Kafka vs RabbitMQ: Principales différences et quand utiliser chacune d'entre elles

Dans les entreprises qui s'appuient sur des données, une communication transparente entre les applications et les services est non seulement nécessaire, mais essentielle. Les courtiers en messages jouent un rôle clé dans l'efficacité de l'échange de données en gérant leur flux entre les différents composants. Si vous avez déjà travaillé avec des courtiers de messages, vous avez probablement rencontré Apache Kafka ou RabbatiMQ, deux des solutions les plus populaires dans ce domaine. 

Bien que Kafka et RabbitMQ aient un objectif similaire, il existe des différences lorsque l'on compare leur architecture, leurs cas d'utilisation et leurs fonctionnalités. Pour les choisir, il faut tenir compte de facteurs tels que les exigences d'évolutivité, la vitesse de traitement des messages et l'architecture du système. 

Compte tenu de l'importance des courtiers en messages dans les systèmes distribués, vous devez comprendre leurs différences pour prendre des décisions architecturales éclairées. Nous vous proposons ici une comparaison claire de Kafka et RabbitMQ, afin de vous aider à déterminer quelle solution répond le mieux à vos besoins spécifiques.

Si vous ne connaissez pas encore Kafka, n'hésitez pas à consulter notre cours d'introduction à Apache Kafka. Introduction à Apache Kafka, ainsi que notre tutoriel pour les débutants.

Que sont Kafka et RabbitMQ ?

Examinons chacun de ces outils à tour de rôle, en comprenant l'objectif de chacun : 

Aperçu de Kafka

Lancé en 2011, Kafka est un leader de la technologie des événements en continu, qui permet de mettre en place des programmes distribués à grande échelle dans tous les secteurs d'activité. Il s'agit d'un outil open-source conçu pour le traitement à haut débit et en temps réel des données. Il est développé en Java et Scala, et fonctionne selon le principe du journal distribué "append-only", ce qui signifie que les messages sont continuellement ajoutés et conservés sur un disque pour une utilisation future. 

Contrairement aux courtiers en messages conventionnels, qui se concentrent sur le routage et la mise en file d'attente, Kafka est conçu pour des architectures événementielles performantes et tolérantes aux pannes.

L'un des principaux atouts de Kafka est sa capacité à évoluer horizontalement en distribuant les données entre plusieurs courtiers dans un cluster, ce qui garantit une disponibilité et une durabilité élevées et en fait le choix idéal pour les applications nécessitant des analyses en temps réel, des sources d'événements et des pipelines de données.  

Il utilise un modèle de consommation basé sur la traction, permettant aux consommateurs de demander des messages par lots à partir d'emplacements spécifiques, optimisant ainsi les performances et réduisant les temps de latence.

Kafka offre également un soutien solide à l'écosystème, avec un SDK d'adaptation permettant l'intégration avec une grande variété de systèmes. Bien qu'il prenne nativement en charge les clients Java, la communauté open-source croissante a contribué à l'élaboration de connecteurs et de clients pour de nombreux langages de programmation. 

Si vous souhaitez approfondir votre connaissance d'Apache Kafka, je vous encourage à consulter le cours suivant Cours d'introduction à Apache Kafka pour vous familiariser avec ses principes fondamentaux.

Aperçu de RabbitMQ

RabbitMQ est un autre courtier en messages distribués open-source, bien qu'il soit conçu pour faciliter la livraison efficace des messages, en particulier dans des scénarios de routage complexes. 

Il a été initialement conçu autour du protocole AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) et est écrit en Erlan. Cependant, il prend actuellement en charge des protocoles supplémentaires tels que MQTT, STOMP et HTTP par le biais de modules d'extension. Cette flexibilité est l'une des principales raisons pour lesquelles RabbitMQ est devenu une solution largement adoptée pour les applications d'entreprise nécessitant une messagerie fiable.

