Kafka, RabbitMQ, et NATS: Comparaison des Brokers Event-Driven

1. Introduction aux Brokers Event-Driven

Les brokers Event-Driven sont une composante essentielle de l'architecture de microservices. Ils permettent d'assurer une communication rapide et fiable entre différents microservices. Dans cette section, nous allons présenter trois brokers populaires : Kafka, RabbitMQ et NATS.

1.1 Présentation de Apache Kafka

Développé à l'origine par LinkedIn, Kafka est devenu l'un des brokers Event-Driven les plus utilisés dans le domaine des technologies de l'information. Il est largement apprécié pour sa capacité à gérer d'énormes volumes de données et sa durabilité.

Kafka est basé sur le principe de la "journalisation" des messages. L'architecture de Kafka comprend trois composants principaux: le producteur, le consommateur, et le broker. Les producteurs envoient les messages vers les brokers, et les consommateurs récupèrent ces messages depuis les brokers.

Kafka offre une forte tolérance aux pannes et promet une livraison "au moins une fois" des messages. Vous pouvez en savoir plus sur Apache Kafka dans ce lien.

1.2 Présentation de RabbitMQ

RabbitMQ est un broker de messagerie open source qui supporte plusieurs protocoles de messagerie. Il est facile à installer, à utiliser, et il a une grande communauté de soutien.

RabbitMQ supporte une grande variété de modèles de messagerie, ce qui le rend très flexible pour divers types de tâches. En outre, RabbitMQ peut être déployé dans des environnements distribués, le rendant idéal pour les architectures de microservices complexes.

Il est basé sur le protocole AMQP (Advanced Message Queuing Protocol), ce qui garantit que les messages seront délivrés même dans le cas de défaillances du réseau ou du serveur. Pour plus de détails sur RabbitMQ, vous pouvez visiter leur site officiel.

1.3 Présentation de NATS

NATS est un autre broker de messagerie open source qui se distingue par sa simplicité et son efficacité. Il a été développé par Derek Collison, l'architecte en chef de la plateforme Cloud Foundry chez VMware.

NATS est basé sur le modèle de publication/subscription (pub/sub) et ne supporte pas la persistance des messages. Cela signifie qu'une fois qu'un message est envoyé, il n'est pas enregistré pour une future consultation. Cette caractéristique le rend extrêmement rapide et idéal pour les scénarios où la latence est un problème majeur.

En outre, NATS propose une architecture légère, ce qui facilite l'intégration dans n'importe quelle application. Vous pouvez approfondir vos connaissances sur NATS ici.

2. Comparaison de la latence

La latence est le délai entre l'envoi d'un message et sa réception par le destinataire. Dans le contexte des brokers Event-Driven, la latence est souvent un facteur clé dans le choix d'une solution appropriée. Cette section comporte une analyse comparative de la latence dans Kafka, RabbitMQ et NATS.

2.1 Latence dans Kafka

Apache Kafka est conçu pour offrir un débit élevé pour la lecture et l'écriture des flux de données. Par conséquent, sa latence peut être plus élevée en comparaison avec RabbitMQ et NATS. C'est principalement dû à la politique de durabilité de Kafka qui requiert que les messages soient écrites sur le disque avant d'être considérées comme livrés source.

Cependant, il faut remarquer que la latence dans Kafka peut être configurée pour être réduite en modifiant certaines configurations, mais cela peut avoir un impact sur la durabilité des messages.

2.2 Latence dans RabbitMQ

RabbitMQ, en raison de son architecture basée sur le protocole AMQP (Advanced Message Queuing Protocol), offre une latence relativement basse. L'AMQP permet une livraison de message fiable et sécurisée, tout en assurant une faible latence.source

Il est à noter que l'environnement de déploiement, la gestion de la mémoire et la mise en réseau peuvent influencer la latence dans RabbitMQ.

2.3 Latence dans NATS

NATS excelle en termes de latence. Sa conception légère et l'absence de persistance de messages contribuent à sa faible latence. En fait, NATS est régulièrement cité comme l'un des systèmes de messagerie avec la plus faible latence disponible aujourd'hui.source

Cependant, alors que la faible latence de NATS est un atout majeur, il est essentiel de prendre en compte sa politique de livraison des messages. Les messages non récupérés par les abonnés ne sont pas conservés par le broker, ils sont perdus.

