¿Cuál es la diferencia entre Kafka y RabbitMQ?
Kafka y RabbitMQ son sistemas de colas de mensajes que se pueden utilizar para el procesamiento de secuencias. Una secuencia de datos son datos de gran volumen, continuos e incrementales que requieren un procesamiento de alta velocidad. Por ejemplo, podrían ser datos de sensores sobre el entorno que se deben recopilar y procesar continuamente para observar en tiempo real los cambios de temperatura o de presión atmosférica. RabbitMQ es un agente de mensajes distribuido que recopila datos de streaming de múltiples orígenes para dirigirlos a diferentes destinos para su procesamiento. Apache Kafka es una plataforma de streaming para crear canalizaciones de datos en tiempo real y aplicaciones de streaming. Kafka proporciona un sistema de mensajería altamente escalable, tolerante a errores y duradero que cuenta con más capacidades que RabbitMQ.
Diferencias arquitectónicas: Kafka en comparación con RabbitMQ
RabbitMQ y Apache Kafka permiten a los productores enviar mensajes a los consumidores. Los productores son aplicaciones que publican información, mientras que los consumidores son aplicaciones que se suscriben a la información y la procesan.
Los productores y los consumidores interactúan de manera diferente en RabbitMQ y Kafka. En RabbitMQ, el productor envía y supervisa si el mensaje llega al consumidor previsto. Por otro lado, los productores de Kafka publican los mensajes en la cola independientemente de que los consumidores los hayan recuperado o no.
Puede pensar en RabbitMQ como una oficina de correos que recibe correo y lo entrega a los destinatarios previstos. Mientras tanto, Kafka es similar a una biblioteca, que organiza los mensajes que publican los productores en estantes con diferentes géneros. A continuación, los consumidores leen los mensajes de las estanterías respectivas y recuerdan lo que han leído.
Enfoque arquitectónico de RabbitMQ
Un agente de RabbitMQ permite distribuciones de mensajes complejas y de baja latencia con los siguientes componentes:
- Un intercambio recibe mensajes del productor y determina a dónde deben enviarse
- Una cola es el almacenamiento que recibe mensajes de un intercambio y los envía a los consumidores.
- Un enlace es un camino que conecta un intercambio y un agente
En RabbitMQ, una clave de enrutamiento es un atributo de mensaje que se utiliza para dirigir los mensajes de un intercambio a una cola específica. Cuando un productor envía un mensaje a un intercambio, incluye una clave de enrutamiento como parte del mensaje. A continuación, el intercambio utiliza esta clave de enrutamiento para determinar a qué cola debe entregarse el mensaje.
Enfoque arquitectónico de Kafka
Un clúster de Kafka proporciona un procesamiento de eventos de flujo de alto rendimiento con una arquitectura más compleja. Estos son algunos de los componentes clave de Kafka:
- Un agente de Kafka es un servidor de Kafka que permite a los productores transmitir datos a los consumidores. El agente de Kafka contiene temas y sus respectivas particiones.
- Un tema es el almacenamiento de datos que agrupa datos similares en un agente de Kafka.
- Una partición es un almacenamiento de datos más pequeño dentro de un tema al que los consumidores se suscriben.
- ZooKeeper es un software especial que administra los clústeres y particiones de Kafka para proporcionar una transmisión tolerante a errores. ZooKeeper ha sido reemplazado recientemente por el protocolo Apache Kafka Raft (KRaft).
Los productores de Kafka asignan una clave de mensaje a cada mensaje. A continuación, el agente de Kafka almacena el mensaje en la partición inicial de ese tema específico. El protocolo KRaft utiliza algoritmos de consenso para determinar la partición principal.
¿En qué se diferencian la gestión de mensajes de Kafka y la de RabbitMQ?
RabbitMQ y Apache Kafka transfieren los datos de los productores a los consumidores de diferentes maneras. RabbitMQ es un agente de mensajes de uso general que prioriza la entrega de mensajes de principio a fin. Kafka es una plataforma de transmisión de eventos distribuida que permite el intercambio continuo de macrodatos en tiempo real.
