RabbitMQ Kafka से कैसे भिन्न है?

Question

Accepted Answer

RabbitMQ और Kafka दोनों messaging systems हैं लेकिन मौलिक रूप से भिन्न हैं — RabbitMQ एक **traditional message broker** है (queues, flexible routing, messages consume होकर हट जाते हैं), जबकि Kafka एक **distributed event log** है (retained, replayable, high-throughput streaming)। वे विभिन्न use cases के लिए उपयुक्त हैं।

## मौलिक अंतर

```text
RABBITMQ → a message BROKER (smart broker, simple consumer):
  → messages ROUTED via exchanges, CONSUMED and removed (transient)
  → rich ROUTING (exchange types); per-message handling; push-based
  → for: task queues, complex routing, request/reply, traditional messaging
KAFKA → a distributed event LOG (simple broker, smart consumer):
  → events RETAINED (not removed on consume), replayable; partition-based
  → very high throughput; multiple consumers read the same data; pull-based
  → for: event streaming, high-volume data, pipelines, retention/replay
```

## तुलना

```text
                  RabbitMQ                  Kafka
Model             message broker/queues     distributed event log
Routing           rich (exchanges)          basic (topic/partition)
After consume     removed                   retained (replayable)
Throughput        high                      VERY high
Replay            no (consumed)             yes
Multiple readers  competing consumers       independent consumer groups
Best for          task queues, routing      streaming, high-volume, pipelines
```

## किसे कब उपयोग करें

```text
RABBITMQ → task/job queues, complex routing needs, request/reply, lower-to-moderate volume,
  per-message workflows, traditional messaging
KAFKA → high-volume event streaming, data pipelines, event sourcing, replay, many consumers
  of the same stream, real-time processing
→ they overlap but excel at different things; choose by the use case
```

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

RabbitMQ Kafka से कैसे भिन्न है यह समझना मूल्यवान है क्योंकि **वे दो सबसे अधिक चर्चित messaging systems हैं** जिनके मौलिक रूप से भिन्न models हैं, इसलिए अंतर को समझना सही tool चुनने के लिए महत्वपूर्ण है।

RabbitMQ और Kafka दोनों messaging systems हैं लेकिन बहुत अलग तरीके से काम करते हैं, और यह तुलना सामान्य और महत्वपूर्ण है।

**मौलिक अंतर** को समझना — RabbitMQ एक **message broker** के रूप में ("smart broker, simple consumer": messages exchanges के माध्यम से route होते हैं, consume होकर हट जाते हैं, rich routing और per-message handling के साथ, task queues और complex routing के लिए) बनाम Kafka एक **distributed event log** के रूप में ("simple broker, smart consumer": events retained और replayable, partition-based, बहुत high throughput, कई consumers समान data पढ़ते हैं, event streaming और high volume के लिए) — उनके models और शक्तियों में मुख्य अंतर को पकड़ता है।

**तुलना** को समझना (broker/queues बनाम event log, rich बनाम basic routing, removed बनाम retained, high बनाम very-high throughput, no-replay बनाम replay, competing consumers बनाम independent groups) विशिष्ट अंतरों को स्पष्ट करता है।

**किसे कब उपयोग करें** यह समझना — RabbitMQ task/job queues, complex routing, request/reply, moderate volume, और traditional messaging के लिए; Kafka high-volume event streaming, data pipelines, event sourcing, replay, समान stream के कई consumers, और real-time processing के लिए — व्यावहारिक मूल्य है, क्योंकि उनके बीच चुनना एक सामान्य, महत्वपूर्ण निर्णय है।

यह पहचानना कि वे overlap करते हैं लेकिन विभिन्न चीजों में excel करते हैं (और use case के अनुसार चुनना) अच्छे निर्णय को दर्शाता है।

यह RabbitMQ-बनाम-Kafka तुलना सबसे सामान्य messaging-system निर्णयों में से एक है और अक्सर चर्चा की जाती है।

चूँकि RabbitMQ और Kafka दो सबसे अधिक चर्चित messaging systems हैं जिनके मौलिक रूप से भिन्न models (broker/queues बनाम event log) और शक्तियाँ (routing/task-queues बनाम streaming/high-volume) हैं, और चूँकि अंतर को समझना सही tool चुनने (एक सामान्य निर्णय) के लिए महत्वपूर्ण है, RabbitMQ Kafka से कैसे भिन्न है यह समझना मूल्यवान और व्यावहारिक रूप से प्रासंगिक ज्ञान है — दो अग्रणी messaging systems के बीच मौलिक अंतरों और प्रत्येक का कब उपयोग करें (RabbitMQ task queues और routing के लिए, Kafka streaming और high volume के लिए) को स्पष्ट करते हुए, messaging system चुनने के सामान्य, महत्वपूर्ण निर्णय के लिए महत्वपूर्ण।