اگر در حال ساخت برنامه‌هایی هستید که شامل دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)، میکروسرویس‌ها یا اجزایی است که به ارتباطات قابل اعتماد وابسته هستند، به یک کارگزار پیام (message broker) نیاز دارید. کارگزار پیام وظایفی مانند اعتبارسنجی، مسیریابی، ذخیره و تحویل پیام‌ها را مدیریت می‌کند و به اجزای شما اجازه می‌دهد بدون دانستن مکان یا وضعیت یکدیگر با هم تعامل کنند.
دو کارگزار پیام محبوب‌ترین، Apache Kafka و RabbitMQ هستند. هر ابزار نقاط قوت منحصربه‌فردی دارد که آن‌ها را برای موارد استفاده مختلف مناسب می‌کند. این مقاله Apache Kafka در مقابل RabbitMQ را بررسی می‌کند تا به شما در انتخاب ابزاری که بهترین تطابق با اهداف سازمانی‌تان را دارد، کمک کند.
RabbitMQ چیست و چگونه تکامل یافته است؟
RabbitMQ یک کارگزار پیام توزیع‌شده رایگان و متن‌باز است که به شما امکان می‌دهد سیستم پیام‌رسانی را با استفاده از HTTP و WebSockets بسازید. آن بر اساس پروتکل Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) عمل می‌کند و از پروتکل‌های دیگری مانند Streaming Text Oriented Messaging Protocol (STOMP) و Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) پشتیبانی می‌کند. این امر interoperability با زبان‌های برنامه‌نویسی و پلتفرم‌های مختلف را تضمین می‌کند.
با پشتیبانی RabbitMQ از چندین الگوی پیام‌رسانی، از جمله point-to-point، publish-subscribe و request-response، ۱۰.۹ درصد از توسعه‌دهندگان مورد نظرگیری شده توسط Stack Overflow، RabbitMQ را نسبت به سایر پلتفرم‌ها ترجیح می‌دهند. آن تحویل پیام قابل اعتماد را از طریق تسهیل ذخیره‌سازی پایدار، تأیید پیام‌ها و تأییدهای تحویل ارائه می‌دهد. مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و قابلیت استفاده بهبودیافته RabbitMQ، آن را برای پیام‌رسانی با تأخیر کم، صف وظایف و event sourcing مناسب می‌کند.
نسخه‌های RabbitMQ 4.0 و بالاتر، بهبودهای معماری قابل توجهی معرفی می‌کنند. پلتفرم اکنون از Khepri به‌عنوان ذخیره متاداده جایگزین با استفاده از اجماع Raft پشتیبانی می‌کند که مدیریت متاداده fault-tolerant بهتر را در کلاسترهای توزیع‌شده فراهم می‌کند. AMQP 1.0 به وضعیت پروتکل هسته ارتقا یافته و مدیریت توپولوژی بهبودیافته و interoperability cross-protocol را امکان‌پذیر می‌سازد. این به‌روزرسانی‌ها RabbitMQ را به‌عنوان یک راه‌حل پیام‌رسانی resilientتر و feature-richتر برای سیستم‌های توزیع‌شده مدرن قرار می‌دهند. در سال ۲۰۲۵، نسخه ۴.۱.۰ ویژگی‌های جدیدی مانند مکانیسم کشف همتای Kubernetes و بهبودهای عملکرد متعدد را اضافه کرده است.
ویژگی‌های RabbitMQ
- صف‌های Quorum بهبودیافته: داده‌های صف را در چندین نود replicate کنید برای دوام و دسترسی بالا، اکنون با اولویت‌های پیام و بازیابی مبتنی بر checkpoint برای راه‌اندازی سریع‌تر.
- گزینه‌های مسیریابی انعطاف‌پذیر: پیام‌ها را از طریق مبادلات direct، topic و fan-out مسیریابی کنید یا انواع مبادلات سفارشی ایجاد کنید، از جمله مبادله Local Random جدید برای مسیریابی probabilistic.
