Khi triển khai một hệ thống xử lý thông điệp trong dự án của mình, việc chọn đúng công cụ message queue có vai trò quan trọng để đảm bảo hiệu suất và khả năng mở rộng. Trong đó, RabbitMQ và Kafka là hai nền tảng nổi bật và thường được mọi người so sánh. Dù cùng phục vụ mục đích quản lý luồng dữ liệu và xử lý thông điệp, nhưng mỗi công cụ lại mang đến những ưu và nhược điểm khác nhau, phù hợp với từng loại dự án cụ thể. Bài viết này, VietnamWorks inTECH sẽ giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt giữa RabbitMQ và Kafka, từ đó đưa ra lựa chọn phù hợp nhất cho nhu cầu của dự án.

Trước khi đi vào nội dung chính, chúng ta hãy cùng tìm hiểu một vài các khái niệm cơ bản nhé!

1. Message brokers là gì?

Các hệ thống trung gian (message brokers) là phần mềm giúp các hệ thống, dịch vụ và ứng dụng khác nhau trao đổi thông tin và giao tiếp với nhau. Hiểu đơn giản, chúng đóng vai trò như "người trung gian" để kết nối các dịch vụ như ứng dụng web.

Khi các hệ thống trung gian hoạt động, chúng sẽ dịch các thông điệp giữa các giao thức khác nhau. Điều này giúp các dịch vụ có thể "nói chuyện" với nhau, ngay cả khi chúng hoạt động trên các nền tảng khác hoặc được viết bằng các ngôn ngữ lập trình không giống nhau.

Các hệ thống trung gian là một phần của giải pháp quản lý thông điệp (Message-Oriented Middleware - MOM), giúp quản lý dòng dữ liệu giữa các thành phần để chúng có thể tập trung vào nhiệm vụ chính.

Các hệ thống trung gian và cụm Kafka có thể xác minh, lưu trữ và gửi thông điệp hoặc tài liệu đến đúng địa chỉ, ngay cả khi người gửi không biết người nhận là ai hoặc người nhận có đang hoạt động hay không. Quá trình này giúp các hệ thống hoạt động độc lập với nhau (decoupling).

2. Hệ thống message pub/sub là gì?

Hệ thống message Pub/Sub (Publish/Subscribe) là một dạng giao tiếp giữa các dịch vụ, chủ yếu được sử dụng trong kiến trúc microservices và serverless. Mô hình Pub/Sub cho phép tất cả những người đăng ký một chủ đề sẽ ngay lập tức nhận được thông điệp sau khi chúng được xuất bản.

Mô hình này cho phép gửi tin nhắn không đồng bộ, giúp chương trình của bạn bắt đầu các tác vụ phức tạp mà vẫn có khả năng phản hồi các sự kiện khác trong khi nhiệm vụ đó đang chạy.

Trong kiến trúc đám mây, các ứng dụng thường được tách rời, hoặc hoạt động độc lập. Điều này giúp các thành phần nhỏ hơn dễ dàng phát triển và bảo trì. Pub/Sub có thể cung cấp thông báo ngay lập tức cho các ứng dụng phân tán.

Để tăng hiệu suất, khả năng mở rộng và độ tin cậy, bạn có thể sử dụng hệ thống Pub/Sub giúp tách biệt các ứng dụng và hỗ trợ Kiến trúc hướng sự kiện (Event-Driven Architecture). Mô hình này bao gồm 4 khái niệm cơ bản:

  • Chủ đề (Topic): Đây là kênh giữ những người đăng ký để nhận tin nhắn. Khác với hàng đợi (queues), chủ đề sẽ chuyển tin nhắn mà hầu như không có sự chờ đợi.

  • Tin nhắn (Message): Các tin nhắn được nhà xuất bản gửi đến một chủ đề mà không cần biết người đăng ký là ai.

  • Nhà xuất bản (Publisher): Ứng dụng xuất bản tin nhắn đến chủ đề, còn được gọi là máy chủ.

  • Người đăng ký (Subscriber): Ứng dụng đăng ký với một chủ đề nhất định để nhận được đúng tin nhắn.

3. RabbitMQ là gì?

RabbitMQ là phần mềm mã nguồn mở giúp truyền tin nhắn hiệu quả trong nhiều tình huống điều hướng khác nhau. Đây là một dạng hệ thống trung gian (message broker) có thể hoạt động cả tại chỗ (on-premises) và trên đám mây.