3. Comparaison du débit

Le débit d'un broker Event-Driven est défini par le nombre de messages qu'il peut envoyer ou recevoir par unité de temps. Il s'agit d'un facteur crucial à prendre en compte lors de la conception d'un système de microservices, en particulier lorsqu'il faut traiter de gros volumes de données. Dans cette section, nous nous pencherons sur le débit offert par Kafka, RabbitMQ et NATS.

3.1 Débit dans Kafka

Apache Kafka est conçu pour gérer un débit très élevé. De nombreuses organisations utilisent Kafka pour déplacer de grandes quantités de données en temps réel. Kafka est capable de gérer des débits allant jusqu'à des millions de messages par seconde, ce qui le rend une solution idéale pour la gestion de données à grande échelle.

Son architecture distribuée favorise également l'horizontal scaling (montée en charge horizontale). Cela signifie que si la quantité de messages à gérer augmente, il suffit d'ajouter plus de nœuds à votre cluster Kafka pour maintenir ou même augmenter le débit.

3.2 Débit dans RabbitMQ

RabbitMQ offre également un débit respectable, mais généralement inférieur à celui de Kafka. Le débit de RabbitMQ est largement affecté par des facteurs tels que la taille des messages, le nombre de consommateurs et le type d'échange utilisé. Pour ces raisons, le débit réel peut varier de manière significative.

Cependant, grâce à sa tolérance aux pannes et sa facilité d'utilisation, RabbitMQ continue d'être une option populaire pour les systèmes de messagerie dans de nombreux domaines d'application.

3.3 Débit dans NATS

Même si NATS n'est peut-être pas aussi performant que Kafka en termes de débit, il se distingue par sa simplicité d'utilisation et sa faible latence. NATS est capable de traiter plusieurs milliers de messages par seconde, ce qui est suffisant pour de nombreux cas d'utilisation.

Les performances de NATS peuvent être améliorées en utilisant le mode clustering, qui permet de répartir la charge entre plusieurs instances de NATS. De plus, grâce à son interface de programmation d'application (API) simple, NATS est une excellente option pour les applications qui nécessitent une mise en œuvre rapide et efficace.

4. Modèles de livraison

Chaque broker Event-Driven a sa propre façon de gérer la livraison des messages. Cette section offre un aperçu des modèles de livraison de Kafka, RabbitMQ et NATS.

4.1 Modèles de livraison dans Kafka

La politique de délivrance des messages dans Kafka est régie par l'option acks, qui contrôle le nombre de réplicas qui doivent confirmer la réception d'un message avant que le producteur considère ce dernier comme "livré". En général, Kafka offre une garantie de livraison "au moins une fois", ce qui signifie qu'aucun message ne sera perdu, mais certains messages peuvent être livrés plus d'une fois en cas de redélivrance suite à un échec.source

La persistance des messages dans Kafka assure également qu'ils peuvent être consommés de manière différée. Les messages sont enregistrés sur le disque et sont répliqués entre les brokers pour assurer une forte durabilité.

4.2 Modèles de livraison dans RabbitMQ

RabbitMQ propose plusieurs modèles de livraison. Il inclut la livraison "at least once", qui garantit qu'aucun message ne sera perdu et la livraison "exactly once", qui garantit qu'aucun message ne sera livré plus d'une fois.

Dans RabbitMQ, les messages sont stockés dans des "queues" jusqu'à ce qu'ils soient consommés. Cela signifie que même si le consommateur n'est pas disponible au moment où le message est publié, il peut toujours le consommer plus tard. De plus, RabbitMQ supporte la livraison différée des messages, ce qui permet de programmer l'envoi de messages à un moment ultérieur.source

4.3 Modèles de livraison dans NATS

NATS utilise un modèle de publication/subscription. Le broker publie un message sans garantir qu'il sera livré. Le message est envoyé à tous les abonnés qui ont exprimé un intérêt pour le sujet du message. Si un abonné n'est pas disponible pour recevoir le message, ce message n'est pas conservé.

En conséquence, NATS ne garantit pas la livraison des messages. Si cela est requis, il faut utiliser NATS Streaming, une extension qui prend en charge la persistance des messages. Il est important de noter que NATS Streaming peut avoir un impact sur les performances.source

5. Scalabilité

La scalabilité est l'un des facteurs les plus critiques lors de l'évaluation des plateformes de messagerie pour l'architecture de microservices. Les systèmes doivent être capables de maintenir leur performance même en cas d'accroissement de la charge. Cette section aborde la scalabilité de Kafka, RabbitMQ et NATS.