- کلاسترینگ ساخته شده: کلاسترهای چندین نود را برای redundancy، fault tolerance و مقیاس‌بندی افقی با مدیریت متاداده بهبودیافته Khepri تشکیل دهید.
- صف‌های Fire: وظایف I/O-intensive را به فرآیندهای worker اختصاصی offload کنید تا responsiveness را بهبود بخشید با کارایی حافظه بهینه‌شده.
- Firehose Tracer: هر پیام مسیریابی‌شده از طریق کارگزار را capture و trace کنید برای نظارت و عیب‌یابی جامع.
Apache Kafka چیست و قابلیت‌های جدید آن چیست؟
Apache Kafka یک پلتفرم event-streaming توزیع‌شده بدون هزینه و متن‌باز است که برای تحویل و پردازش پیام با throughput بالا و تأخیر کم بهینه‌سازی شده است. آن بر اساس پروتکل باینری روی TCP عمل می‌کند. Kafka از مدل publish-subscribe استفاده می‌کند و به تولیدکنندگان (producers) اجازه می‌دهد پیام‌ها را به topicهای Kafka (دسته‌بندی‌هایی برای سازماندهی پیام‌ها) ارسال کنند و آن‌ها را تا زمانی که subscribers آن‌ها را مصرف کنند، ذخیره کند. Kafka به‌خوبی با ابزارها و سیستم‌های دیگر یکپارچه می‌شود و ادغام آن در جریان‌های کاری داده موجود را آسان می‌کند. توانایی آن در partition داده‌ها در چندین سرور به شما کمک می‌کند داده‌های streaming با سرعت بالا را با overhead ناچیز مدیریت کنید. Kafka همچنین دوام بالا، fault tolerance و مکانیسم‌های بازیابی را برای جلوگیری از از دست رفتن غیرمنتظره داده ارائه می‌دهد.
Apache Kafka 4.0 نمایانگر تغییر معماری عمده‌ای است با حذف کامل وابستگی به ZooKeeper به نفع KRaft (Kafka Raft) به‌عنوان تنها مکانیسم اجماع. این امر استقرار را با حذف نیاز به ensembleهای ZooKeeper خارجی ساده می‌کند، در حالی که overhead عملیاتی را کاهش می‌دهد. پلتفرم اکنون از ذخیره‌سازی tiered برای retention گسترده، queue semantics از طریق KIP-932 برای الگوهای پیام‌رسانی point-to-point سنتی، و پروتکل‌های rebalancing گروه مصرف‌کننده بهبودیافته که downtime را در طول تغییرات گروه به حداقل می‌رسانند، پشتیبانی می‌کند. در سال ۲۰۲۵، Kafka 4.0 به‌طور پیش‌فرض در حالت KRaft اجرا می‌شود و ویژگی‌هایی مانند rebalancing سریع‌تر و پشتیبانی queue را معرفی می‌کند.
ویژگی‌های Apache Kafka
- معماری KRaft-First: وابستگی به ZooKeeper را حذف می‌کند با اجماع مبتنی بر Raft بومی برای استقرار ساده‌شده و پیچیدگی عملیاتی کاهش‌یافته.
- ذخیره‌سازی Tiered پیشرفته: tierهای ذخیره‌سازی primary و archive colocateشده را برای retention داده مقرون‌به‌صرفه و resetهای offset مبتنی بر duration امکان‌پذیر می‌سازد.
- پشتیبانی از Queue Semantics: الگوهای پیام‌رسانی point-to-point سنتی را با گروه‌های مصرف‌کننده shared و تأییدهای فردی فراهم می‌کند.
- پروتکل گروه مصرف‌کننده بهبودیافته: rebalancing cooperative را پیاده‌سازی می‌کند که موانع همگام‌سازی جهانی را حذف می‌کند و اختلال سرویس را به حداقل می‌رساند.
