Kafka vs RabbitMQ: Die wichtigsten Unterschiede und wann man sie benutzt

In Unternehmen, die auf Daten angewiesen sind, ist eine nahtlose Kommunikation zwischen Anwendungen und Diensten nicht nur notwendig, sondern unerlässlich. Nachrichtenbroker spielen eine Schlüsselrolle bei der Sicherstellung eines effizienten Datenaustauschs, indem sie den Datenfluss zwischen verschiedenen Komponenten verwalten. Wenn du schon einmal mit Message Brokern gearbeitet hast, bist du wahrscheinlich schon auf Apache Kafka oder RabbatiMQ gestoßen, zwei der beliebtesten Lösungen in diesem Bereich. 

Obwohl Kafka und RabbitMQ einen ähnlichen Zweck erfüllen, gibt es Unterschiede, wenn man ihre Architektur, Anwendungsfälle und Funktionalitäten vergleicht. Bei der Auswahl müssen Faktoren wie die Anforderungen an die Skalierbarkeit, die Geschwindigkeit der Nachrichtenverarbeitung und die Systemarchitektur angemessen berücksichtigt werden. 

Angesichts der Bedeutung von Message Brokern in verteilten Systemen musst du ihre Unterschiede verstehen, um fundierte Architekturentscheidungen zu treffen. Hier bieten wir einen übersichtlichen Vergleich von Kafka und RabbitMQ, der dir dabei hilft, herauszufinden, welche Lösung am besten zu deinen spezifischen Anforderungen passt.

Wenn du Kafka noch nicht kennst, solltest du dir unbedingt unseren Kurs Einführung in Apache Kafka, und auch unser Tutorium für Anfänger.

Was sind Kafka und RabbitMQ?

Schauen wir uns jedes dieser Tools der Reihe nach an und verstehen den Zweck jedes einzelnen: 

Überblick über Kafka

Kafka wurde 2011 gegründet und ist ein führendes Unternehmen im Bereich der Streaming-Ereignis-Technologie, das hochskalierte, verteilte Programme in verschiedenen Branchen vorantreibt. Es ist ein Open-Source-Tool, das für die Hochdurchsatz- und Echtzeitverarbeitung von Daten entwickelt wurde. Es wurde in Java und Scala entwickelt und funktioniert nach dem Prinzip des verteilten Append-Only-Logs, was bedeutet, dass Nachrichten kontinuierlich angehängt und für die spätere Verwendung auf einer Festplatte gespeichert werden. 

Im Gegensatz zu herkömmlichen Message Brokern, die sich nur auf Routing und Queuing konzentrieren, ist Kafka für leistungsstarke und fehlertolerante, ereignisgesteuerte Architekturen konzipiert.

Eine der größten Stärken von Kafka ist seine Fähigkeit zur horizontalen Skalierung durch die Verteilung von Daten auf mehrere Broker in einem Cluster, was eine hohe Verfügbarkeit und Beständigkeit gewährleistet und es zur perfekten Wahl für Anwendungen macht, die Echtzeitanalysen, Event Sourcing und Datenpipelines erfordern.  

Es verwendet ein Pull-basiertes Verbrauchsmodell, das es den Verbrauchern ermöglicht, Nachrichten in Stapeln von bestimmten Offsets anzufordern, was die Leistung optimiert und die Latenzzeit verringert.

Kafka bietet auch eine starke Unterstützung für das Ökosystem, mit einem Adapter-SDK, das die Integration mit einer Vielzahl von Systemen unterstützt. Es unterstützt zwar Java-Clients, aber die wachsende Open-Source-Gemeinschaft hat auch Konnektoren und Clients für andere Programmiersprachen beigesteuert. 

Wenn du tiefer in Apache Kafka eintauchen möchtest, empfehle ich dir den Kurs Einführung in Apache Kafka um mit den Grundlagen zu beginnen.

Überblick über RabbitMQ

RabbitMQ ist ein weiterer verteilter Open-Source-Nachrichten-Broker. Er wurde entwickelt, um eine effiziente Nachrichtenübermittlung zu ermöglichen, insbesondere in komplexen Routing-Szenarien. 

Es wurde ursprünglich um das AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) Protokoll herum entwickelt und ist in Erlan geschrieben. Allerdings unterstützt es derzeit zusätzliche Protokolle wie MQTT, STOMP und HTTP über Plug-ins. Diese Flexibilität ist einer der Hauptgründe, warum RabbitMQ zu einer weit verbreiteten Lösung für Unternehmensanwendungen geworden ist, die zuverlässiges Messaging erfordern.