Hệ thống này có khả năng nhận, gửi và lưu trữ các tin nhắn dữ liệu. RabbitMQ được phát hành vào năm 2007.

  • Kiến trúc: RabbitMQ sử dụng kiểu kiến trúc "Hello World" đơn giản nhưng mạnh mẽ.

  • Các giao thức được hỗ trợ: RabbitMQ hỗ trợ nhiều giao thức nhắn tin như AMQP (Advanced Message Queuing Protocol), MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), STOMP (Simple Text Oriented Messaging Protocol), và HTTP.

  • Ngôn ngữ lập trình: RabbitMQ có thư viện khách hàng (client libraries) cho hầu hết các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Java, Python, Ruby, .NET và Go, giúp dễ dàng tích hợp với các ứng dụng phát triển trong nhiều môi trường khác nhau.

  • Tích hợp với các Framework: RabbitMQ tích hợp liền mạch với nhiều framework và nền tảng khác nhau. Ví dụ, nó có thể được sử dụng với Spring Boot cho các ứng dụng Java, Celery cho hàng đợi tác vụ phân tán dựa trên Python, và Node.js để xây dựng các ứng dụng mạng có khả năng mở rộng.

  • Plugin và tiện ích mở rộng: RabbitMQ cung cấp nhiều plugin để mở rộng tính năng. Các plugin phổ biến gồm có Management Plugin để giám sát và quản lý các node và cụm RabbitMQ, Shovel Plugin để chuyển tin nhắn giữa các broker, và Federation Plugin để kết nối và chia sẻ tin nhắn giữa các broker RabbitMQ khác nhau.

  • Công cụ bên thứ ba: RabbitMQ tích hợp tốt với các công cụ bên thứ ba như Prometheus để giám sát, Grafana để trực quan hóa, và ELK stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) cho việc ghi nhật ký và phân tích.

  • Ứng dụng chính: RabbitMQ là một hệ thống trung gian nhắn tin đa năng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ như Go, Elixir, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Spring, Swift, .NET và Objective-C. Nó cung cấp các giao thức như AMQP, HTTP, MQTT, và STOMP cùng với các plugin.

RabbitMQ chủ yếu được sử dụng để xử lý các công việc chạy nền đáng tin cậy và yêu cầu thông lượng cao. Các nhà phát triển cũng sử dụng nó cho việc giao tiếp và tích hợp giữa các ứng dụng và thực hiện điều hướng phức tạp. Các tác vụ khác mà RabbitMQ phù hợp gồm có:

  • Xử lý các máy chủ web có yêu cầu phản hồi nhanh

  • Chia sẻ tải giữa các worker khi có tải cao

  • Thực hiện các tác vụ chạy lâu như chuyển đổi PDF hoặc chỉnh sửa kích thước hình ảnh

  • Tích hợp và giao tiếp giữa các ứng dụng

RabbitMQ có thiết kế trung gian tin nhắn cho phép nó vượt trội trong các trường hợp yêu cầu bảo đảm tin nhắn theo từng lệnh và nhu cầu điều hướng cụ thể. Các tính năng cụ thể của RabbitMQ gồm:

  • Có thể giao tiếp không đồng bộ hoặc đồng bộ

  • Là hệ thống trung gian nhắn tin đa năng sử dụng các biến thể của giao tiếp Pub/Sub và mô hình yêu cầu/phản hồi

  • Hệ thống giám sát trạng thái của người tiêu dùng (consumer) và đảm bảo việc gửi tin nhắn nhất quán với tốc độ gần như không đổi

  • Tương thích tốt với Ruby, Java và các thư viện khách

4. Kafka là gì?

Kafka cũng là một hệ thống mã nguồn mở hỗ trợ nhắn tin theo mô hình Pub/Sub. Kafka là công cụ mới hơn so với RabbitMQ, ra mắt vào năm 2011, chủ yếu dùng cho các trường hợp truyền dữ liệu liên tục và phát lại dữ liệu.

Kafka lưu trữ dữ liệu dưới dạng các danh mục được gọi là chủ đề (topics). Trong mỗi chủ đề, Kafka giữ một nhật ký tin nhắn được phân chia với các dấu thời gian.

  • Kiến trúc: Kafka có kiến trúc "dựa trên sự kiện" (event-driven) và có thể mở rộng với các plugin. Hệ thống Kafka cho phép người dùng tự yêu cầu tin nhắn từ các điểm cụ thể trong luồng dữ liệu (offsets).

