Kafka vs. RabbitMQ: principales diferencias

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Construir aplicaciones distribuidas cada vez es más habitual entre los equipos de desarrollo. Y algo imprescindible en este tipo de arquitecturas es usar algún sistema de mensajería que nos permita la comunicación entre las aplicaciones. Dos de los sistemas más populares son Apache Kafka y RabbitMQ.

Índice

Introducción a los sistemas de mensajería

Por si no entiendes la función que realizan los sistemas de mensajería, vamos a comenzar viendo qué son exactamente y por qué son tan importantes en determinadas arquitecturas.

¿Qué es un sistema de mensajería?

Los sistemas de mensajería nos permiten enviar mensajes entre distintas capas de aplicaciones distribuidas y microservicios. Es por tanto una infraestructura clave en las aplicaciones distribuidas que permite a los diferentes módulos comunicarse mediante el envío y recepción de mensajes. 

Gracias a los sistemas de mensajería se pueden transferir datos entre las distintas aplicaciones, para mantener una comunicación fluida y los sistemas sincronizados. Para ello los mensajes viajan de forma asincrónica, lo que mejora la eficiencia y escalabilidad de los sistemas.

Por qué son importantes en la arquitectura de software

No todo tipo de aplicaciones requieren sistemas de mensajería. Por ejemplo, una aplicación monolítica en principio no los necesitaría. Sin embargo, en determinadas arquitecturas los sistemas de mensajería son esenciales para garantizar la comunicación eficiente y la integración de distintos servicios. Por ejemplo, son esenciales en arquitecturas de microservicios.

Sin embargo, podemos sacarles partido a los sistemas de mensajería en muchos contextos. Por ejemplo para comunicar con servicios externos en todo tipo de aplicaciones, como sistemas de pagos electrónicos, envío de mensajes o notificaciones realtime.

Gracias a estos sistemas podemos desacoplar componentes lo que redunda en aspectos como la escalabilidad o la tolerancia a fallos.

Características principales de Kafka

Vamos a ver cuáles son las características principales del sistema de mensajería Apache Kafka.

Escalabilidad

Debido a su arquitectura distribuida, Kafka es altamente escalable. Para aumentar su capacidad se puede agregar más brokers (responsables de manejar las comunicaciones entre emisores y receptores), lo que permite manejar grandes cantidades de datos sin afectar el rendimiento.

Persistencia

Kafka es capaz de almacenar mensajes en disco y mantenerlos el tiempo que sea necesario, incluso después de ser consumidos.

Alta disponibilidad

Para conseguir alta disponibilidad, Kafka replica los datos entre múltiples nodos, lo que asegura que los mensajes estén disponibles ante eventuales fallos en uno de los nodos.

Baja latencia

La latencia con la que trabaja Kafka consigue ser muy baja. Es por ello que se consiguen tiempos de respuesta muy rápidos. Esto hace que el sistema sea ideal para aplicaciones que requieren procesamiento de datos frecuente, incluso en tiempo real.

Orden de los mensajes

Además, Kafka garantiza que el orden de los mensajes sea el necesario en cada partición. Esto es también muy importante en casos de uso donde se deben dar secuencias de eventos en un orden particular.

Casos de uso ideales para Kafka

Por todas las características definidas anteriormente, estos serían los casos de uso más relevantes para el sistema de mensajería Kafka.

Sistemas de recomendación personalizados

Los sistemas de recomendación requieren el trabajo con grandes volúmenes de datos y un procesamiento en tiempo real. Este es un escenario ideal para Kafka, de modo que podrá perfectamente usarse para ofrecer recomendaciones personalizadas en un sitio web o comercio electrónico.

Análisis de datos en tiempo real

Gracias a Kafka es posible procesar eventos a gran escala y recopilar los datos, realizando un análisis de éstos en tiempo real.

Mensajería asíncrona

Kafka es capaz de realizar las comunicaciones entre servicios de forma asíncrona. Por ello puede ser ideal para mensajería en sistemas de notificaciones, envío de correos o SMS, así como el procesamiento de pedidos o chats de alta concurrencia.

