Kafka روایتی پیغام قطاروں سے کیسے مختلف ہے؟

Question

Accepted Answer

Kafka روایتی پیغام قطاروں (جیسے RabbitMQ) سے اہم طریقوں سے مختلف ہے — یہ ایک **تقسیم شدہ لاگ** ہے جو **واقعات کو برقرار رکھتا ہے** (استعمال پر حذف کرنے کی بجائے)، **دوبارہ چلانے** کی حمایت کرتا ہے، بہت زیادہ throughput فراہم کرتا ہے، اور ایک pull-based، partition-based ماڈل استعمال کرتا ہے۔ فرق کو سمجھنا یہ واضح کرتا ہے کہ ہر ایک کب استعمال کریں۔

## اہم فرق

```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
```

## موازنہ

```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
```

## کون سا کب استعمال کریں

```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.
```

## یہ اہم کیوں ہے

یہ سمجھنا کہ Kafka روایتی پیغام قطاروں سے کیسے مختلف ہے قیمتی ہے کیونکہ یہ **Kafka کے منفرد ماڈل کو واضح کرتا ہے اور یہ کہ روایتی قطار کے مقابلے میں اسے کب استعمال کریں**، اس لیے صحیح ابزار منتخب کرنے کے لیے یہ اہم ہے۔

Kafka اور روایتی قطاریں (جیسے RabbitMQ) دونوں پیغام رسانی کے نظام ہیں لیکن بالکل مختلف طریقے سے کام کرتے ہیں، اور فرق کو سمجھنا مناسب استعمال کے لیے اہم ہے۔

**اہم فرق** اس بات پر مرکوز ہیں کہ Kafka ایک **مستقل، برقرار لاگ** ہے نہ کہ عارضی قطار: روایتی قطاریں عام طور پر **پیغامات کو ایک بار استعمال ہونے پر حذف کر دیتی ہیں** (عارضی، پیغامات صارف تک جاتے ہیں اور ہٹائے جاتے ہیں)، جبکہ Kafka **واقعات کو برقرار رکھتا ہے** (ایک مدت کے لیے محفوظ، استعمال پر حذف نہیں ہوتے)، جو **متعدد consumers/groups کو ایک جیسے واقعات کو آزادانہ طور پر پڑھنے** اور **دوبارہ چلانے** کی اہلیت فراہم کرتا ہے (کسی بھی offset سے ماضی کے واقعات کو دوبارہ پڑھنا) — Kafka کی خصوصی صلاحیتیں۔

Kafka بہت زیادہ throughput بھی فراہم کرتا ہے اور ایک pull-based، partition-based ماڈل استعمال کرتا ہے۔

**موازنے** کو سمجھنا (قطار بمقابلہ تقسیم شدہ لاگ، پیغام حذف شدہ بمقابلہ برقرار/دوبارہ چلانے کے قابل، دوبارہ چلانے کے بغیر بمقابلہ دوبارہ چلانے کے ساتھ، مسابقتی consumers بمقابلہ آزاد groups، کم بمقابلہ بہت زیادہ throughput) بنیادی فرق کو واضح کرتا ہے۔

**کون سا کب استعمال کریں** سے سمجھنا عملی قیمت ہے: **Kafka** واقعات کی streaming، اعلیٰ حجم ڈیٹا، ایک جیسی stream کے متعدد consumers، دوبارہ چلانا، ڈیٹا pipelines، event sourcing، اور real-time تجزیات کے لیے؛ **روایتی قطاریں** کام/job قطاروں، پیچیدہ routing، request/reply، کم حجم، اور فی پیغام workflows کے لیے۔

یہ جاننا کہ وہ overlap کرتے ہیں لیکن مختلف ضروریات کے لیے موزوں ہیں (اور use case کے لحاظ سے منتخب کریں) بہترین سوچ کو ظاہر کرتا ہے۔

یہ موازنہ عام طور پر زیر بحث ہے اور صحیح پیغام رسانی کی ٹیکنالوجی منتخب کرنے کے لیے اہم ہے۔

چونکہ Kafka روایتی قطاروں سے نمایاں طور پر مختلف ہے (برقرار لاگ بمقابلہ عارضی قطار، دوبارہ چلانا، متعدد آزاد readers، بہت زیادہ throughput) اور ان فرق کو سمجھنا یہ واضح کرتا ہے کہ ہر ایک کب استعمال کریں، اور چونکہ صحیح پیغام رسانی کے ابزار کو منتخب کرنا اہم ہے، اس لیے یہ سمجھنا کہ Kafka روایتی پیغام قطاروں سے کیسے مختلف ہے قیمتی، عملی طور پر متعلقہ علم ہے — Kafka کے منفرد event-log ماڈل اور روایتی قطاروں سے اس کے فرق کو واضح کرتے ہوئے (برقاری، دوبارہ چلانا، throughput)، use case کے لیے صحیح ابزار منتخب کرنے کے لیے اہم، اور پیغام رسانی اور architecture میں عام طور پر زیر بحث موازنہ۔