С какими брокерами сообщений вы работали?

Ответ

Я работал с несколькими брокерами сообщений, выбирая их в зависимости от требований проекта к масштабируемости, надежности и типу данных:

RabbitMQ: Надежный брокер сообщений, реализующий протокол AMQP. Идеален для систем, требующих гарантированной доставки, сложной маршрутизации сообщений и обработки фоновых задач. Часто используется для распределенных систем и микросервисов.
```
import pika

# Пример отправки сообщения
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()
```
Apache Kafka: Высокопроизводительная распределенная платформа для потоковой обработки данных. Используется для сбора логов, метрик, обработки событий в реальном времени благодаря своей масштабируемости, отказоустойчивости и способности обрабатывать огромные объемы данных.
```
from kafka import KafkaProducer
import json

# Пример отправки сообщения
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092',
                         value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8'))
producer.send('test-topic', {'message': 'Hello Kafka!'})
producer.flush()
print(" [x] Sent 'Hello Kafka!' to test-topic")
```
Redis (Pub/Sub): Легковесный механизм публикации/подписки, встроенный в Redis. Подходит для простых сценариев, где не требуется персистентность или гарантированная доставка, например, для кэширования, уведомлений в реальном времени или координации между сервисами.
```
import redis

# Пример публикации сообщения
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.publish('channel', 'Hello Redis!')
print(" [x] Published 'Hello Redis!' to channel")
```

Также имею опыт работы с AWS SQS для облачных асинхронных очередей и Celery (часто с RabbitMQ или Redis в качестве бэкенда) для распределенных задач в Python. Выбор брокера всегда основывается на конкретных требованиях проекта к производительности, надежности, персистентности и сложности маршрутизации.