Im Gegensatz zu Kafka, das einen logbasierten Ansatz verfolgt, arbeitet RabbitMQ mit einem traditionellen Warteschlangenmodell, bei dem Nachrichten in Exchanges veröffentlicht und anhand von definierten Routing-Regeln an eine oder mehrere Warteschlangen weitergeleitet werden. 

RabbitMQ verwendet ein Push-basiertes Modell, bei dem Nachrichten an die Verbraucher geliefert werden, sobald sie verfügbar sind. Das macht RabbitMQ zu einer hervorragenden Wahl für Messaging mit niedriger Latenz und die Verteilung von Arbeitslasten.

RabbitMQ-Cluster verteilen die Warteschlangen auf mehrere Knoten und gewährleisten so hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit. Die erweiterbare Architektur ermöglicht es den Nutzern außerdem, die Funktionen durch Plug-ins zu erweitern und mit verschiedenen Tools und Frameworks zu integrieren. 

Offizielle Client-Bibliotheken sind für Sprachen wie Java, Python, .NET, Ruby und andere verfügbar, so dass die Software für Entwickler aus verschiedenen Technologiebereichen leicht zugänglich ist.

Insgesamt zeichnet sich RabbitMQ in Szenarien aus, die flexibles Routing, Aufgabenverteilung und garantierte Nachrichtenzustellung erfordern, was es zu einem starken Kandidaten für asynchrone Workflows und ereignisgesteuerte Anwendungen macht.

Kafka vs RabbitMQ: Die wichtigsten Unterschiede

Wie bereits erwähnt, erfüllen Kafka und RabbitMQ ähnliche Anforderungen an das Messaging, unterscheiden sich aber in den meisten ihrer Eigenschaften. Deshalb vergleichen viele Entwickler sie bei der Auswahl einer Lösung. 

Anstatt zu bestimmen, welches Tool besser ist, ist es sinnvoller, die Hauptstärken der einzelnen Tools zu verstehen und dasjenige zu verwenden, das am besten zu deinem spezifischen Anwendungsfall passt. 

Architektur und Design

Kafka und RabbitMQ verfolgen grundlegend unterschiedliche Architekturansätze:  

Kafka ist eine verteilte, log-basierte Event-Streaming-Plattform, die Nachrichten in einer unveränderlichen Reihenfolge speichert, so dass die Verbraucher an jedem Punkt des Streams lesen können. Dadurch eignet sich Kafka hervorragend für ereignisgesteuerte Architekturen und skalierbare Datenpipelines. Es sorgt für Fehlertoleranz, indem es die Logs über mehrere Broker in einem Cluster repliziert.

RabbitMQ hingegen arbeitet mit einem broker-basierten Warteschlangensystem, bei dem Nachrichten an die Verbraucher weitergeleitet werden. Es unterstützt flexible Routing-Mechanismen über Exchanges, die eine feinere Kontrolle über die Nachrichtenverteilung ermöglichen. Das Warteschlangenmodell ist ideal für die Verarbeitung von Aufgaben und Anfrage-Antwort-Mustern, bei denen die Nachrichten zuverlässig in der richtigen Reihenfolge verarbeitet werden müssen.

Leistungsvergleich

Die Leistung von Messaging-Systemen hängt von verschiedenen Faktoren ab, z. B. von der Konfiguration des Clusters, den Arbeitslastmustern und der Hardware-Infrastruktur. 

Kafka ist für hohen Durchsatz optimiert und verarbeitet dank seiner log-basierten Architektur Millionen von Nachrichten pro Sekunde mit minimaler Latenz. Sie ist für hochbelastete Datenströme und Event-Sourcing-Anwendungen konzipiert.

RabbitMQ wurde zwar nicht für den reinen Durchsatz entwickelt, eignet sich aber hervorragend für Warteschlangenszenarien, bei denen Garantien pro Nachricht und flexibles Routing entscheidend sind. Um die Leistung von RabbitMQ zu optimieren, müssen Warteschlangen und Verbindungen sorgfältig verwaltet werden. In Umgebungen mit hohem Durchsatz ist seine Leistungsgrenze in der Regel niedriger als die von Kafka.

Wenn du neugierig bist, wie Kafka eine so hohe Leistung erreicht, kannst du das umfassende Kafka-Anleitung gibt dir einen detaillierten Einblick in seine Architektur und Effizienz.

Latenzzeit und Zuverlässigkeit

Beide Dienste bieten unterschiedliche Garantien, wenn es um die Zuverlässigkeit der Nachrichtenzustellung geht. 