Contrairement à Kafka, qui suit une approche basée sur les journaux, RabbitMQ fonctionne selon un modèle traditionnel de mise en file d'attente des messages, où les messages sont publiés dans des échanges et acheminés vers une ou plusieurs files d'attente sur la base de règles de routage définies. 

RabbitMQ utilise un modèle basé sur la poussée, dans lequel les messages sont livrés aux consommateurs dès qu'ils sont disponibles, avec la possibilité de configurer des limites de préemption pour éviter de submerger les consommateurs. RabbitMQ est donc un excellent choix pour la messagerie à faible latence et la distribution de la charge de travail.

Les clusters RabbitMQ répartissent les files d'attente sur plusieurs nœuds, garantissant ainsi une haute disponibilité et une résilience contre les pannes. En outre, son architecture extensible permet aux utilisateurs d'améliorer ses capacités grâce à des modules d'extension, ce qui permet l'intégration avec divers outils et cadres. 

Des bibliothèques clientes officielles sont disponibles pour des langages tels que Java, Python, .NET, Ruby, et bien d'autres, ce qui le rend très accessible aux développeurs de différentes piles technologiques.

Dans l'ensemble, RabbitMQ excelle dans les scénarios nécessitant un routage flexible, une distribution des tâches et une livraison garantie des messages, ce qui en fait un candidat de choix pour les flux de travail asynchrones et les applications événementielles.

Kafka vs RabbitMQ: Principales différences

Comme nous l'avons déjà mentionné, Kafka et RabbitMQ répondent à des besoins de messagerie similaires mais sont différents dans la plupart de leurs caractéristiques. C'est pourquoi de nombreux développeurs les comparent lorsqu'ils choisissent une solution. 

Plutôt que de déterminer lequel est le meilleur, il est plus utile de comprendre quels sont les principaux points forts de chaque outil et d'utiliser celui qui correspond le mieux à votre cas d'utilisation spécifique. 

Architecture et design

Kafka et RabbitMQ suivent des approches architecturales fondamentalement différentes :  

Kafka est une plateforme distribuée de flux d'événements basée sur des journaux qui stocke les messages dans une séquence immuable, permettant aux consommateurs de lire à partir de n'importe quel point du flux. Kafka est donc parfaitement adapté aux architectures événementielles et aux pipelines de données évolutifs. Il garantit la tolérance aux pannes en répliquant les journaux sur plusieurs courtiers d'une grappe.

RabbitMQ, en revanche, suit un système de file d'attente basé sur un courtier où les messages sont poussés vers les consommateurs. Il prend en charge des mécanismes de routage flexibles par le biais d'échanges, ce qui permet un contrôle plus fin de la distribution des messages. Son modèle de file d'attente est idéal pour le traitement des tâches et les modèles demande-réponse, où les messages doivent être traités de manière fiable et dans l'ordre.

Comparaison des performances

Les performances des systèmes de messagerie dépendent de plusieurs facteurs, notamment de la configuration de la grappe, des modèles de charge de travail et de l'infrastructure matérielle. 

Kafka est optimisé pour un débit élevé, gérant des millions de messages par seconde avec une latence minimale grâce à son architecture basée sur les journaux. Il est conçu pour les flux de données à forte pression et les applications d'approvisionnement en événements.

RabbitMQ, bien qu'il ne soit pas conçu pour le débit brut, excelle dans les scénarios de mise en file d'attente de messages où les garanties par message et le routage flexible sont essentiels. L'optimisation des performances de RabbitMQ implique une gestion minutieuse des files d'attente et des connexions. Son plafond de performance est généralement inférieur à celui de Kafka dans les environnements à haut débit.

Si vous êtes curieux de savoir comment Kafka atteint de telles performances, le tutoriel complet sur Kafka propose une exploration approfondie de son architecture et de son efficacité.

Temps de latence et fiabilité

Les deux services offrent des garanties différentes en ce qui concerne la fiabilité de l'acheminement des messages. 