Flujos de datos ETL

Los flujos de datos ETL (Extract, Transform, Load) son procesos esenciales en la gestión de datos, sobre todo en el ámbito del análisis y la integración de sistemas, En este área Kafka puede establecer un canal de comunicación potente, capaz de transportar grandes volúmenes de datos entre sistemas en tiempo real.

Sistemas de seguimiento de eventos

Kafka es adecuado para recopilar, almacenar y analizar eventos de usuarios en tiempo real con unos volúmenes gigantescos. Es por ello ideal para sistemas de todo tipo donde tengamos que realizar el seguimiento y monitorización de eventos, incluso en aplicaciones donde es importante el tiempo real. 

Características principales de RabbitMQ

Ahora podemos ver las características principales del sistema de mensajería RabbitMQ.

Flexibilidad de enrutamiento

Una de las características más relevantes de RabbitMQ son sus patrones de enrutamiento (direct, topic, fanout, headers). Ellos nos permiten una configuración de la distribución de los mensajes muy versátil.

Múltiples protocolos

RabbitMQ ofrece soporte para varios protocolos de mensajería, como AMQP, MQTT y STOMP. Esto permite la integración con diferentes sistemas que requieran sencillez en la distribución de los mensajes o el uso de mensajes más complejos.

Este punto hace que RabbitMQ pueda adaptarse a distintos casos de uso como gestión de colas o transacciones. También hace que se pueda comunicar con sistemas legacy.

Virtual hosts

Gracias a los virtual host RabbitMQ permite la creación de entornos aislados dentro de una misma instancia. Esto nos permite gestionar múltiples aplicaciones de manera independiente con configuraciones distintas.

Plugins

Además RabbitMQ ofrece una amplia variedad de plugins que nos permite extender su funcionalidad. Con ellos podemos obtener soporte a funcionalidades como colas retrasadas, autenticación y métricas.

Fiabilidad y durabilidad

Otra característica destacable en RabbitMQ es la fiabilidad y durabilidad de la entrega de mensajes. Gracias a ello podemos recibir confirmaciones, realizar reintentos automáticos o implementar colas persistentes.

Casos de uso ideales para RabbitMQ

Ahora veamos algunos de los casos de uso donde se usa RabbitMQ de manera más frecuente.

Microservicios

En arquitecturas de microservicios, RabbitMQ es una de las herramientas de mensajería más usadas. Permite la comunicación entre los pequeños servicios que forman parte de la aplicación para una correcta distribución de tareas. RabbitMQ es capaz de realizar una adecuada gestión de carga ante los picos de trabajo, facilitando que cada servicio procese los trabajos a su ritmo sin saturarlos. Además ofrece también una buena tolerancia a fallos, ya que es capaz de almacenar los mensajes hasta que un servicio caído vuelva a estar disponible..

Aplicaciones de mensajería

Uno de los casos de uso más habituales de RabbitMQ es el desarrollo de aplicaciones de mensajería, como sistemas de chat o notificaciones. Ofrece la posibilidad de generar mensajes y comunicarlos de manera eficiente y con baja latencia, lo que lo hace ideal para sistemas en tiempo real. En este sentido puedes usarlo para gestionar diversas salas de chat, notificaciones por email, SMS, mensajería en redes sociales para recibir al instante reacciones ante actividad, etc.  

Sistemas de procesamiento de tareas

Facilita la gestión de colas de tareas, distribuyendo la carga de trabajo entre múltiples consumidores. En este área también resulta ideal por ser capaz de enviar los trabajos al ritmo necesario y facilitar la tolerancia, almacenando los trabajos hasta que el receptor esté listo para recibirlos. 

Integración de sistemas heterogéneos

RabbitMQ tiene soporte para diversos protocolos de comunicación. Por ello es una buena alternativa cuando necesitas conectar sistemas escritos en diferentes lenguajes y tecnologías.

Desarrollo de aplicaciones de IoT

Es ideal para gestionar la comunicación entre dispositivos IoT que suelen enviar grandes volúmenes de datos. RabbitMQ es muy fiable para esta tarea porque es capaz de procesarlos en tiempo real y ofrece una buena escalabilidad.