- پشتیبانی از Multi-Tenancy: workloads را به‌طور امن ایزوله می‌کند تا چندین تولیدکننده یا مصرف‌کننده بتوانند کلاستر را با RBAC و مدیریت منابع بهبودیافته به اشتراک بگذارند.
تفاوت‌های کلیدی معماری بین RabbitMQ و Apache Kafka چیست؟
تفاوت اصلی این است که RabbitMQ یک کارگزار پیام طراحی‌شده برای تحویل قابل اعتماد پیام و مسیریابی پیچیده است، در حالی که Kafka یک پلتفرم event-streaming توزیع‌شده بهینه‌شده برای pipelineهای داده fault-tolerant با throughput بالا است.
معماری RabbitMQ
RabbitMQ از معماری پیام‌رسانی conventional پیروی می‌کند که برای سناریوهای مسیریابی پیچیده و حجم‌های پیام پایین‌تر مناسب است. معماری مدرن از صف‌های quorum با اجماع Raft برای قابلیت اعتماد بهبودیافته و ذخیره متاداده Khepri برای هماهنگی توزیع‌شده بهتر بهره می‌برد.
اجزای کلیدی: Producer، Routing Key، Exchange، Queue، Binding، Consumer.
معماری بر smart brokers تأکید دارد که منطق مسیریابی پیچیده، persistence پیام و تضمین‌های تحویل را مدیریت می‌کنند. مبادلات الگوهای مسیریابی پیام را تعیین می‌کنند، در حالی که صف‌ها ذخیره‌سازی بادوام با replication قابل‌پیکربندی در نودهای کلاستر فراهم می‌کنند.
معماری Apache Kafka
Kafka حول معماری log-based توزیع‌شده طراحی شده که مقیاس‌بندی افقی و throughput را اولویت‌بندی می‌کند. معماری مبتنی بر KRaft وابستگی‌های خارجی را حذف می‌کند، در حالی که دسترسی بالا و fault tolerance را حفظ می‌کند.
اجزای کلیدی: Producers، Topics، Partitions، Brokers، Consumers، KRaft Controllers (جایگزین ZooKeeper).
این معماری از مدل dumb broker، smart consumer پیروی می‌کند که در آن brokers ذخیره‌سازی log append-only ساده فراهم می‌کنند، در حالی که consumers حالت و منطق پردازش پیام خود را مدیریت می‌کنند. طبیعت توزیع‌شده مقیاس‌بندی افقی عظیم را از طریق توزیع partition در کلاسترهای broker امکان‌پذیر می‌سازد.
رویکردهای مدیریت پیام در Kafka در مقابل RabbitMQ چگونه متفاوت است؟
مدیریت پیام یکی از اساسی‌ترین تفاوت‌ها بین این پلتفرم‌ها را نشان می‌دهد و بر همه چیز از ویژگی‌های عملکردی تا الگوهای طراحی برنامه تأثیر می‌گذارد.