5.1 Scalabilité dans Kafka

Apache Kafka est reconnu pour sa scalabilité horizontale exceptionnelle. Les clusters Kafka sont typiquement composés de plusieurs brokers, et les données sont distribuées de manière équilibrée entre eux, ce qui permet d'augmenter la capacité globale du système en ajoutant simplement des brokers supplémentaires source.

De plus, Kafka offre une partition des données, ce qui permet de répartir les charges de lecture et d'écriture sur plusieurs brokers. Cela signifie que Kafka peut gérer un débit extrêmement élevé et servir des milliers de clients simultanément sans perdre en performance.

5.2 Scalabilité dans RabbitMQ

RabbitMQ également offre une scalabilité respectable, bien qu'elle puisse être un peu plus complexe à gérer par rapport à Kafka. RabbitMQ peut être déployé en mode cluster, ce qui améliore la durabilité des messages et permet d'élargir la capacité du système.

Pour ajouter une garantie de livraison, RabbitMQ offre le concept de RabbitMQ Federation, qui permet de créer un réseau de brokers RabbitMQ. Toutefois, la mise en œuvre de cette fonctionnalité peut être technique et nécessite une bonne connaissance de RabbitMQ source.

5.3 Scalabilité dans NATS

NATS, tout comme RabbitMQ, supporte le clustering, ce qui permet d'améliorer la scalabilité. Malgré sa simplicité, NATS est une plateforme robuste qui peut gérer un grand nombre de connexions simultanées. En fait, en raison de sa nature légère, NATS a été signalé pour pouvoir maintenir une faible latence même lorsque le nombre de demandes augmente.

Cependant, étant donnée la nature non persistante de NATS, l'ajout de nouvelles instances pour la scalabilité pourrait ne pas être suffisant dans certaines circonstances, notamment lorsque la persistance des messages est cruciale.

6. Durabilité et fiabilité

Lorsque l'on parle des brokers Event-Driven, la durabilité fait référence au fait que les messages seront conservés de manière fiable jusqu'à ce qu'ils soient livrés à tous les destinataires prévus, même en cas de défaillance dans le système. La fiabilité, quant à elle, concerne principalement le fait que le broker peut se remettre des défaillances sans perte de données ni de disponibilité. Examinons comment ces facteurs sont traités dans Kafka, RabbitMQ et NATS.

6.1 Durabilité et fiabilité dans Kafka

Kafka offre une durabilité exceptionnelle en raison de sa politique de journalisation des messages. Chaque message envoyé à Kafka est répliqué sur plusieurs brokers pour offrir une résilience aux défaillances. En cas de défaillance d'un broker, les messages peuvent être récupérés à partir d'autres brokers répliqués.

Kafka offre également des options de configuration pour contrôler le niveau de durabilité, telles que le paramètre acks mentionné précédemment. Cette option permet aux producteurs et aux consommateurs de choisir entre une plus grande durabilité ou une latence plus faible.

6.2 Durabilité et fiabilité dans RabbitMQ

RabbitMQ assure un niveau élevé de durabilité et de fiabilité. Les messages envoyés à RabbitMQ peuvent être marqués comme persistants et seront alors stockés sur le disque. Cela assure que les messages ne seront pas perdus même si le broker rencontre une défaillance.

RabbitMQ supporte également la réplication des messages dans un cluster. Cette fonctionnalité assure non seulement la haute disponibilité mais aussi l'équilibrage de charge. En outre, RabbitMQ propose d'autres fonctionnalités pour assurer la fiabilité, telles que le basculement automatique (failover) et la fédération.

6.3 Durabilité et fiabilité dans NATS

NATS, par défaut, n'assure pas la durabilité des messages. Les messages envoyés via NATS sont échangés en mémoire et ne sont pas conservés une fois livrés. Cela signifie que si un abonné est indisponible lorsque le message est publié, il manquera ce message.

Cependant, NATS propose NATS Streaming, une extension qui prend en charge la persistance des messages. Avec NATS Streaming, les messages sont stockés sur le disque et peuvent être consommés de manière différée par les abonnés. Mais le choix d'utiliser NATS Streaming peut avoir un impact sur les performances du système.

