Bagaimana cara kerja clustering di RabbitMQ?

Question

Accepted Answer

**Clustering** menghubungkan beberapa node RabbitMQ menjadi satu broker logis — untuk skalabilitas dan (dengan antrian yang direplikasi) ketersediaan tinggi. Memahami clustering dan nuansa-nuansanya penting untuk menskalakan dan mengoperasikan RabbitMQ secara andal.

## Apa itu cluster

```text
A RabbitMQ CLUSTER = multiple nodes acting as ONE logical broker:
  → nodes share METADATA (queue/exchange definitions, bindings, users, vhosts) across the cluster
  → clients can connect to any node; load is distributed across nodes
  → scales connection/channel capacity and distributes load
```

## Antrian dalam cluster (nuansa penting)

```text
⚠️ By default, a queue's DATA lives on ONE node (the node where it was declared):
  → other nodes know about the queue (metadata) but route to the owning node
  → if that node FAILS → the queue (and its messages) is UNAVAILABLE
  → so CLUSTERING ALONE does NOT make queues highly available!
→ for HA → use REPLICATED queues (QUORUM QUEUES) that replicate data across nodes
```

## Pertimbangan clustering

```text
✓ QUORUM QUEUES → replicate queue data across nodes (consensus-based) → survive node failure (HA)
✓ NETWORK PARTITIONS → split-brain risk → configure a partition-handling strategy
  (pause_minority, etc.) → cluster must agree on state
✓ Nodes should be on a reliable, low-latency network (clustering is sensitive to network issues)
✓ LOAD BALANCER → distribute client connections across nodes
✓ For geo-distribution → use FEDERATION/SHOVEL (not clustering across high-latency links)
```

## Mengapa ini penting

Memahami cara kerja clustering di RabbitMQ adalah pengetahuan tingkat senior yang berharga karena **clustering penting untuk skalabilitas dan HA**, tetapi memiliki nuansa yang harus dipahami untuk operasi yang andal.

Clustering menghubungkan beberapa node menjadi satu broker logis, penting untuk RabbitMQ produksi.

Memahami **apa itu cluster** — beberapa node bertindak sebagai satu broker logis, berbagi metadata antar node, dengan klien terhubung ke node mana pun dan beban terdistribusi — mengklarifikasi konsep dasar (menskalakan kapasitas koneksi dan mendistribusikan beban).

Secara kritis, memahami **nuansa penting tentang antrian dalam cluster** — bahwa secara default data antrian **berada di satu node** (node lain mengetahui metadata tetapi merutekan ke node pemilik), jadi jika node itu gagal antrian dan pesannya **tidak tersedia**, artinya **clustering sendiri TIDAK membuat antrian sangat tersedia** — sangat penting, karena ini adalah kesalahpahaman umum yang berpengaruh (orang mengasumsikan clustering memberikan HA, tetapi tidak untuk data antrian).

Memahami bahwa **HA memerlukan antrian yang direplikasi (quorum queues)** yang mereplikasi data antar node adalah kesimpulan utama.

Memahami **pertimbangan clustering** — menggunakan quorum queues untuk HA, menangani **network partitions** (risiko split-brain, memerlukan strategi penanganan partisi), menjaga node pada jaringan berlatency rendah yang andal (clustering sensitif terhadap masalah jaringan), menggunakan load balancer untuk koneksi, dan menggunakan **federation/shovel untuk geo-distribusi** (bukan clustering di seluruh tautan berlatency tinggi — poin arsitektur penting) — mencerminkan pengoperasian cluster dengan benar.

Nuansa-nuansa ini (clustering ≠ HA antrian, penanganan partisi, sensitivitas jaringan, geo-distribusi via federation) penting untuk clustering yang andal.

Karena clustering penting untuk skalabilitas dan HA tetapi memiliki nuansa penting (khususnya bahwa clustering sendiri tidak membuat antrian HA — dibutuhkan quorum queues yang direplikasi, ditambah penanganan partisi dan sensitivitas jaringan), dan karena memahami ini penting untuk operasi yang andal, memahami cara kerja clustering di RabbitMQ adalah pengetahuan tingkat senior yang berharga — penting untuk skalabilitas dan HA, dengan nuansa kritis bahwa clustering sendiri tidak memberikan HA antrian (memerlukan quorum queues), ditambah pertimbangan penanganan partisi dan geo-distribusi, dan mencerminkan pengetahuan operasional yang diperlukan untuk mengcluster RabbitMQ secara andal.