Kafka ermöglicht es Produzenten, Acknowledgment Levels (acks=0, 1 oder alle) zu konfigurieren, um ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Haltbarkeit herzustellen. Die Einstellung acks=all stellt sicher, dass Nachrichten an mehrere Broker geschrieben werden, was die Zuverlässigkeit auf Kosten einer höheren Latenz erhöht.

RabbitMQ stellt die Haltbarkeit von Nachrichten sicher, indem es Nachrichten auf die Festplatte schreibt, bevor es sie bestätigt. Quorum Queues in RabbitMQ bieten eine erhöhte Zuverlässigkeit, indem sie Nachrichten über mehrere Knoten replizieren und so eine Fehlertoleranz ähnlich wie der Replikationsmechanismus von Kafka gewährleisten.

Anwendungsfälle und ideale Szenarien

Es gibt ein paar Fälle, in denen jedes Werkzeug besonders nützlich ist. Hier sind einige Beispiele für den Einsatz von Kafka und RabbitMQ:

Kafka ist am besten geeignet für:

• Ereignis-Streaming und -Analyse in Echtzeit
• Log-Aggregation und Überwachung
• Groß angelegte Datenpipelines
• Ereignisgesteuerte Microservices

RabbitMQ ist ideal für:

• Aufgabenplanung und Auftragsverarbeitung
• Anfrage-Antwort-Kommunikation
• Flexible Nachrichtenweiterleitung
• Integration von Unternehmensanwendungen

Letztendlich hängt die Entscheidung zwischen Kafka und RabbitMQ von den architektonischen Anforderungen deines Systems, der betrieblichen Komplexität und den Anforderungen an die Nachrichtenverarbeitung ab.

Wenn du daran interessiert bist, dein Wissen über Kafka zu erweitern, kannst du deine Kenntnisse mit dem Apache Kafka Lernhandbuch und durch das Verstehen einiger der häufigsten Kafka-Interview-Fragen.

Tabellen zum Vergleich von Kafka und RabbitMQ

Damit du die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den beiden Diensten besser verstehst, findest du hier drei Tabellen, in denen die meisten ihrer Funktionen verglichen werden. Die erste konzentriert sich auf Leistung, Skalierbarkeit und darauf, wo jeder Broker seine Stärken hat.

Die zweite Tabelle zeigt uns, wie beide Dienste mit Nachrichten umgehen: 

In dieser dritten Tabelle werden Überlegungen zum Einsatz, zur Sicherheit und zum Betrieb für praktische Entscheidungen dargestellt.

RabbitMQ Streams vs Kafka

Was sind RabbitMQ Streams?

RabbitMQ Streams ist eine Erweiterung von RabbitMQ, die ein durchsatzstarkes, log-basiertes Nachrichten-Streaming ähnlich wie Kafka ermöglicht. Es führt ein Modell für die Speicherung von Protokollen ein, das nur Anhänge enthält und es ermöglicht, Nachrichten effizient aufzubewahren und wiederzugeben. Dadurch ist RabbitMQ besser für ereignisgesteuerte Architekturen und Echtzeit-Analyseanwendungen geeignet.

RabbitMQ Streams und Kafka im Vergleich

Sowohl RabbitMQ Streams als auch Kafka bieten dauerhafte, logbasierte Speicherung und unterstützen Event-Streaming-Anwendungen. RabbitMQ Streams behält jedoch die traditionellen Stärken von RabbitMQ im Bereich des flexiblen Nachrichtenroutings bei, während ein eher Kafka-ähnlicher Ansatz für die Verarbeitung großer Ereignisströme gewählt wurde. Während Kafka für Szenarien mit extrem hohem Durchsatz nach wie vor überlegen ist, bietet RabbitMQ Streams eine überzeugende Alternative für Unternehmen, die bereits RabbitMQ nutzen und log-basiertes Messaging benötigen, ohne auf Kafka zu migrieren.

Die Entscheidung zwischen RabbitMQ Streams und Kafka hängt von der Komplexität des Anwendungsfalls, den Infrastrukturanforderungen und den bestehenden Systemintegrationen ab.

Mit der Einführung von RabbitMQ Streams hat sich die Lücke zwischen RabbitMQ und Kafka verkleinert, so dass RabbitMQ ähnliche Append-to-Log-Funktionen wie Kafka unterstützt. Das macht es für Streaming-Workloads praktikabler, während es gleichzeitig seine Stärken in traditionellen Message-Queuing-Szenarien beibehält.

Wann sollte man Kafka vs. RabbitMQ verwenden?

Nachdem wir uns diese beiden Tools im Detail angesehen haben, ist es nun an der Zeit, kurz zu rekapitulieren, wann es am besten ist, beide zu verwenden. Ausgehend von dem, was wir gesehen haben, gibt es einige Punkte, die bei der Wahl zwischen Kafka und RabbitMQ zu beachten sind: 

Wann sollte man Kafka verwenden? 