7. Cas d'utilisation

Chacun de ces brokers Event-Driven a ses propres avantages et inconvénients qui le rendent plus approprié pour certains cas d'utilisation que d'autres. Cette section donne un aperçu des scénarios dans lesquels vous pourriez choisir d'utiliser Kafka, RabbitMQ ou NATS.

7.1 Cas d'utilisation de Kafka

Compte tenu de sa haute performance, de sa durabilité et de sa capacité à conserver de gros volumes de données, Kafka est généralement une excellente option pour les flux de données en temps réel à grande échelle. Il est largement utilisé dans l'ingestion de logs, le streaming de données, l'analyse en temps réel, et plus généralement, dans les architectures qui nécessitent une gestion fiable des événements à haute fréquence.

Des entreprises comme LinkedIn, Twitter, Airbnb, et Uber utilisent Kafka pour gérer leurs flux de données en temps réel. Pour LinkedIn, par exemple, Kafka permet de suivre l'activité des utilisateurs en temps réel, ce qui favorise des recommandations personnalisées en temps réel.

7.2 Cas d'utilisation de RabbitMQ

RabbitMQ est employé dans une multitude de domaines et est particulièrement populaire pour les tâches associées à la fiabilité et au routage flexible des messages. Grâce à son support pour plusieurs protocoles de messagerie, RabbitMQ peut être utilisé dans diverses architectures d'applications.

Il est également fréquemment utilisé dans les systèmes distribués pour assurer la communication entre les microservices. Par exemple, l'entreprise de logiciel Suédoise, Klarna, utilise RabbitMQ pour sa flexibilité et son efficacité pour les tâches de routage de messages complets.

7.3 Cas d'utilisation de NATS

NATS est un broker de messagerie ultra-léger qui excelle dans les situations nécessitant une latence faible et une mise en œuvre simple. Il est excellente option pour les applications nécessitant un système de messagerie facile à utiliser sans avoir besoin de fonctionnalités avancées comme la persistance des messages.

NATS convient parfaitement aux microservices, aux systèmes IoT (Internet des objets), aux mobiles et à tout système nécessitant des communications en temps réel, de machine à machine. Par exemple, la plateforme de cloud computing Cloud Foundry utilise NATS pour la communication interne entre ses composantes.

8. Choix du bon broker event-driven

Le choix du bon broker event-driven dépend de plusieurs facteurs spécifiques à votre application et à vos besoins d'affaires. Voici quelques facteurs de sélection et recommandations générales pour vous aider à prendre une décision informée. Nous illustrerons également avec des exemples où le choix du broker peut ne pas correspondre aux besoins.

8.1 Facteurs de sélection

Un certain nombre de facteurs doivent être pris en compte lors du choix d'un broker event-driven. Voici quelques-uns des plus importants :

Débit : Si votre application doit traiter un grand volume de messages en temps réel, alors vous devriez choisir un broker qui peut offrir un débit élevé. Kafka est connu pour sa performance en termes de débit.

Latence : Si la vitesse de livraison des messages est une priorité pour votre application, alors vous devriez opter pour un broker avec une faible latence. NATS est réputé pour sa faible latence.

Durabilité : Si la conservation et la récupération des données sont essentielles pour votre application, alors vous devriez choisir un broker qui offre une forte durabilité. Kafka et RabbitMQ sont des options à considérer dans ce cas.

Scalabilité : Si votre application est susceptible de croître et de recevoir un plus grand volume de messages à l'avenir, vous devriez sélectionner un broker qui offre une bonne scalabilité. Kafka excelle en termes de scalabilité.

8.2 Recommandations générales

Il est recommandé de tester plusieurs brokers event-driven avant de se fixer sur un choix définitif. Vous pouvez commencer en créant un prototype de votre application avec chaque broker et en observant comment ils répondent à vos besoins. Gardez à l'esprit que chaque broker a ses propres forces et faiblesses, et le choix doit être basé sur les exigences spécifiques de votre application.

8.3 Exemples de mismatch avec le choix du broker

Un choix inapproprié du broker peut avoir des conséquences importantes sur la performance de votre application. Par exemple, utiliser NATS pour une application qui nécessite une forte durabilité des messages serait un mauvais choix, car NATS ne conserve pas les messages par défaut. De même, utiliser Kafka pour une application qui requiert une très faible latence peut ne pas être le meilleur choix, puisque la durabilité de Kafka peut entraîner une latence plus élevée.