Ответ
Я работал с такими брокерами, как RabbitMQ, Apache Kafka и NATS. Каждый из них имеет свои сильные стороны и подходит для разных задач.
Сравнение брокеров
| Характеристика | RabbitMQ | Apache Kafka | NATS (с JetStream) |
|---|---|---|---|
| Основная модель | Smart-брокер, dumb-клиент (AMQP) | Dumb-брокер, smart-клиент (лог коммитов) | Pub/Sub, потоки |
| Сценарии | Задачи (task queues), сложная маршрутизация, RPC | Потоковая обработка данных, Event Sourcing, сбор логов и метрик | Микросервисная коммуникация, IoT, системы с низкой задержкой |
| Гарантии доставки | At-least-once, At-most-once | At-least-once, Exactly-once | At-least-once, At-most-once, Exactly-once (в потоке) |
| Производительность | Хорошая, но ниже чем у Kafka | Очень высокая (high-throughput) | Экстремально высокая, низкая задержка |
Подробнее о каждом
RabbitMQ:
- Описание: Традиционный брокер сообщений, реализующий протокол AMQP. Отличается гибкой маршрутизацией благодаря концепциям обменников (exchanges) и очередей.
- Когда использовать: Идеален для систем, где важна гарантированная доставка сообщений по сложным правилам, а также для организации очередей задач для воркеров.
- Пример (отправка):
// Клиент: github.com/rabbitmq/amqp091-go conn, err := amqp.Dial("amqp://guest:guest@localhost:5672/") ch, err := conn.Channel() // Объявляем очередь для надежности q, err := ch.QueueDeclare("task_queue", true, false, false, false, nil) // Публикуем сообщение err = ch.Publish("", q.Name, false, false, amqp.Publishing{Body: []byte("new task")})
Apache Kafka:
- Описание: Распределенная стриминговая платформа. Работает как неизменяемый лог коммитов (commit log), куда продюсеры пишут события, а консьюмеры их читают со своей скоростью.
- Когда использовать: Для сценариев с огромным потоком данных (логи, метрики, IoT-данные), Event Sourcing, аналитики в реальном времени.
- Пример (отправка):
// Клиент: github.com/IBM/sarama producer, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, nil) msg := &sarama.ProducerMessage{Topic: "orders", Value: sarama.StringEncoder("order_created")} partition, offset, err := producer.SendMessage(msg)
NATS:
- Описание: Простой, легковесный и очень быстрый брокер. Изначально работал по модели "fire-and-forget" (Pub/Sub), но с появлением JetStream получил персистентность, гарантированную доставку и потоковую обработку.
- Когда использовать: Для межсервисного взаимодействия в микросервисах, где критична низкая задержка. С JetStream — как более простая альтернатива Kafka.
- Пример (отправка):
// Клиент: github.com/nats-io/nats.go nc, err := nats.Connect(nats.DefaultURL) // Простая публикация без гарантий err = nc.Publish("updates", []byte("data")) // Публикация в персистентный поток JetStream js, err := nc.JetStream() _, err = js.Publish("ORDERS.new", []byte("order data"))