Du solltest Kafka verwenden, wenn du es brauchst: 

• Ereignis-Streaming mit hohem Durchsatz: Wenn du Millionen von Ereignissen pro Sekunde verarbeiten musst, z. B. Log-Aggregation, Clickstream-Daten oder IoT-Sensordaten.
• Skalierbare, verteilte Architektur: Kafka ist für horizontale Skalierung ausgelegt und damit ideal für Anwendungen, die im Laufe der Zeit wachsen müssen.
• Nachrichtenaufbewahrung und Wiederspielbarkeit: Im Gegensatz zu RabbitMQ speichert Kafka die Nachrichten für einen bestimmten Zeitraum, sodass die Verbraucher die Ereignisse bei Bedarf wiederholen können.
• Ereignisgesteuerte Microservices: Wenn deine Architektur von einer lose gekoppelten, ereignisgesteuerten Kommunikation abhängt, ist das logbasierte System von Kafka die bessere Wahl.

Wann sollte RabbitMQ verwendet werden?

Entscheide dich für RabbitMQ, wenn du es brauchst:

• Nachrichtenübermittlung mit niedriger Latenz: Wenn die Reaktionsfähigkeit in Echtzeit entscheidend ist, ist das push-basierte Modell von RabbitMQ eine bessere Option als der batch-basierte Ansatz von Kafka.
• Zuverlässige Aufgabenwarteschlangen und Auftragsverarbeitung: RabbitMQ eignet sich hervorragend für die Verteilung von Arbeitslasten, die Bearbeitung von Hintergrundaufgaben und die asynchrone Verarbeitung von Jobs.
• Flexible Routing- und Messaging-Muster: Wenn dein Anwendungsfall ein komplexes Nachrichten-Routing erfordert, bieten die Exchange-Typen von RabbitMQ mehr Kontrolle.
• Einfaches Einrichten und Verwalten: RabbitMQ ist einfacher einzurichten und zu verwalten und ist daher eine gute Wahl für Teams, die keine tiefgreifende Erfahrung mit verteilten Systemen haben.

Häufige Fehler bei der Auswahl eines Maklers

Denke daran, dass es einige Fallstricke gibt, wenn du dich zwischen den beiden Tools entscheidest. Halte auf jeden Fall Ausschau nach:

• Missverständnis der architektonischen Anforderungen: Die Wahl des falschen Systems kann zu Leistungsengpässen führen.
• Ignorieren langfristiger Skalierbarkeitsanforderungen: Bei der Auswahl einer Messaging-Lösung sollte das zukünftige Wachstum berücksichtigt werden.

Schlussgedanken

Bei der Wahl zwischen Kafka und RabbitMQ ist es wichtig, die spezifischen Anforderungen deines Systems zu berücksichtigen. Obwohl beide als effektive Nachrichtenvermittler dienen, eignen sie sich aufgrund ihrer unterschiedlichen Architektur besser für verschiedene Anwendungsfälle.

• Kafka eignet sich hervorragend für Szenarien mit hohem Durchsatz und verteiltem Ereignis-Streaming. Das logbasierte Design ermöglicht Echtzeitanalysen, umfangreiche Datenpipelines und ereignisgesteuerte Microservices. Es erfordert jedoch mehr betriebliche Komplexität und Fachwissen, um sie effektiv einzusetzen und zu verwalten.

• RabbitMQ ist ideal für traditionelles Message Queuing, Task Scheduling und Request-Response-Kommunikation. Seine flexiblen Routing-Mechanismen und das Push-basierte Bereitstellungsmodell machen es zu einer guten Wahl für Anwendungen, die Nachrichten mit niedriger Latenz und eine Verteilung der Arbeitslast erfordern. RabbitMQ ist auch einfacher zu implementieren und zu warten, was es zu einer praktischen Option für viele Unternehmensanwendungen macht.

Mit der Einführung von RabbitMQ Streams hat sich die Lücke zwischen RabbitMQ und Kafka verkleinert und bietet eine Alternative für Unternehmen, die log-basiertes Event-Streaming nutzen wollen, ohne auf Kafka umzusteigen. Dennoch bleibt Kafka die bevorzugte Wahl für Workloads mit extrem hohem Durchsatz, bei denen Skalierbarkeit und Fehlertoleranz entscheidend sind.

Beide Dienste sind leistungsstarke Werkzeuge. Wenn du also deine Fähigkeiten weiter verbessern willst, findest du hier einige Ressourcen, die du dir ansehen solltest: 

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