RabbitMQ y Kafka están diseñados para diferentes casos de uso, por lo que gestionan los mensajes de forma diferente. A continuación, analizamos algunas diferencias específicas.
Consumo de mensajes
En RabbitMQ, el agente se asegura de que los consumidores reciban el mensaje. La aplicación para los consumidores asume una función pasiva y espera a que el agente de RabbitMQ ingrese el mensaje en la cola. Por ejemplo, una aplicación bancaria podría esperar las alertas por SMS del software central de procesamiento de transacciones.
Sin embargo, los consumidores de Kafka son más proactivos a la hora de leer y rastrear la información. A medida que los mensajes se agregan a los archivos de registro físicos, los consumidores de Kafka mantienen un registro del último mensaje que han leído y actualizan el rastreador de desplazamiento en consecuencia. Un rastreador de desplazamiento es un contador que aumenta después de leer un mensaje. Con Kafka, el productor no tiene conocimiento de la recuperación de mensajes por parte de los consumidores.
Prioridad del mensaje
Los agentes de RabbitMQ permiten al software del productor escalar ciertos mensajes mediante la cola prioritaria. En lugar de enviar mensajes con el orden primero en entrar, primero en salir, el agente procesa los mensajes con mayor prioridad antes que los mensajes normales. Por ejemplo, una aplicación de venta minorista puede poner en cola las transacciones de venta cada hora. Sin embargo, si el administrador del sistema emite un mensaje de base de datos de respaldo prioritario, el agente lo envía inmediatamente.
A diferencia de RabbitMQ, Apache Kafka no admite colas prioritarias. Trata todos los mensajes de la misma manera cuando los distribuye a sus respectivas particiones.
Orden de mensajes
RabbitMQ envía y pone en cola los mensajes en un orden específico. A menos que haya un mensaje de mayor prioridad en cola en el sistema, los consumidores reciben los mensajes en el orden en que se enviaron.
Por el contrario, Kafka usa temas y particiones para poner en cola los mensajes. Cuando un productor envía un mensaje, se transfiere a un tema y una partición específicos. Como Kafka no apoya los intercambios directos entre productores y consumidores, el consumidor extrae los mensajes de la partición en un orden diferente.
Eliminación de mensajes
Un agente de RabbitMQ dirige el mensaje a la cola de destino. Una vez leído, el consumidor envía una respuesta de acuse de recibo (ACK) al agente, que luego elimina el mensaje de la cola.
A diferencia de RabbitMQ, Apache Kafka agrega el mensaje a un archivo de registro, que permanece hasta que finalice su período de retención. De esta forma, los consumidores pueden volver a procesar los datos transmitidos en cualquier momento dentro del período estipulado.
Otras diferencias clave: Kafka en comparación con RabbitMQ
RabbitMQ ofrece un enrutamiento de mensajes complejo con una arquitectura sencilla, mientras que Kafka ofrece un sistema agente de mensajes duradero que permite a las aplicaciones procesar los datos del historial de transmisiones.
A continuación, indicamos más diferencias entre ambos agentes de mensajes.
Rendimiento
Tanto RabbitMQ como Kafka ofrecen una transmisión de mensajes de alto rendimiento para los casos de uso previstos. Sin embargo, Kafka supera a RabbitMQ en capacidad de transmisión de mensajes.
Kafka puede enviar millones de mensajes por segundo, ya que utiliza la E/S secuencial del disco para permitir un intercambio de mensajes de alto rendimiento. La E/S secuencial de discos es un sistema de almacenamiento que almacena y accede a los datos del espacio de memoria adyacente, y es más rápido que el acceso aleatorio a un disco.
RabbitMQ también puede enviar millones de mensajes por segundo, pero requiere que varios agentes lo hagan. Por lo general, el rendimiento de RabbitMQ tiene un promedio de miles de mensajes por segundo y puede ralentizarse si las colas de RabbitMQ están congestionadas.
Seguridad
RabbitMQ y Kafka permiten a las aplicaciones intercambiar mensajes de forma segura, pero con diferentes tecnologías.
RabbitMQ incluye herramientas administrativas para administrar los permisos de los usuarios y garantizar la seguridad.
