ما الفرق بين Kafka وRabbitMQ؟
Kafka وRabbitMQ هي أنظمة قائمة انتظار الرسائل التي يمكنك استخدامها في معالجة البث. تدفق البيانات عبارة عن بيانات كبيرة الحجم ومستمرة وتدريجية تتطلب معالجة عالية السرعة. على سبيل المثال، قد تكون بيانات المستشعر حول البيئة هي التي يجب عليك جمعها ومعالجتها باستمرار لمراقبة التغيرات في الوقت الفعلي في درجة الحرارة أو ضغط الهواء. RabbitMQ هو وسيط رسائل موزَّع يجمع البيانات المتدفقة من مصادر متعددة لتوجيهها إلى وجهات مختلفة للمعالجة. Apache Kafka عبارة عن منصة بث لبناء مسارات البيانات في الوقت الفعلي وتطبيقات البث. يوفر Kafka نظام مراسلة قابل للتحجيم بدرجة كبيرة ويتحمل الأخطاء ومتين مع إمكانات أكثر من الموجودة في RabbitMQ.
الاختلافات البنيوية: Kafka مقابل RabbitMQ
يسمح RabbitMQ وApache Kafka للمنتجين بإرسال رسائل إلى المستهلكين. المنتجون هم التطبيقات التي تنشر المعلومات، في حين أن المستهلكين هم التطبيقات التي تشترك في المعلومات وتعالجها.
يتفاعل المنتجون والمستهلكون بطريقة مختلفة في RabbitMQ وKafka. في RabbitMQ، يقوم المنتج بإرسال ومراقبة ما إذا كانت الرسالة قد وصلت إلى المستهلك المقصود. بينما يقوم منتجو Kafka بنشر الرسائل إلى قائمة الانتظار بصرف النظر عما إذا كان المستهلكون قد استرجعوها أم لا.
يمكنك النظر إلى RabbitMQ على أنه مكتب بريد يتلقى البريد ويوصّله إلى المستلمين المستهدفين. وفي الوقت نفسه، تشبه Kafka مكتبةً تنظم الرسائل على الرفوف في الأقسام المختلفة التي ينشرها المنتجون. بعد ذلك، يقرأ المستهلكون الرسائل من الرفوف ويتذكرون ما قرؤوه.
نهج RabbitMQ البنيوي
يسمح وسيط RabbitMQ بعمليات توزيع الرسائل ذات زمن الاستجابة المنخفض والرسائل المعقدة المشتملة على المكونات التالية:
- يتلقى التبادل الرسائل من المنتج ويحدد المكان الذي يجب توجيهها إليه
- قائمة الانتظار هي وحدة تخزين تستقبل الرسائل من التبادل وترسلها إلى المستهلكين
- الرابط هو مسار يربط بين التبادل والوسيط
في RabbitMQ، مفتاح التوجيه هو إحدى سمات الرسالة حيث يُُستخدم في توجيه الرسائل من التبادل إلى قائمة انتظار معينة. عندما يرسل المنتج رسالة إلى تبادل، فإنها تتضمن مفتاح توجيه كجزء من الرسالة. ثم يستخدم التبادل مفتاح التوجيه هذا لتحديد قائمة الانتظار المطلوب تسليم الرسالة إليها.
نهج Kafka البنيوي
توفر مجموعة Kafka معالجة أحداث البث ذات معدل نقل مرتفع باستخدام بنية أكثر تعقيدًا. إليك بعض مكونات Kafka الرئيسية:
- وسيط Kafka هو خادم Kafka يسمح للمنتجين ببث البيانات إلى المستهلكين. يحتوي وسيط Kafka على الموضوعات وأقسامها.
- الموضوع هو مخزن بيانات يجمع البيانات المتشابهة في وسيط Kafka.
- القسم هو مخزن بيانات أصغر ضمن موضوع يشترك فيه المستهلكون.
- ZooKeeper هو برنامج خاص يدير مجموعات Kafka وأقسامها لتوفير بث يتحمل الأخطاء. تم مؤخرًا استبدال ZooKeeper بالبروتوكول Apache Kafka Raft (KRaft).