Kafka permet aux producteurs de configurer les niveaux d'acquittement (acks=0, 1, ou tous) afin de trouver un équilibre entre performance et durabilité. Le fait de définir acks=all garantit que les messages sont écrits à plusieurs courtiers, ce qui améliore la fiabilité au prix d'une latence accrue.

RabbitMQ assure la durabilité des messages en les écrivant sur le disque avant d'en accuser réception. Les files d'attente Quorum de RabbitMQ offrent une fiabilité accrue en répliquant les messages sur plusieurs nœuds, ce qui garantit une tolérance aux pannes similaire au mécanisme de réplication de Kafka.

Cas d'utilisation et scénarios idéaux

Il y a quelques cas où chaque outil est particulièrement utile. Voici quelques exemples d'utilisation de Kafka et RabbitMQ :

Kafka est le mieux adapté pour :

• Flux d'événements en temps réel et analyse
• Agrégation et surveillance des journaux
• Pipelines de données à grande échelle
• Microservices pilotés par les événements

RabbitMQ est idéal pour :

• Planification des tâches et traitement des travaux
• Communication demande-réponse
• Acheminement flexible des messages
• Intégration des applications d'entreprise

En fin de compte, le choix entre Kafka et RabbitMQ dépend des besoins architecturaux de votre système, de sa complexité opérationnelle et de ses exigences en matière de traitement des messages.

Si vous êtes intéressé par l'acquisition d'une expertise dans Kafka, vous pouvez améliorer vos compétences avec le Guide d'apprentissage Apache Kafka et en comprenant certaines des questions d'entretien les plus courantes sur Kafka. questions d'entretien sur Kafka.

Tableaux comparatifs pour Kafka vs RabbitMQ

Pour faciliter la compréhension des similitudes et des différences entre les deux services, vous trouverez ici trois tableaux comparant la plupart de leurs caractéristiques. La première porte sur les performances, l'évolutivité et les points forts de chaque courtier.

Le deuxième tableau montre comment les deux services traitent les messages : 

Ce troisième tableau met en évidence les considérations relatives au déploiement, à la sécurité et à l'exploitation pour une prise de décision pratique.

RabbitMQ Streams vs Kafka

Que sont les flux RabbitMQ ?

RabbitMQ Streams est une extension de RabbitMQ conçue pour permettre un flux de messages à haut débit, basé sur les journaux, similaire à Kafka. Il introduit un modèle de stockage des journaux de type append-only, qui permet de conserver et de rejouer les messages de manière efficace. RabbitMQ est donc mieux adapté aux architectures événementielles et aux applications d'analyse en temps réel.

Comparaison entre RabbitMQ Streams et Kafka

RabbitMQ Streams et Kafka fournissent tous deux un stockage durable basé sur les journaux et prennent en charge les cas d'utilisation de la diffusion en continu d'événements. Cependant, RabbitMQ Streams conserve les atouts traditionnels de RabbitMQ en matière de routage flexible des messages, tout en adoptant une approche plus proche de Kafka pour gérer les flux d'événements à grande échelle. Alors que Kafka reste supérieur pour les scénarios à très haut débit, RabbitMQ Streams fournit une alternative convaincante pour les organisations qui utilisent déjà RabbitMQ et qui ont besoin d'une messagerie basée sur les journaux sans migrer vers Kafka.

Le choix entre RabbitMQ Streams et Kafka dépend de la complexité du cas d'utilisation, des exigences de l'infrastructure et des intégrations de systèmes existants.

Avec l'introduction de RabbitMQ Streams, l'écart entre RabbitMQ et Kafka s'est réduit, permettant à RabbitMQ de prendre en charge des fonctionnalités d'append-to-log similaires à celles de Kafka. Cela le rend plus viable pour les charges de travail en continu tout en conservant sa force dans les scénarios traditionnels de file d'attente de messages.

Quand utiliser Kafka ou RabbitMQ ?

Maintenant que nous avons examiné ces deux outils en détail, il est temps de récapituler brièvement quand il est préférable d'utiliser l'un ou l'autre. D'après ce que nous avons vu, il y a plusieurs points à prendre en compte pour choisir entre Kafka et RabbitMQ : 

Quand utiliser Kafka ? 

