Apache Kafka подходит для обработки большого количества сообщений в секунду благодаря своей распределённой архитектуре и использованию нескольких копий для каждого раздела. 2 Система может обрабатывать миллионы сообщений каждую секунду. 2

Некоторые особенности, которые помогают Kafka справляться с высокой нагрузкой:

• Хранение сообщений. 1 После прочтения сообщения в Kafka не удаляются и могут храниться неограниченное время. 1 Это позволяет обрабатывать одно и то же сообщение сколько угодно раз разными потребителями и в разных контекстах. 1
• Масштабируемость. 14 Система легко масштабируется горизонтально, что позволяет добавлять новые брокеры для обработки большего объёма данных. 14
• Гарантированная доставка сообщений. 2 Система обеспечивает высокий уровень уверенности в сохранности и целостности передаваемых сообщений. 2

RabbitMQ также способен обрабатывать большое количество сообщений в секунду. 2 Система подходит для высоконагруженных сценариев. 2

Некоторые особенности, которые помогают RabbitMQ справляться с высокой нагрузкой:

• Балансировка нагрузки. 3 Когда несколько потребителей подписаны на одну очередь, сообщения между ними распределяются по принципу кругового перебора (Robin Round). 3
• Настройка предела предварительной выборки. 3 Этот параметр определяет, сколько сообщений может получить потребитель до того, как подтвердит обработку предыдущих сообщений. 3
• Возможность записывать сообщения на диск. 5 Для этого при создании очереди следует установить тип Durable вместо Transient. 5 Это гарантирует, что сообщения не будут потеряны при перезапуске брокера. 5

Таким образом, Apache Kafka лучше подходит для работы с большими объёмами данных, а RabbitMQ — для задач, требующих гибкой маршрутизации сообщений и поддержки различных паттернов взаимодействия. 24