يقوم المنتجون في Kafka بتعيين مفتاح رسالة لكل رسالة. بعد ذلك، يقوم وسيط Kafka بتخزين الرسالة في القسم الرئيسي لهذا الموضوع المحدد. يستخدم البروتوكول KRaft خوارزميات الإجماع لتحديد القسم الرئيسي.
كيف تختلف طريقة Kafka وRabbitMQ في معالجة الرسائل؟
ينقل RabbitMQ وApache Kafka البيانات من المنتجين إلى المستهلكين بطرق مختلفة. RabbitMQ هو وسيط رسائل للأغراض العامة يعطي الأولوية لتسليم الرسائل من طرف إلى طرف. Kafka هي منصة بث للأحداث الموزعة تدعم التبادل في الوقت الفعلي للبيانات الكبيرة المستمرة.
تم تصميم RabbitMQ وKafka لحالات الاستخدام المختلفة، وهذا هو السبب في أنهما يختلفان في طريقة التعامل مع الرسائل. بعد ذلك، نناقش بعض الاختلافات المحددة.
استهلاك الرسائل
في RabbitMQ، يضمن الوسيط تلقي المستهلكين للرسالة. يضطلع تطبيق المستهلك بدور سلبي وينتظر وسيط RabbitMQ حتى يقوم بدفع الرسالة إلى قائمة الانتظار. على سبيل المثال، قد ينتظر تطبيق مصرفي تنبيهات الرسائل النصية القصيرة (SMS) من برامج معالجة المعاملات المركزية.
ومع ذلك، فإن مستهلكي Kafka أكثر نشاطًا في قراءة المعلومات وتتبعها. عند إضافة الرسائل إلى ملفات السجل المادية، يقوم مستهلكو Kafka بتتبع الرسالة الأخيرة التي قرأوها وتحديث متتبع الإزاحة وفقًا لذلك. متتبع الإزاحة هو عداد يزداد بعد قراءة الرسالة. مع Kafka، لا يكون المنتج على علم باسترداد الرسائل من قبل المستهلكين.
أولوية الرسالة
يسمح وسطاء RabbitMQ لبرامج المنتج بتصعيد رسائل معينة باستخدام قائمة انتظار الأولوية. بدلاً من إرسال الرسائل بالترتيب الوارد أولًا، الصادر أولًا يقوم الوسيط بمعالجة الرسائل ذات الأولوية الأعلى قبل الرسائل العادية. على سبيل المثال، قد يقوم تطبيق البيع بالتجزئة بوضع معاملات المبيعات في قائمة انتظار كل ساعة. ومع ذلك، إذا أصدر مسؤول النظام رسالة قاعدة بيانات احتياطية ذات أولوية، فإن الوسيط يرسلها على الفور.
على عكس RabbitMQ، لا يدعم Apache Kafka قوائم الانتظار ذات الأولوية. إنه يتعامل مع جميع الرسائل بطريقة واحدة وعلى قدم المساواة عند توزيعها على أقسامها.
ترتيب الرسائل
يقوم RabbitMQ بإرسال الرسائل ويضعها في قائمة انتظار بترتيب معين. ما لم يتم وضع رسالة ذات أولوية أعلى في قائمة الانتظار في النظام، يتلقى المستهلكون الرسائل بالترتيب الذي تم إرسالها به.
وفي الوقت نفسه، يستخدم Kafka الموضوعات والأقسام ليضع الرسائل في قائمة انتظار. عندما يرسل المنتج رسالةً، فإنها تنتقل إلى موضوع وقسم معين. نظرًا لأن Kafka لا يدعم التبادلات المباشرة بين المنتج والمستهلك، فإن المستهلك يسحب الرسائل من القسم بترتيب مختلف.
حذف الرسائل
يوجّه وسيط RabbitMQ الرسالة إلى قائمة الانتظار الوجهة. بمجرد القراءة، يرسل المستهلك ردًا على الإفادة (ACK) إلى الوسيط، حيث يقوم بعد ذلك بحذف الرسالة من قائمة الانتظار.