  • Giao thức hỗ trợ: Kafka chủ yếu sử dụng giao thức riêng để giao tiếp giữa các ứng dụng khách và broker Kafka. Giao thức này được tối ưu hóa để đạt hiệu suất cao và khả năng mở rộng.

  • Ngôn ngữ lập trình: Kafka có thư viện khách hàng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như Java, Python, C#, Go và Scala, giúp tích hợp dễ dàng vào các ứng dụng sử dụng nhiều ngôn ngữ khác nhau.

  • Kết nối và trung tâm Confluent: Kafka Connect là công cụ mạnh mẽ để xây dựng và vận hành các kết nối, cho phép tích hợp Kafka với các nguồn và đích dữ liệu khác nhau. Các kết nối phổ biến trên Confluent Hub bao gồm cơ sở dữ liệu (như MySQL, PostgreSQL), lưu trữ đám mây (như Amazon S3, Google Cloud Storage), và các hệ thống nhắn tin khác (như RabbitMQ, MQTT).

  • Xử lý luồng dữ liệu: Kafka Streams và ksqlDB là các công cụ mạnh mẽ để xử lý luồng dữ liệu theo thời gian thực trên các chủ đề Kafka. Chúng cho phép nhà phát triển dễ dàng xây dựng các ứng dụng dựa trên sự kiện phức tạp và phân tích thời gian thực.

  • Công cụ hệ sinh thái: Hệ sinh thái Kafka bao gồm các công cụ như Schema Registry để quản lý và duy trì cấu trúc dữ liệu, Kafka Connect để tích hợp hệ thống bên ngoài, và Kafka REST Proxy để tương tác với Kafka thông qua API RESTful.

  • Tích hợp dữ liệu lớn: Kafka tích hợp liền mạch với các công nghệ dữ liệu lớn như Apache Hadoop, Apache Spark, và Apache Flink, giúp tăng cường khả năng xử lý và phân tích trên các luồng dữ liệu mà Kafka quản lý.

  • Trường hợp sử dụng chính: Kafka thường được sử dụng để theo dõi hoạt động, như giám sát số lần nhấp chuột của người dùng và thời gian họ dành trên các trang. Các trường hợp sử dụng khác bao gồm xử lý dữ liệu thời gian thực, theo dõi hoạt động hệ thống, và nhắn tin. Kafka rất lý tưởng khi bạn có nhiều microservices cần giao tiếp không đồng bộ.

Các thành phần chính của Kafka:

  • Kafka: Là ứng dụng backend giúp chia sẻ các luồng dữ liệu giữa các ứng dụng.

  • Kafka Streams: Chuyển đổi dữ liệu trong Kafka, cho phép xử lý dữ liệu ngay trong ứng dụng.

  • Kafka Connect: Cung cấp khả năng tích hợp với các ứng dụng khác, giúp chuyển dữ liệu vào và ra khỏi Kafka.

Kafka cũng cung cấp SDK để lập trình viên có thể xây dựng hệ thống tích hợp riêng. Tuy nhiên, Kafka đi kèm với client Java. Các ứng dụng khách Kafka có thể:

  • Truyền dữ liệu từ điểm A đến B mà không cần triển khai điều hướng phức tạp

  • Xử lý dữ liệu theo chuỗi và xử lý sự kiện

  • Quản lý các luồng dữ liệu đa tầng

  • Xử lý thay đổi mô hình dưới dạng chuỗi sự kiện

  • Đọc, lưu trữ và phân tích luồng dữ liệu

  • Thường xuyên kiểm tra hệ thống

5. Sự khác biệt giữa RabbitMQ và Kafka là gì?

Một điểm khác biệt chính giữa hai công cụ này là Kafka hoạt động theo mô hình pull (kéo), còn RabbitMQ thì theo mô hình push (đẩy).

Mô hình Pull và Push:

  • Mô hình pull: Hệ thống sẽ chờ người dùng yêu cầu dữ liệu. Kafka sử dụng mô hình này, phù hợp với cách mà dữ liệu được tổ chức trong Kafka. Tin nhắn được lưu trữ theo thứ tự trong các phân vùng, giúp người dùng khai thác tin nhắn để đạt hiệu suất cao hơn và phân phối hiệu quả hơn.

  • Mô hình push: Hệ thống tự động gửi tin nhắn đến các người dùng đã đăng ký mà không cần họ yêu cầu. RabbitMQ hoạt động theo mô hình này, với giới hạn số lượng tin nhắn mà nó có thể gửi trước (prefetch limit). Điều này giúp RabbitMQ hoạt động tốt với nhắn tin độ trễ thấp. Mục tiêu chính của mô hình push là nhanh chóng phân phối từng tin nhắn một và xử lý tin nhắn theo thứ tự chúng đến.