| ویژگی | RabbitMQ | Kafka |
| مصرف پیام | کارگزار پیام‌ها را به مصرف‌کنندگان با مدل push-based فشار می‌دهد که تحویل فوری و سناریوهای مسیریابی پیچیده را امکان‌پذیر می‌سازد. | مصرف‌کنندگان پیام‌ها را pull می‌کنند و پیشرفت را با offsetها پیگیری می‌کنند و کنترل بیشتری بر الگوهای مصرف و قابلیت replay ارائه می‌دهند. |
| ترتیب پیام | ترتیب FIFO را در صف‌های فردی حفظ می‌کند، هرچند صف‌های اولویت‌دار و sharding می‌تواند تضمین‌های ترتیب دقیق را تحت تأثیر قرار دهد. | ترتیب را فقط در partitionهای فردی تضمین می‌کند؛ مصرف‌کنندگان خواننده از چندین partition ممکن است پیام‌ها را out-of-order در مرزهای partition دریافت کنند. |
| اولویت پیام | صف‌های اولویت‌دار را به‌طور بومی برای پیام‌های time-sensitive پشتیبانی می‌کند و اجازه می‌دهد پیام‌های اولویت بالا در ترتیب پردازش جلو بیفتند. | تمام پیام‌ها را در partitionها برابر می‌بیند بدون مکانیسم اولویت بومی، هرچند استراتژی‌های partitioning می‌تواند اثرات مشابهی به دست آورد. |
| حذف پیام | پیام‌ها را پس از تأیید موفق پردازش توسط مصرف‌کنندگان به‌طور خودکار حذف می‌کند و overhead ذخیره‌سازی را به حداقل می‌رساند. | پیام‌ها را برای دوره‌های زمانی قابل‌پیکربندی نگه می‌دارد، صرف‌نظر از وضعیت مصرف، و سناریوهای مصرف‌کننده متعدد و replay پیام را امکان‌پذیر می‌سازد. |
تفاوت‌های عملکرد و مقیاس‌پذیری بین Apache Kafka در مقابل RabbitMQ چیست؟
ویژگی‌های عملکردی بین این پلتفرم‌ها به‌طور چشمگیری متفاوت است و آن‌ها را برای الزامات عملیاتی و تقاضاهای مقیاس مختلف مناسب می‌کند.
RabbitMQ معمولاً هزاران تا ده‌ها هزار پیام در ثانیه با تأخیر زیر میلی‌ثانیه برای workloads با throughput پایین مدیریت می‌کند. نقطه قوت آن در تضمین‌های تحویل قابل اعتماد و قابلیت‌های مسیریابی پیچیده است نه عملکرد خام throughput. پلتفرم در سناریوهایی که نیاز به تحویل تضمینی پیام و الگوهای مسیریابی sophisticated دارند، برتری دارد.
Kafka میلیون‌ها پیام در ثانیه در هر broker با حدود ۵ میلی‌ثانیه p99 latency در مقیاس پردازش می‌کند. معماری log-based آن مقیاس‌بندی افقی عظیم را از طریق توزیع partition امکان‌پذیر می‌سازد و آن را برای برنامه‌های streaming با حجم بالا و pipelineهای تحلیلی زمان واقعی ایده‌آل می‌کند.
| جنبه | RabbitMQ | Apache Kafka |
| مدل طراحی | Smart broker / Dumb consumer | Dumb broker / Smart consumer |
| عملکرد | Throughput پایین‌تر، بسیار قابل اعتماد | Throughput بالا، تأخیر کم |
| مقیاس‌پذیری | افقی و عمودی (کلاسترها) | بسیار مقیاس‌پذیر از طریق partitionها |
| Push vs. Pull | Push-based | Pull-based |
الگوهای استقرار پیشرفته و معماری‌های cloud-native چگونه از این فناوری‌ها بهره می‌برند؟
استراتژی‌های استقرار مدرن بر محاسبات بدون سرور، معماری‌های event-driven و پیاده‌سازی‌های hybrid cloud تأکید دارند که نقاط قوت منحصربه‌فرد هر دو پلتفرم پیام‌رسانی را به حداکثر می‌رسانند.
الگوهای یکپارچگی Serverless و Event-Driven
پلتفرم‌های Kubernetes و cloud-native از RabbitMQ و Kafka به‌عنوان backboneهای پیام‌رسانی برای توابع بدون سرور استفاده می‌کنند. Kafka با Knative برای عملکرد scale-to-zero یکپارچه می‌شود و utilization منابع الاستیک را برای خدمات IoT و پردازش زمان واقعی امکان‌پذیر می‌سازد. معماری‌های event mesh سیستم‌های پیام‌رسانی را تحت یک لایه مسیریابی واحد متحد می‌کنند. توپولوژی‌های federated اجازه می‌دهند کلاسترهای Kafka و RabbitMQ interoperate کنند و مهاجرت تدریجی بدون lock-in زیرساختی را امکان‌پذیر می‌سازند.
