В чем разница между Kafka и Redis Pub/Sub?

Ответ

Основное различие заключается в их назначении и гарантиях доставки: Kafka — это персистентная платформа для стриминга событий, а Redis Pub/Sub — это неперсистентный in-memory механизм обмена сообщениями.

Kafka

  • Назначение: Платформа для обработки потоков данных в реальном времени с высокой пропускной способностью.
  • Хранение данных: Персистентное. Сообщения записываются на диск, реплицируются для отказоустойчивости и хранятся в течение настраиваемого периода (retention policy). Они не удаляются после прочтения.
  • Гарантии доставки: Предоставляет строгие гарантии (at-least-once, exactly-once). Если потребитель был офлайн, он сможет прочитать пропущенные сообщения после подключения.
  • Пример использования: Сбор логов, аналитика кликов, event sourcing, надежная асинхронная коммуникация между микросервисами.
# Kafka Producer (Python)
from kafka import KafkaProducer
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
# Сообщение будет сохранено в топике на диске
producer.send('user-events', b'user_registered')

Redis Pub/Sub

  • Назначение: Высокопроизводительное in-memory хранилище, которое также предоставляет механизм обмена сообщениями.
  • Хранение данных: Неперсистентное (fire-and-forget). Сообщения не хранятся. Если подписчик не в сети в момент публикации, он никогда не получит это сообщение.
  • Гарантии доставки: Нет. Это легковесный механизм для быстрой рассылки уведомлений без гарантий.
  • Пример использования: Уведомления в реальном времени (например, в чатах), инвалидация кэша, рассылка сигналов, где потеря отдельных сообщений не является критичной проблемой.
# Redis Publisher (Python)
import redis
r = redis.Redis()
# Сообщение будет доставлено только активным подписчикам
r.publish('notifications', 'new_message_in_chat')

Итог

Характеристика Kafka Redis Pub/Sub
Хранение данных На диске (персистентно) В памяти (неперсистентно)
Гарантии доставки Есть (at-least-once) Нет (fire-and-forget)
Повторное чтение Да Нет
Основное назначение Event Streaming Platform In-memory Data Store / Cache