Kafka परम्परागत message queues भन्दा कसरी फरक छ?

Question

Accepted Answer

Kafka परम्परागत message queues (जस्तै RabbitMQ) भन्दा मुख्य तरिकामा फरक छ — यो एक **distributed log** हो जसले **events retain गर्छ** (consumption मा हटाउनुको सट्टा), **replay** समर्थन गर्छ, धेरै उच्च throughput प्रदान गर्छ, र pull-based, partition-based मोडल प्रयोग गर्छ। यी भिन्नताहरू बुझ्नुले प्रत्येक कहिले प्रयोग गर्ने भन्ने कुरा स्पष्ट गर्छ।

## मुख्य भिन्नताहरू

```text
TRADITIONAL QUEUE (e.g. RabbitMQ) → messages are typically DELETED once consumed:
  → a message goes to a consumer and is removed (transient)
  → push-based often; rich routing; per-message acknowledgment
KAFKA → a durable, retained LOG of events:
  → events are STORED (retained for a period), NOT deleted on consumption
  → multiple consumers/groups can read the SAME events independently
  → REPLAY → re-read past events (rewind to any offset)
  → pull-based; partition-based ordering and scaling; very high throughput
```

## तुलना

```text
                   Traditional Queue       Kafka
Model              message queue           distributed event LOG
After consumption  message removed         retained (replayable)
Replay             generally no            YES (re-read from any offset)
Multiple readers   competing consumers     many independent groups read all
Throughput         high                    VERY high (millions/sec)
Ordering           varies                  per-partition
Use                task queues, RPC        event streaming, pipelines, high-volume
```

## कुन कहिले प्रयोग गर्ने

```text
KAFKA → event streaming, high-volume data, multiple consumers of the same stream, replay,
  data pipelines, event sourcing, real-time analytics
TRADITIONAL QUEUE → task/job queues, complex routing, request/reply, lower volume,
  per-message workflows
→ they overlap but suit different needs; choose by the use case.
```

## यो किन महत्त्वपूर्ण छ

Kafka परम्परागत message queues भन्दा कसरी फरक छ भन्ने कुरा बुझ्नु मूल्यवान छ किनभने यो **Kafka को अद्वितीय मोडल स्पष्ट गर्छ र परम्परागत queue को साथ यो कहिले प्रयोग गर्ने भन्ने कुरा स्पष्ट गर्छ**, त्यसकारण सही उपकरण छनोट गर्न महत्त्वपूर्ण छ।

Kafka र परम्परागत queues (जस्तै RabbitMQ) दुवै messaging systems हुन् तर बिल्कुल फरक तरिकामा काम गर्छन्, र यी भिन्नताहरू बुझ्नु महत्त्वपूर्ण छ।

**मुख्य भिन्नताहरू** Kafka को transient queue को सट्टा **durable, retained log** हुनुमा केन्द्रीभूत छन्: परम्परागत queues सामान्यतः **consume भएपछि messages हटाउँछन्** (transient, messages consumer लाई जान्छन् र हटाइन्छन्), जबकि Kafka **events retain गर्छ** (निश्चित अवधिको लागि भण्डार गरिन्छ, consumption मा हटाइँदैन), यसले **multiple consumers/groups लाई एकै events स्वतन्त्र रुपमा पढ्न** र **replay** (कुनै पनि offset बाट विगत events फेरि पढ्न) सक्षम गर्छ — विशिष्ट Kafka क्षमताहरू।

Kafka ले पनि धेरै उच्च throughput प्रदान गर्छ र pull-based, partition-based मोडल प्रयोग गर्छ।

**तुलना** (queue बनाम distributed log, message-removed बनाम retained/replayable, no-replay बनाम replay, competing consumers बनाम independent groups, high बनाम very-high throughput) बुझ्नुले मौलिक भिन्नताहरू स्पष्ट गर्छ।

**कुन कहिले प्रयोग गर्ने** बुझ्नु व्यावहारिक मान हो: **Kafka** event streaming, high-volume data, एकै stream को multiple consumers, replay, data pipelines, event sourcing, र real-time analytics को लागि; **परम्परागत queues** task/job queues, जटिल routing, request/reply, कम volume, र per-message workflows को लागि।

यो स्वीकार गर्नु कि तिनीहरू ओभरल्याप गर्छन् तर फरक-फरक आवश्यकतामा उपयुक्त छन् (र use case द्वारा छनोट गर्नु) राम्रो निर्णय प्रतिबिम्बित गर्छ।

यो तुलना सामान्यतः छलफल गरिएको र सही messaging technology छनोट गर्न महत्त्वपूर्ण छ।

Kafka परम्परागत queues भन्दा उल्लेखनीय रूपमा फरक छ (retained log बनाम transient queue, replay, multiple independent readers, very high throughput) र यी भिन्नताहरू बुझ्नुले प्रत्येक कहिले प्रयोग गर्ने भन्ने कुरा स्पष्ट गर्छ, र सही messaging उपकरण छनोट गर्नु महत्त्वपूर्ण छ, त्यसकारण Kafka परम्परागत message queues भन्दा कसरी फरक छ भन्ने कुरा बुझ्नु मूल्यवान, व्यावहारिक-प्रासङ्गिक ज्ञान हो — Kafka को विशिष्ट event-log मोडल र परम्परागत queues भन्दा यसको भिन्नताहरू (retention, replay, throughput) स्पष्ट गर्दै, use case को लागि सही उपकरण छनोट गर्न महत्त्वपूर्ण, र messaging र architecture मा सामान्यतः छलफल गरिएको तुलना।