Kafka vs RabbitMQ: Quais são as maiores diferenças e quais você deve aprender

O que é Kafka?

Kafka é uma plataforma distribuída de código aberto relativamente nova para streaming de eventos, lançada em 2011, abrindo caminho para a taxa de transferência bruta. Ele é escrito em Scala e Java e é um barramento de mensagens pub/sub usado em replays e fluxos de dados de alta entrada. Ele não depende da fila de mensagens, mas concentra-se em anexar mensagens ao log. Essas mensagens são deixadas no log e permanecem até que o consumidor o abra ou atinja o limite de retenção.

A abordagem baseada em pull usada pelo Kafka permite que os usuários solicitem lotes de mensagens de deslocamentos específicos. Esse sistema de envio de mensagens em lote é usado para maior rendimento e entrega contínua de mensagens.

Kafka é usado principalmente para streaming de A para B, onde o roteamento complexo não é usado. Ele produz o máximo rendimento e é ideal para processamento de fluxo, origem de eventos e execução de alterações de modelagem em um sistema como uma sequência de eventos. O Kafka também é adequado para processar dados em pipelines de vários estágios. É usado como uma estrutura para ler, reler, armazenar e analisar dados de streaming.

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O que é RabbitMQ?

O RabbitMQ é outro agente de mensagens de código aberto e usado para entrega contínua de mensagens em cenários de roteamento complicados. Normalmente funciona como um cluster de nós onde as filas são dispersas pelos nós para replicar alta disponibilidade e tolerância a falhas.

O RabbitMQ é usado por desenvolvedores para processar trabalhos em segundo plano relevantes e de alto rendimento e também é usado na intercomunicação e entre aplicativos. RabbitMQ também é usado para realizar roteamentos complexos para pessoas e para integrar diversos serviços e aplicações com lógica de roteamento que não é trivial.

Os servidores da Web usam o RabbitMQ para uma rápida solicitação-resposta e compartilham cargas entre trabalhadores sob alta carga. Ele também é usado para lidar com tarefas de longa duração ou trabalhos em segundo plano, como converter PDF, digitalizar arquivos ou dimensionar uma imagem.

RabbitMQ vs Kafka

Embora Rabbit MQ e Kafka não sejam a mesma coisa, tudo se resume a esses dois quando se trata de escolher as opções de mensagens. No entanto, pode ser um desafio determinar qual dos dois é melhor. Portanto, em vez de se concentrar nos contras, tome sua decisão com base em suas necessidades, nos recursos de ambos os serviços e nos conjuntos de habilidades necessários para executar esses serviços. Essas estruturas de mensagens têm recursos variados e abordam o campo de mensagens de maneira diferente.

Aqui está um gráfico detalhando as diferenças mais significativas entre os dois: -

Requisitos e casos de uso

É claro que a escolha entre RabbitMQ e Kafka depende do caso de uso. O design do agente de mensagens do RabbitMQ é ótimo para casos de uso com garantias por mensagem e certas necessidades de roteamento. Por outro lado, o Kafka possui um log somente de acréscimo que permite aos desenvolvedores acessar o histórico de fluxo e uma abordagem mais direta ao processamento de fluxo.

Embora o RabbitMQ ofereça aos desenvolvedores o modelo de fila tradicional, ele também introduziu uma nova modelagem de estrutura de dados, um log somente de acréscimo que consome semântica não destrutiva. Essa nova estrutura de dados é feita para funcionar de maneira semelhante ao log persistente de Kafka. É, sem dúvida, uma adição empolgante para os usuários do RabbitMQ que também desejam levar seu caso de uso de streaming adiante. Esse recurso não será apenas compatível com o protocolo AMQP, mas também introduzirá um protocolo de fluxo baseado em binário.

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Experiência do desenvolvedor

A experiência do desenvolvedor de Kafka e RabbitMQ permaneceu basicamente a mesma. A única coisa que mudou foi a lista de bibliotecas e, o mais importante, os clientes continuam crescendo. É tudo graças ao trabalho de suas comunidades particulares, respectivamente, de suas plataformas.

Ambas as listas de bibliotecas cliente do RabbitMQ e do Kafka cresceram constantemente ao longo dos anos. Mais frameworks e linguagens ganharam fama e cresceram em popularidade. Também houve um crescimento exponencial do Kafka Streams, e a implementação de uma biblioteca cliente facilita muito o processamento de dados de streaming entre os desenvolvedores. É mais comumente usado para ler dados do Kafka, processá-los e gravá-los em uma fila diferente do Kafka. Portanto, é uma ótima opção para desenvolvedores que desejam desenvolver aplicativos de streaming enquanto aproveitam bancos de dados relacionais.

Isso também pode ser feito com o RabbitMQ, assim como o Kafka com a ajuda de algumas outras peças, como o Spring Cloud Data Flow. Com as mudanças de streaming recém-desenvolvidas para o RabbitMQ, novas maneiras e novos caminhos têm sido relacionados à interação com o RabbitMQ em nome do desenvolvedor.

Segurança e Operações

O RabbitMQ possui uma interface de administração muito mais funcional e prática que ajuda a gerenciar usuários e filas com facilidade. Kafka, por outro lado, é dependente de JAAS e TLS.

Portanto, a escolha final entre RabbitMQ ou Kafka depende inteiramente dos requisitos específicos e do caso de uso específico. No entanto, a maioria dos cenários de segurança pode ter uma conclusão verdadeira com qualquer uma das duas tecnologias.

Nos últimos anos, o Kubernetes afetou as operações de serviços e muito trabalho foi feito para permitir que os operadores de infraestrutura executem o Kafka e o RabbitMQ no Kubernetes. O gráfico Kafka Helm e o operador RabbitMQ são louváveis ​​por configurar esses serviços e executá-los no Kubernetes.

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Conclusão

A escolha entre RabbitMQ ou Kafka pode ser bastante complicada devido ao uso semelhante, bem como à rápida melhoria com o tempo. A decisão deve ser totalmente baseada no cenário individual e no caso de uso. Se puder, tente se familiarizar com Kafka e RabbitMQ, pois isso aumentará suas chances de conseguir empregos bem remunerados. Além disso, isso o tornará um candidato mais atraente quando você se sentar para entrevistas de emprego.

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