على عكس RabbitMQ، يقوم Apache Kafka بإلحاق الرسالة بملف السجل، حيث يبقى إلى حين انتهاء فترة الاحتفاظ بها. بهذه الطريقة، يمكن للمستهلكين إعادة معالجة البيانات المتدفقة في أي وقت خلال الفترة المحددة.
الاختلافات الرئيسية الأخرى: Kafka مقابل RabbitMQ
يوفر RabbitMQ توجيهًا معقدًا للرسائل باستخدام بنية بسيطة، بينما يوفر Kafka نظامًا دائمًا لوسيط الرسائل يسمح للتطبيقات بمعالجة البيانات في سجل البث.
بعد ذلك، نشارك المزيد من الاختلافات بين وسطاء الرسائل.
الأداء
يقدم كل من RabbitMQ وKafka انتقال متميز للرسائل في حالات الاستخدام المقصودة. ومع ذلك، يتفوق Kafka على RabbitMQ في القدرة على نقل الرسائل.
يُرسل Kafka ملايين الرسائل في الثانية حيث يستخدم الإدخال/الإخراج المتسلسل للقرص لتمكين تبادل الرسائل ذات معدل نقل مرتفع. الإدخال/الإخراج المتسلسل للقرص هو نظام تخزين يقوم بتخزين البيانات والوصول إليها من مساحة الذاكرة المجاورة، وهو أسرع من الوصول العشوائي إلى القرص.
يمكن لـ RabbitMQ أيضًا إرسال ملايين الرسائل في الثانية، ولكنه يتطلب العديد من الوسطاء للقيام بذلك. عادةً ما يبلغ متوسط أداء RabbitMQ آلاف الرسائل في الثانية وقد يتباطأ إذا كانت قوائم انتظار RabbitMQ مزدحمة.
الأمان
يسمح RabbitMQ وKafka للتطبيقات بتبادل الرسائل بطريقة آمنة ولكن باستخدام تقنيات مختلفة.
يأتي RabbitMQ مع أدوات إدارية لإدارة أذونات المستخدم وإدارة أمان الوسطاء.
وفي الوقت نفسه، توفر بنية Apache Kafka تدفقات أحداث آمنة باستخدام TLS وخدمة المصادقة والتخويل في Java (JAAS). TLS هي تقنية تشفير تمنع التنصت غير المقصود على الرسائل، وتتحكم JAAS في التطبيق الذي يمكنه الوصول إلى نظام الوسيط.
لغة البرمجة والبروتوكولات
يدعم كل من Kafka وRabbitMQ العديد من اللغات والأطر والبروتوكولات التي يعرفها المطورون.
يمكنك كتابة التعليمة البرمجية بلغة Java وRuby عند إنشاء تطبيقات العميل لكل من Kafka وRabbitMQ. بالإضافة إلى ذلك، يدعم Kafka لغة Python وNode.js، بينما يدعم RabbitMQ اللغات JavaScript وGo وC وSwift وSpring وElixir وPHP و.NET.
يستخدم Kafka البروتوكول الثنائي عبر TCP لبث الرسائل عبر مسارات بيانات في الوقت الفعلي، بينما يدعم RabbitMQ بروتوكول قوائم انتظار الرسائل المتقدم (AMQP) افتراضيًا. يدعم RabbitMQ أيضًا البروتوكولات القديمة مثل بروتوكول الرسائل الموجه بالنص البسيط (STOMP) وMQTT لتوجيه الرسائل.
ما أوجه التشابه بين Kafka وRabbitMQ؟
تحتاج التطبيقات إلى وسطاء رسائل موثوقين لتبادل البيانات على السحابة. يوفر كل من RabbitMQ وKafka منصات قابلة للتوسع وتتحمل الأخطاء لتلبية متطلبات حركة المرور المتزايدة والتوافر العالي.
بعد ذلك، نناقش بعض أوجه التشابه الرئيسية بين RabbitMQ وKafka.