Vous pouvez utiliser Kafka si vous en avez besoin : 

• Flux d'événements à haut débit: Si vous avez besoin de traiter des millions d'événements par seconde, tels que l'agrégation de journaux, les données de parcours ou les données de capteurs IoT.
• Architecture évolutive et distribuée: Kafka est conçu pour une mise à l'échelle horizontale, ce qui le rend idéal pour les applications qui doivent évoluer au fil du temps.
• Rétention et rediffusion des messages: Contrairement à RabbitMQ, Kafka conserve les messages pendant une période déterminée, ce qui permet aux consommateurs de rejouer les événements en cas de besoin.
• Microservices événementiels: Si votre architecture repose sur une communication événementielle à couplage lâche, le système Kafka, basé sur les journaux, est mieux adapté.

Quand utiliser RabbitMQ ?

Choisissez RabbitMQ lorsque vous en avez besoin :

• Livraison de messages à faible latence: Si la réactivité en temps réel est essentielle, le modèle basé sur la poussée de RabbitMQ est une meilleure option que l'approche basée sur le traitement par lots de Kafka.
• File d'attente et traitement des tâches fiables: RabbitMQ est idéal pour distribuer les charges de travail, gérer les tâches d'arrière-plan et traiter les travaux de manière asynchrone.
• Modèles de routage et de messagerie flexibles: Si votre cas d'utilisation nécessite un routage complexe des messages, les types d'échange de RabbitMQ offrent plus de contrôle.
• Facilité d'installation et de gestion: RabbitMQ est plus simple à déployer et à gérer, ce qui en fait un bon choix pour les équipes qui n'ont pas d'expertise approfondie en matière de systèmes distribués.

Erreurs courantes dans le choix d'un courtier

N'oubliez pas que le choix entre ces deux outils comporte certains pièges. Ne manquez pas d'y jeter un coup d'œil :

• Incompréhension des exigences architecturales : Le choix d'un mauvais système peut entraîner des goulets d'étranglement au niveau des performances.
• Ignorer les besoins d'évolutivité à long terme : La croissance future doit être prise en compte lors de la sélection d'une solution de messagerie.

Réflexions finales

Lorsque vous choisissez entre Kafka et RabbitMQ, il est essentiel de prendre en compte les exigences spécifiques de votre système. Bien que les deux servent de courtiers en messages efficaces, leurs différences architecturales les rendent plus adaptés à des cas d'utilisation distincts.

• Kafka excelle dans les scénarios de flux d'événements distribués à haut débit. Sa conception basée sur les journaux permet des analyses en temps réel, des pipelines de données à grande échelle et des microservices pilotés par les événements. Cependant, son déploiement et sa gestion efficace exigent une plus grande complexité opérationnelle et une plus grande expertise.

• RabbitMQ est idéal pour les files d'attente de messages traditionnelles, la planification des tâches et la communication demande-réponse. Ses mécanismes de routage flexibles et son modèle de livraison basé sur le " push " en font un excellent choix pour les applications nécessitant une messagerie à faible latence et une distribution de la charge de travail. RabbitMQ est également plus facile à déployer et à entretenir, ce qui en fait une option pratique pour de nombreuses applications d'entreprise.

Avec l'introduction de RabbitMQ Streams, l'écart entre RabbitMQ et Kafka s'est réduit, offrant une alternative aux organisations qui recherchent un flux d'événements basé sur les journaux sans migrer vers Kafka. Cependant, Kafka reste le choix privilégié pour les charges de travail à très haut débit où l'évolutivité et la tolérance aux pannes sont essentielles.

Ces deux services sont des outils puissants. Si vous souhaitez continuer à améliorer vos compétences, voici quelques ressources à consulter : 

• Apprenez Kafka en suivant le parcours d'apprentissage Apache Kafka.
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• Lisez à propos de Questions d'entretien sur Kafka avec notre guide complet.