Comparativa detallada: Kafka vs. RabbitMQ

Aunque Apache Kafka y RabbitMQ cumplen funciones similares hemos visto que los casos de uso habituales pueden ser ligeramente distintos, por presentar diferencias en su arquitectura y  entrega de mensajes. Ahora vamos a ver algunos aspectos adicionales a tener en cuenta, a modo de comparativa. 

Modelo de publicación-suscripción

Los modelos de publicación-suscripción de Kafka y RabbitMQ tienen enfoques distintos. Por una parte Apache Kafka utiliza un modelo basado en logs distribuidos, donde los productores escriben mensajes en «topics», y los consumidores los leen en el orden en que fueron producidos, aunque cada consumidor puede elegir su punto de lectura en el log donde quiere trabajar.

Por otro lado, tenemos el modelo de enrutamiento con «exchanges» y «queues» de RabbitMQ. Este trabaja con mensajes que pasan de los productores a un exchange, que los dirige a una o varias colas según reglas definidas. Posteriormente, cada consumidor recibe los mensajes de una cola específica y va procesando en el orden de llegada.

Entrega de mensajes

La forma en que Kafka y RabbitMQ manejan la entrega de mensajes también cambia en algunos aspectos.

Entrega garantizada

Por una parte tenemos a Kafka que proporciona la entrega «al menos una vez» de modo predeterminado. Aunque también puede configurarse para que sea «exactamente una vez». Por otra parte RabbitMQ admite confirmaciones de mensajes (ACKs) y reenvío en caso de fallos. Incluso puede trabajar con varios consumidores, de modo que si uno no confirma la recepción de un mensaje, RabbitMQ es capaz de reenviarlo a otro consumidor.

Orden de los mensajes

En este caso Kafka garantiza el orden de los mensajes dentro de cada partición de un topic. Esto facilita el procesamiento de eventos en la secuencia adecuada. Luego tenemos RabbitMQ, que mantiene el orden dentro de una cola específica. En principio los mensajes se procesarán en secuencia pero si lo hacen en paralelo no se asegura que se procesen en el mismo orden de creación.

Escalabilidad y rendimiento

En lo relativo a escalabilidad y rendimiento hay que decir que Apache Kafka está un poquito por delante, gracias a su arquitectura distribuida, que permite la segmentación en múltiples particiones y nodos. Con ello conseguimos una escalabilidad horizontal muy conveniente si necesitamos asumir mucho volumen de datos. En lo que respecta a RabbitMQ tiene un buen rendimiento y es capaz de asumir cargas moderadas, incluso entornos con alta concurrencia. Su escalabilidad se puede realizar mediante clusters.

Flexibilidad y características avanzadas

Kafka nos ofrece algunas características un poco más avanzadas que RabbitMQ. Sin embargo, RabbitMQ es un poco más adecuado en términos de flexibilidad por su soporte para múltiples protocolos, lo que facilita la integración con sistemas heterogéneos.

Comunidad y ecosistema

Kafka cuenta con una gran comunidad de usuarios y puede integrarse con otras herramientas del ecosistema de Apache. Por su parte RabbitMQ también tiene una comunidad amplia e integraciones para diversos lenguajes y plataformas.

Cuándo elegir Kafka y cuándo elegir RabbitMQ

Como habrás podido deducir, ambos sistemas son ideales para la mayoría de aplicaciones de mensajería. Pero sí que hay algunos aspectos determinantes que nos pueden llevar a escoger uno u otro. Primero que todo, si tus necesidades son moderadas, incluso altas pero sin llegar a ser masivas, generalmente RabbitMQ es más adecuado, ya que su configuración es más sencilla y nos podremos adaptar mejor a él si no tenemos mucha experiencia en este tipo de sistemas de mensajería. Otras ventajas importantes que pueden hacernos decidir por RabbitMQ son si mayor compatibilidad con sistemas heredados.

Ahora bien, si necesitas procesar eventos a gran escala te podría interesar más Apache Kafka, ya que es capaz de ofrecer mejor rendimiento y garantizar alta disponibilidad y escalabilidad, gracias a la replicación distribuida. Por otra parte, Kafka también garantiza el orden de procesamiento de mensajes dentro de una partición, lo que podría también ser determinante en algunas circunstancias.

Fernán García de Zúñiga

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