قابلية التوسع
يوسّع RabbitMQ قدرته على معالجة الرسائل بطريقة أفقية أو رأسية. يُمكنك تخصيص المزيد من موارد الحوسبة لخادم RabbitMQ لزيادة كفاءة تبادل الرسائل. في بعض الحالات، يستخدم المطورون إحدى تقنيات توزيع الرسائل تسمى تبادل التجزئة المتسقة في RabbitMQ لموازنة معالجة الأحمال عبر عدة وسطاء.
وبالمثل، تسمح بنية Kafka بإضافة المزيد من الأقسام إلى موضوع معين لتوزيع حمل الرسائل بالتساوي.
التعامل مع الأعطال
يُعد كل من Kafka وRabbitMQ بنيات قوية لوضع الرسائل في قوائم انتظار حيث تتسم تلك البنيات بالمرونة عند فشل النظام.
يُمكنك تجميع العديد من وسطاء RabbitMQ في مجموعات ونشرها على خوادم مختلفة. يقوم RabbitMQ أيضًا بنسخ الرسائل الموجودة في قوائم الانتظار نسخًا متماثلًا عبر عُقَد موزعة. يسمح هذا للنظام بالتعافي من الفشل الذي يؤثر على أي خادم.
مثل RabbitMQ، تشترك Apache Kafka في قابلية الاسترداد والتكرار المماثلة من خلال استضافة مجموعات Kafka على خوادم مختلفة. تتكون كل مجموعة من نسخ متماثلة من ملفات السجل التي يمكنك استرجاعها في حالة الفشل.
سهولة الاستخدام
يتمتع كلا نظامي قوائم انتظار الرسائل بدعم مجتمعي قوي ومكتبات تُيسّر إرسال الرسائل وقراءتها ومعالجتها. هذا يُيسّر على المطورين تطوير تطبيقات العميل على كلا النظامين.
على سبيل المثال، يُمكنك استخدام Kafka Streams (مكتبة عملاء) في إنشاء أنظمة المراسلة على Kafka واستخدام Spring Cloud Data Flow في إنشاء خدمات مصغرة تعتمد على الأحداث باستخدام RabbitMQ.
متى تستخدم Kafka مقابل RabbitMQ
من المهم إدراك أن RabbitMQ وKafka ليسا وسطاء رسائل متنافسين. ولكن قد تم تصميم كلاهما لدعم تبادل البيانات في حالات استخدام مختلفة يكون فيها أحدهما أكثر ملاءمةً من الآخر.
بعد ذلك، نناقش بعض حالات الاستخدام المطلوب مراعاتها في RabbitMQ وKafka.
عمليات إعادة تشغيل بث الأحداث
Kafka يناسب التطبيقات التي تحتاج إلى إعادة تحليل البيانات المستلمة. يُمكنك معالجة البيانات المتدفقة عدة مرات خلال فترة الاحتفاظ أو تجميع ملفات السجل لتحليلها.
يُعد تجميع السجلات باستخدام RabbitMQ أكثر صعوبةً، حيث يتم حذف الرسائل بمجرد استهلاكها. الحل البديل هو إعادة تشغيل الرسائل المخزنة من المنتجين.
معالجة البيانات في الوقت الفعلي
يقوم Kafka ببث الرسائل ذات زمن استجابة منخفض جدًا وهو مناسب لتحليل البيانات المتدفقة في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يُمكنك استخدام Kafka كخدمة مراقبة موزعة لزيادة التنبيهات الخاصة بمعالجة المعاملات عبر الإنترنت في الوقت الفعلي.
بنية التوجيه المعقدة
يوفر RabbitMQ المرونة للعملاء ذوي المتطلبات الغامضة أو سيناريوهات التوجيه المعقدة. على سبيل المثال، يُمكنك إعداد RabbitMQ لتوجيه البيانات إلى تطبيقات مختلفة مشتملة على روابط وتبادلات مختلفة.