Mientras tanto, la arquitectura de Apache Kafka proporciona flujos de eventos seguros con TLS y Java Authentication and Authentication Service (JAAS). TLS es una tecnología de cifrado que evita la escucha involuntaria de los mensajes, y JAAS controla qué aplicación tiene acceso al sistema del agente de mensajes.
Lenguajes de programación y protocolos
Tanto Kafka como RabbitMQ admiten varios lenguajes, marcos y protocolos con los que los desarrolladores están familiarizados.
Puede programar en Java y Ruby cuando cree aplicaciones cliente para Kafka y RabbitMQ. Además, Kafka es compatible con Python y Node.js, mientras que RabbitMQ es compatible con JavaScript, Go, C, Swift, Spring, Elixir, PHP y.NET.
Kafka usa el protocolo binario a través de TCP para transmitir mensajes a través de canalizaciones de datos en tiempo real, mientras que RabbitMQ admite el protocolo de cola de mensajes avanzado (AMQP) de forma predeterminada. RabbitMQ también admite protocolos antiguos, como el protocolo de transferencia de mensajes de texto simple (STOMP) y MQTT para dirigir los mensajes.
¿Qué tienen en común Kafka y RabbitMQ?
Las aplicaciones necesitan agentes de mensajes fiables para intercambiar datos en la nube. Tanto RabbitMQ como Kafka proporcionan plataformas escalables y tolerantes a errores para satisfacer las demandas de tráfico y alta disponibilidad en aumento.
A continuación, analizamos algunas similitudes clave entre RabbitMQ y Kafka.
Escalabilidad
RabbitMQ puede ampliar su capacidad de gestión de mensajes tanto horizontal como verticalmente. Puede asignar más recursos de computación al servidor de RabbitMQ para aumentar la eficiencia del intercambio de mensajes. En algunos casos, los desarrolladores utilizan una técnica de distribución de mensajes llamada intercambio de hash consistente de RabbitMQ para equilibrar el procesamiento de la carga entre varios agentes.
Del mismo modo, la arquitectura Kafka permite agregar más particiones a un tema específico para distribuir la carga de mensajes de manera uniforme.
Tolerancia a errores
Tanto Kafka como RabbitMQ son arquitecturas sólidas de colas de mensajes resistentes a errores del sistema.
Puede agrupar varios agentes de RabbitMQ en clústeres e implementarlos en diferentes servidores. RabbitMQ también replica los mensajes en cola en nodos distribuidos. Esto permite que el sistema se recupere de un error que afecte a cualquier servidor.
Al igual que RabbitMQ, Apache Kafka comparte una capacidad de recuperación y redundancia similares al alojar clústeres de Kafka en diferentes servidores. Cada clúster se compone de réplicas de archivos de registro que puede recuperar en caso de error.
Facilidad de uso
Ambos sistemas de cola de mensajes cuentan con un sólido apoyo de la comunidad y bibliotecas que simplifican el envío, la lectura y el procesamiento de mensajes. Esto facilita el desarrollo de aplicaciones cliente para los desarrolladores de ambos sistemas.
Por ejemplo, puede usar Kafka Streams (una biblioteca cliente) para crear sistemas de mensajería en Kafka y Spring Cloud Data Flow para crear microservicios basados en eventos con RabbitMQ.
Cuándo usar Kafka o RabbitMQ
Es importante entender que RabbitMQ y Kafka no compiten entre sí por los agentes de mensajes. Ambos se diseñaron para permitir el intercambio de datos en diferentes casos de uso en los que uno es más adecuado que el otro.
A continuación, analizamos algunos casos de uso a tener en cuenta para RabbitMQ y Kafka.
Repeticiones de transmisiones de eventos
Kafka es adecuado para aplicaciones que necesitan volver a analizar los datos recibidos. Puede procesar los datos de transmisión varias veces durante el período de retención o recopilar archivos de registro para su análisis.
La agregación de registros con RabbitMQ es más complicada, ya que los mensajes se eliminan una vez consumidos. Una solución alternativa consiste en reproducir los mensajes almacenados de los productores.