RabbitMQ در سناریوهای low-payload، high-trust مانند اعلان‌های بانکی که نیاز به پیگیری پیام فردی دارند، برتری دارد.
استقرارهای Hybrid Cloud و Multi-Region
الگوهای استقرار پیشرفته مسائل sovereignty داده و مقیاس‌پذیری جهانی را از طریق replication sophisticated برطرف می‌کنند. سیاست‌های federation RabbitMQ پیکربندی‌های multi-cloud را خودکار می‌کنند، در حالی که پلاگین‌های shovel همگام‌سازی bidirectional را امکان‌پذیر می‌سازند. mirroring cross-cluster Kafka استقرارهای multi-region را با تضمین‌های consistency قوی و قابلیت‌های بازیابی فاجعه پشتیبانی می‌کند.
پلتفرم‌های یکپارچگی داده مانند Airbyte این سیستم‌های پیام‌رسانی را با زیرساخت گسترده‌تر bridge می‌کنند و داده را از طریق RabbitMQ برای پردازش زمان واقعی یا Kafka برای analytics مسیریابی می‌کنند.
چه زمانی باید RabbitMQ را برای معماری‌تان انتخاب کنید؟
RabbitMQ انتخاب بهینه برای سناریوهایی است که نیاز به مسیریابی sophisticated پیام، تحویل قابل اعتماد و یکپارچگی با سیستم‌های سازمانی موجود دارند.
- الزامات مسیریابی پیچیده: پیام‌ها را بر اساس محتوا، مقصد یا منطق تجاری سفارشی از طریق پیکربندی‌های مبادله و binding انعطاف‌پذیر مسیریابی کنید.
- صف وظایف و پردازش پس‌زمینه: کارهای پس‌زمینه مانند scaling تصویر، encoding ویدیو یا پردازش batch را با تضمین تکمیل وظیفه مدیریت کنید.
- ارتباطات میکروسرویس: به‌عنوان صف پیام قابل اعتماد بین میکروسرویس‌هایی که نیاز به پیام‌رسانی transactional و تأییدهای تحویل دارند، عمل کنید.
- یکپارچگی سیستم‌های legacy: با سیستم‌های سازمانی موجود از طریق پشتیبانی چندین پروتکل، از جمله MQTT، STOMP و endpointهای HTTP، متصل شوید.
- برنامه‌های زمان واقعی با تأخیر کم: تأخیر زیر میلی‌ثانیه را برای برنامه‌های time-sensitive مانند سیستم‌های معاملاتی یا اعلان‌های کاربر زمان واقعی تحویل دهید.
چه زمانی باید Apache Kafka را برای معماری‌تان انتخاب کنید؟
Apache Kafka در سناریوهای high-throughput برتری دارد:
- پردازش Stream و تحلیل‌های زمان واقعی: حجم‌های بزرگ داده‌های streaming را در زمان واقعی جمع‌آوری و پردازش کنید برای برنامه‌هایی مانند تشخیص تقلب یا موتورهای توصیه.
- Event Sourcing و مسیرهای حسابرسی: تغییرات حالت را در طول زمان ذخیره و replay کنید، در حالی که logهای event immutable را برای compliance و debugging حفظ می‌کنید.
- تجمیع Log و نظارت مرکزی: logging مبتنی بر فایل را با streamهای بادوام و low-latency جایگزین کنید که الگوهای مصرف‌کننده متعدد را پشتیبانی می‌کنند.
- Pipelineهای داده با Throughput بالا: میلیون‌ها پیام در ثانیه را در سیستم‌های توزیع‌شده با مقیاس‌بندی افقی از طریق partitioning مدیریت کنید.
- پردازش داده‌های IoT و سنسور: حجم‌های عظیم داده‌های telemetry را از دستگاه‌ها و سنسورها ingest کنید برای تحلیل زمان واقعی و ذخیره تاریخی.
