur funktioniert ähnlich wie das persistente Protokoll von Kafka. Es ist zweifellos eine aufregende Ergänzung für Benutzer von RabbitMQ, die auch ihren Streaming-Anwendungsfall weiterentwickeln möchten. Diese Funktion wird nicht nur mit dem AMQP-Protokoll kompatibel gemacht, sondern auch ein binäres Stream-Protokoll einführen.

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Entwicklererfahrung

Die Entwicklererfahrung von Kafka und RabbitMQ ist im Wesentlichen gleich geblieben. Das einzige, was sich geändert hat, ist die Liste der Bibliotheken, und vor allem wächst die Zahl der Kunden weiter. All dies ist der Arbeit ihrer jeweiligen Communitys bzw. ihrer Plattformen zu verdanken.

Beide Client-Bibliothekslisten von RabbitMQ und Kafka sind im Laufe der Jahre stetig gewachsen. Weitere Frameworks und Sprachen haben Berühmtheit erlangt und an Popularität gewonnen. Auch Kafka Streams hat ein exponentielles Wachstum erlebt, und die Implementierung einer Client-Bibliothek macht es viel einfacher, Streaming-Daten unter Entwicklern zu verarbeiten. Es wird am häufigsten verwendet, um Daten aus Kafka zu lesen, zu verarbeiten und in eine andere Kafka-Warteschlange zu schreiben. Daher ist es eine großartige Option für Entwickler, die Streaming-Anwendungen entwickeln und gleichzeitig relationale Datenbanken nutzen möchten.

Dies kann auch mit RabbitMQ erreicht werden, genau wie Kafka die Hilfe einiger anderer Teile wie Spring Cloud Data Flow nutzt. Mit den sich neu entwickelnden Streaming-Änderungen für RabbitMQ wurden im Namen des Entwicklers neue Wege und neuere Wege in Bezug auf die Interaktion mit RabbitMQ aufgezeigt.

Sicherheit und Betrieb

RabbitMQ hat eine viel funktionalere und praktischere Verwaltungsoberfläche, die hilft, Benutzer und Warteschlangen einfach zu verwalten. Kafka hingegen ist auf JAAS und TLS angewiesen.

Daher hängt die endgültige Wahl zwischen RabbitMQ oder Kafka vollständig von den jeweiligen Anforderungen und dem spezifischen Anwendungsfall ab. Die meisten Sicherheitsszenarien können jedoch mit einer der beiden Technologien zu einem echten Ergebnis führen.

In den letzten Jahren hat Kubernetes den Betrieb von Diensten beeinflusst, und es wurde viel Arbeit geleistet, damit Infrastrukturbetreiber sowohl Kafka als auch RabbitMQ auf Kubernetes ausführen können. Das Kafka-Helm-Diagramm und der RabbitMQ-Operator sind lobenswert für die Konfiguration dieser Dienste und deren Ausführung auf Kubernetes.

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Fazit

Die Wahl zwischen RabbitMQ oder Kafka kann aufgrund ihrer ähnlichen Verwendung sowie ihrer schnellen Verbesserung mit der Zeit ziemlich schwierig sein. Die Entscheidung sollte vollständig auf dem individuellen Szenario und dem Anwendungsfall basieren. Versuchen Sie nach Möglichkeit, sich sowohl mit Kafka als auch mit RabbitMQ vertraut zu machen, da dies Ihre Chancen auf hochbezahlte Jobs erhöht. Außerdem macht es Sie zu einem attraktiveren Kandidaten, wenn Sie zu Vorstellungsgesprächen sitzen.

Es gibt mehrere Kurse, in denen die Bedeutung von Big Data, seine Funktionsweise und die Implementierung von Kafka und RabbitMQ erläutert werden. Wenn Sie sich für einen zuverlässigen Kurs zum Advanced Certificate Program in Big Data von IITB anmelden möchten , dann suchen Sie nicht weiter. Der Kurs von upGrad hilft Ihnen dabei, branchenrelevante Fähigkeiten wie Datenverarbeitung mit PySpark, Data Warehousing, MapReduce, Big Data-Verarbeitung in der Cloud, Echtzeitverarbeitung und dergleichen zu erwerben.

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