Procesamiento de datos en tiempo real
Kafka transmite mensajes con una latencia muy baja y es adecuado para analizar los datos de streaming en tiempo real. Por ejemplo, puede utilizar Kafka como un servicio de supervisión distribuido para generar alertas sobre el procesamiento de transacciones en línea en tiempo real.
Arquitectura de enrutamiento compleja
RabbitMQ ofrece flexibilidad a los clientes con requisitos imprecisos o escenarios de enrutamiento complejos. Por ejemplo, puede configurar RabbitMQ para que dirija los datos a diferentes aplicaciones mediante diferentes enlaces e intercambios.
Entrega eficaz de mensajes
RabbitMQ aplica el modelo push, lo que significa que el productor sabe si la aplicación cliente consumió el mensaje. Se adapta a aplicaciones que deben cumplir con secuencias y garantías de entrega específicas al intercambiar y analizar datos.
Compatibilidad con idiomas y protocolos
Los desarrolladores utilizan RabbitMQ para las aplicaciones de los clientes que requieren compatibilidad con versiones anteriores de protocolos como MQTT y STOMP. RabbitMQ también admite una gama más amplia de lenguajes de programación en comparación con Kafka.
¿Kafka usa RabbitMQ?
Kafka no usa RabbitMQ. Es un agente de mensajes independiente que distribuye transmisiones de eventos en tiempo real sin utilizar RabbitMQ. Ambos son sistemas de intercambio de datos separados que funcionan independientemente el uno del otro.
Sin embargo, algunos desarrolladores envían los mensajes de la red de RabbitMQ a Kafka. Lo hacen porque se necesita más esfuerzo para deconstruir las canalizaciones de datos existentes de RabbitMQ y reconstruirlas con Kafka.
Resumen de las diferencias: Kafka en comparación con RabbitMQ
| RabbitMQ |
Kafka |
|
| Arquitectura |
La arquitectura de RabbitMQ está diseñada para el enrutamiento de mensajes complejos. Utiliza el modelo push. Los productores envían mensajes a los consumidores con reglas diferentes. |
Kafka utiliza un diseño basado en particiones para procesar flujos de alto rendimiento y en tiempo real. Utiliza el modelo pull. Los productores publican mensajes en temas y particiones a los que los consumidores están suscritos. |
| Gestión de mensajes |
Los agentes de RabbitMQ supervisan el consumo de mensajes. RabbitMQ elimina los mensajes después de consumirlos. Es compatible con la prioridad en mensajes. |
Los consumidores realizan un seguimiento de la recuperación de los mensajes con un rastreador de desplazamiento. Kafka conserva los mensajes de acuerdo con la política de retención. No hay prioridad en los mensajes. |
| Rendimiento |
RabbitMQ tiene una latencia baja. Además, envía miles de mensajes por segundo. |
Kafka transmite en tiempo real hasta millones de mensajes por segundo. |
| Lenguaje y protocolo de programación |
RabbitMQ admite una amplia gama de lenguajes y protocolos antiguos. |
Kafka cuenta con opciones limitadas de lenguajes de programación. Utiliza un protocolo binario sobre TCP para la transmisión de datos. |
¿Cómo puede AWS cumplir con sus requisitos de RabbitMQ y Kafka?
Amazon Web Services (AWS) proporciona servicios de agente de mensajes de baja latencia y completamente administrados para las implementaciones de RabbitMQ y Kafka:
- Utilice Amazon MQ para aprovisionar sus agentes de RabbitMQ sin tener que perder una cantidad considerable de tiempo en configuraciones. Amazon MQ cifra los mensajes de RabbitMQ en tránsito y en reposo. También garantizamos canalizaciones de datos de alta disponibilidad en todas las zonas de disponibilidad de AWS.
- Utilice Amazon Managed Streaming para Apache Kafka (Amazon MSK) para configurar, procesar y escalar con facilidad su bus de mensajes de Kafka en tiempo real. Amazon MSK le ayuda a crear flujos de eventos seguros y tolerantes a errores con tecnologías de AWS, como Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC).
Para comenzar a utilizar los agentes de mensajes en AWS, cree una cuenta hoy mismo.