نتیجه‌گیری
انتخاب بین RabbitMQ و Kafka عمدتاً به الزامات مورد استفاده خاص شما بستگی دارد. RabbitMQ در سناریوهایی که نیاز به مسیریابی پیچیده، تحویل قابل اعتماد و پشتیبانی پروتکل‌های متنوع دارند، برتری دارد. Kafka در برنامه‌های streaming با throughput بالا با معماری مقیاس‌پذیر و توزیع‌شده و retention پیام بلندمدت غالب است.
هر دو فناوری با بهبودهای معماری که محدودیت‌های قبلی را برطرف می‌کنند، در حال تکامل هستند، در حالی که نقاط قوت هسته‌ای خود را حفظ می‌کنند.
پرسش‌های متداول
تفاوت‌های عملکرد اصلی بین RabbitMQ و Kafka چیست؟
RabbitMQ معمولاً هزاران تا ده‌ها هزار پیام در ثانیه با تأخیر زیر میلی‌ثانیه برای workloads با throughput پایین مدیریت می‌کند، در حالی که Kafka میلیون‌ها پیام در ثانیه در هر broker با حدود ۵ میلی‌ثانیه p99 latency در مقیاس پردازش می‌کند. Kafka در سناریوهای high-throughput برتری دارد، در حالی که RabbitMQ عملکرد superior برای الزامات مسیریابی پیچیده و تضمین تحویل ارائه می‌دهد.
نسخه‌های جدید RabbitMQ و Kafka چگونه قابلیت اعتماد را بهبود می‌بخشند؟
RabbitMQ 4.0+ ذخیره متاداده Khepri را با اجماع Raft برای fault tolerance بهتر و صف‌های quorum بهبودیافته با بازیابی مبتنی بر checkpoint معرفی می‌کند. Kafka 4.0+ وابستگی به ZooKeeper را از طریق معماری KRaft حذف می‌کند و rebalancing گروه مصرف‌کننده cooperative را برای به حداقل رساندن اختلال‌های سرویس در طول رویدادهای scaling پیاده‌سازی می‌کند.
آیا می‌توانم هر دو RabbitMQ و Kafka را در همان معماری استفاده کنم؟
بله، بسیاری از سازمان‌ها هر دو فناوری را به‌طور استراتژیک استفاده می‌کنند. RabbitMQ ارتباطات میکروسرویس و سناریوهای مسیریابی پیچیده را مدیریت می‌کند، در حالی که Kafka داده‌های streaming با حجم بالا و pipelineهای تحلیلی را مدیریت می‌کند. پلتفرم‌های یکپارچگی داده می‌توانند این سیستم‌ها را bridge کنند و جریان داده بین معماری‌های پیام‌رسانی مختلف را مدیریت کنند.
کدام پلتفرم برای برنامه‌های IoT بهتر است؟
انتخاب به الزامات IoT شما بستگی دارد. RabbitMQ برای ارتباطات دستگاه که نیاز به تحویل قابل اعتماد و مسیریابی پیچیده دارند، به‌ویژه با پشتیبانی پروتکل MQTT، برتری دارد. Kafka برای ingest حجم‌های عظیم داده‌های سنسور و تحلیل‌های زمان واقعی superior است. بسیاری از معماری‌های IoT RabbitMQ را برای ارتباطات device-to-gateway و Kafka را برای تجمیع و پردازش داده استفاده می‌کنند.
پیچیدگی استقرار و عملیاتی بین پلتفرم‌ها چگونه مقایسه می‌شود؟
معماری KRaft Kafka استقرار را با حذف وابستگی‌های ZooKeeper ساده می‌کند، در حالی که قابلیت‌های کلاسترینگ و federation RabbitMQ گزینه‌های استقرار انعطاف‌پذیر ارائه می‌دهند. هر دو پلتفرم خدمات ابری مدیریت‌شده ارائه می‌دهند که overhead عملیاتی را کاهش می‌دهند، هرچند Kafka عموماً expertise بیشتری برای بهینه‌سازی و عیب‌یابی در محیط‌های توزیع‌شده نیاز دارد.