الفاعلية في توصيل الرسائل
يطبق RabbitMQ نموذج الدفع، ما يعني أن المنتج يعرف ما إذا كان تطبيق العميل قد استهلك الرسالة. يناسب التطبيقات التي يجب أن تلتزم بتسلسلات معينة وضمانات تسليم عند تبادل البيانات وتحليلها.
دعم اللغة ودعم البروتوكول
يستخدم المطورون RabbitMQ مع تطبيقات العملاء التي تتطلب التوافق مع الإصدارات السابقة المشتملة على بروتوكولات قديمة مثل MQTT وSTOMP. يدعم RabbitMQ أيضًا مجموعةً أكبر من لغات البرمجة مقارنةً بالتي يدعمها Kafka.
هل Kafka يستخدم RabbitMQ؟
Kafka لا يستخدم RabbitMQ. إنه وسيط رسائل مستقل يوزع تدفقات الأحداث في الوقت الفعلي بدون استخدام RabbitMQ. كلاهما أنظمة منفصلة لتبادل البيانات تعمل بشكل مستقل عن بعضها.
ومع ذلك، يقوم بعض المطورين بتوجيه الرسائل من شبكة RabbitMQ إلى Kafka. يفعلون ذلك لأن الأمر يتطلب المزيد من الجهد لتفكيك مسارات بيانات RabbitMQ الحالية وإعادة بنائها باستخدام Kafka.
ملخص الاختلافات: Kafka مقابل RabbitMQ
| RabbitMQ |
Kafka |
|
| البنية |
تم تصميم بنية RabbitMQ لتوجيه الرسائل المعقدة. يستخدم نموذج الدفع. يرسل المنتجون رسائل إلى المستهلكين باستخدام قواعد مختلفة. |
يستخدم Kafka تصميمًا قائمًا على التقسيم لمعالجة التدفق مرتفع معدل النقل في الوقت الفعلي. يستخدم نموذج السحب. يقوم المنتجون بنشر رسائل للموضوعات والأقسام التي يشترك فيها المستهلكون. |
| معالجة الرسائل |
يراقب وسطاء RabbitMQ استهلاك الرسائل. يحذف الرسائل بعد استهلاكها. يدعم أولويات الرسائل. |
يتتبع المستهلكون استرجاع الرسائل باستخدام متعقب إزاحة. يحتفظ Kafka بالرسائل وفقًا لسياسة الاحتفاظ. لا توجد أولوية للرسالة. |
| الأداء |
يتميز RabbitMQ بانخفاض زمن الاستجابة. يرسل آلاف الرسائل في الثانية. |
ينقل Kafka ما يصل إلى ملايين الرسائل في الوقت الفعلي في الثانية. |
| لغة البرمجة والبروتوكول |
يدعم RabbitMQ مجموعةً واسعةً من اللغات والبروتوكولات القديمة. |
يتوفر في Kafka خيارات محدودة من لغات البرمجة. يستخدم البروتوكول الثنائي عبر TCP لنقل البيانات. |
كيف تدعم AWS متطلبات RabbitMQ ومتطلبات Kafka؟
توفر Amazon Web Services (AWS) خدمات وسيط رسائل بزمن استجابة منخفض ومُدارة بالكامل لكل من تطبيقات RabbitMQ وKafka:
- استخدم Amazon MQ لتوفير وسطاء RabbitMQ بدون عمليات إعداد تستغرق وقتًا طويلاً. يُشفّر Amazon MQ رسائل RabbitMQ أثناء الانتقال وفي أوقات عدم النشاط. نضمن أيضًا مسارات بيانات عالية التوافر عبر مناطق توافر الخدمات من AWS.
- استخدم Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) لتسهيل إعداد ناقل رسائل Kafka ومعالجته وتوسعة نطاقه في الوقت الفعلي. تساعدك Amazon MSK في إنشاء تدفقات أحداث آمنة تتعامل مع الأخطاء باستخدام تقنيات AWS مثل السحابة الخاصة الافتراضية بـ Amazon (Amazon VPC).
ابدأ استخدام وسطاء الرسائل على AWS من خلال إنشاء حساب اليوم.