Chi phí bảo trì:

  • RabbitMQ: Là phần mềm mã nguồn mở và có hỗ trợ thương mại từ các nhà cung cấp như Pivotal. Chi phí bảo trì có thể bao gồm chi phí hạ tầng và vận hành, đặc biệt nếu sử dụng máy chủ tại chỗ. Mặc dù RabbitMQ có thể mở rộng, việc quản lý các cụm (clusters) và đảm bảo tính khả dụng cao có thể làm tăng chi phí.

  • Kafka: Cũng là phần mềm mã nguồn mở và có hỗ trợ thương mại từ Confluent. Tính chất phân tán của Kafka có thể dẫn đến chi phí bảo trì cao hơn vì cần quản lý các cụm và đảm bảo sao chép dữ liệu. Thiết kế của Kafka nhằm đạt hiệu suất cao và độ trễ thấp cũng có thể làm tăng chi phí hạ tầng khi mở rộng để xử lý lượng dữ liệu lớn.

Một số khác biệt cơ bản giữa RabbitMQ và Kafka:

  • RabbitMQ có thể gửi khoảng 4K–10K tin nhắn mỗi giây, trong khi Kafka có thể gửi tới một triệu tin nhắn mỗi giây.

  • Người dùng của RabbitMQ có thể xử lý thông tin tốt hơn, còn RabbitMQ chỉ đóng vai trò như một cầu nối trung gian. Đối với Kafka thì người tiêu dùng cần tự quản lý và xử lý thông điệp mà họ nhận được.

  • Việc lưu trữ tin nhắn của RabbitMQ dựa vào xác nhận (acknowledgment), trong khi Kafka sử dụng chính sách để quản lý việc lưu trữ tin nhắn.

  • RabbitMQ không giới hạn kích thước tin nhắn, trong khi Kafka có giới hạn mặc định là 1 MB.

6. Điểm tương đồng giữa RabbitMQ và Kafka là gì? 

Cả hai công nghệ đều hỗ trợ việc gửi và nhận thông điệp, nhưng cách thức mà chúng mở rộng để đáp ứng nhu cầu khác nhau. Kafka linh hoạt hơn với khả năng mở rộng theo chiều ngang, trong khi RabbitMQ tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất của từng máy chủ.

7. RabbitMQ và Kafka: đâu là sự lựa chọn phù hợp cho dự án của bạn?

Lựa chọn giữa RabbitMQ và Kafka phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án mà bạn thực hiện. Dưới đây là một số điểm để cân nhắc:

Khi nào nên chọn Kafka:

  • Dòng dữ liệu thời gian thực: Nếu bạn cần một pipeline để tạo đồ thị của các luồng dữ liệu thời gian thực.

  • Tiêu thụ thông điệp nhanh: Nếu bạn cần xử lý và tiêu thụ thông điệp một cách nhanh chóng.

  • Lưu trữ lịch sử luồng: Nếu ứng dụng của bạn cần có lịch sử luồng để khách hàng có thể xem lại (replay) các dữ liệu.

Khi nào nên chọn RabbitMQ:

  • Nhu cầu về request/reply: Nếu bạn có các ứng dụng cần nhiều khả năng yêu cầu/phản hồi (request/reply).

  • Hỗ trợ giao thức cũ: Nếu bạn cần hỗ trợ cho các giao thức cũ trong ứng dụng của mình.

  • Tính linh hoạt: Nếu bạn cần sự linh hoạt khi không có kiến trúc đầu cuối rõ ràng.

Kết luận

RabbitMQ là một message broker đa năng vững chắc, trong khi Kafka là một message bus được tối ưu hóa cho việc streaming và replay dữ liệu. Mặc dù có nhiều điểm tương đồng giữa RabbitMQ và Kafka, nhưng song song đó vẫn tồn tại những khác biệt rõ ràng mà bạn cần cân nhắc khi quyết định lựa chọn công cụ phù hợp nhất cho dự án của mình.

VietnamWorks inTECH

TẠO TÀI KHOẢN MỚI: XEM FULL “1 TÁCH CODEFEE” - NHẬN SLOT TƯ VẤN CV TỪ CHUYÊN GIA - CƠ HỘI RINH VỀ VOUCHER 200K