Очереди задач vs стримы: Kafka, RabbitMQ и Redis Streams — что и когда

Очереди и стримы часто воспринимаются как одно и то же: «что‑то про асинхронную обработку». На практике это разные модели доставки данных, с разными гарантиями, архитектурой и сценариями использования. Неправильный выбор инструмента почти всегда приводит к боли: лагам, дубликатам, сложной отладке или перерасходу ресурсов.

Разберёмся, чем очереди отличаются от стримов и когда выбирать Kafka, RabbitMQ или Redis Streams.

Базовые модели: очередь и стрим

Очередь задач (queue)

Классическая модель:

• сообщение обрабатывается один раз;
• после ack сообщение исчезает;
• несколько воркеров конкурируют за задачи.

Идеально подходит для:

• фоновых задач;
• job processing;
• отложенной обработки.

Стрим (log / stream)

Стрим — это упорядоченный журнал событий:

• сообщения не удаляются сразу;
• потребители сами хранят позицию (offset);
• одно событие может читать много потребителей.

Подходит для:

• event-driven архитектуры;
• аналитики;
• репликации и пайплайнов данных.

RabbitMQ — классическая очередь

RabbitMQ — брокер сообщений с богатой маршрутизацией.

Сильные стороны

• надёжный ack/nack;
• сложная маршрутизация (direct, topic, fanout);
• delayed messages;
• простая модель для фоновых задач.

Слабые стороны

• не предназначен для длинного хранения сообщений;
• replay сообщений — нетривиален;
• масштабирование хуже, чем у Kafka.

Когда выбирать RabbitMQ

• background jobs;
• email / notifications;
• обработка задач воркерами;
• RPC поверх очередей.

Kafka — распределённый стриминг

Kafka — это не очередь, а распределённый commit log.

Ключевые особенности

• сообщения хранятся на диске;
• consumer groups;
• высокая пропускная способность;
• горизонтальное масштабирование.

Плюсы

• replay событий «из прошлого»;
• десятки и сотни тысяч сообщений в секунду;
• идеально для event sourcing.

Минусы

• сложнее в эксплуатации;
• выше latency, чем у очередей;
• не лучший выбор для мелких задач.

Когда выбирать Kafka

• event-driven системы;
• аналитические пайплайны;
• интеграция микросервисов;
• стриминг логов и метрик.

Redis Streams — компромисс

Redis Streams — стримы поверх Redis.

Что умеет

• consumer groups;
• ack сообщений;
• хранение истории;
• минимальная задержка.

Ограничения

• данные в памяти;
• нет встроенной репликации уровня Kafka;
• зависит от RAM.

Когда выбирать Redis Streams

• небольшие event-пайплайны;
• real-time обработка;
• когда Redis уже есть в инфраструктуре.

Сравнение в лоб

Exactly-once и реальность

Частая ошибка — ожидать идеального exactly-once.

На практике:

• RabbitMQ даёт at-least-once;
• Kafka — at-least-once (exactly-once только внутри экосистемы);
• Redis Streams — at-least-once.

Вывод: идемпотентность на стороне потребителя обязательна.

Типичные ошибки выбора

• использовать Kafka для фоновых email-задач;
• хранить миллионы сообщений в RabbitMQ;
• строить критичную аналитику на Redis Streams;
• ожидать, что брокер решит все проблемы доставки.

Практический выбор

Используй:

• RabbitMQ, если нужны очереди задач;
• Kafka, если нужна история событий и масштаб;
• Redis Streams, если важна минимальная задержка и простота.

Иногда лучшая архитектура — комбинация:

• Kafka для событий;
• RabbitMQ для job processing;
• Redis Streams для real-time пайплайнов.

Итог

Очереди и стримы решают разные задачи.

Понимание этой разницы позволяет:

• упростить архитектуру;
• избежать лишней сложности;
• получить предсказуемую производительность.

Выбор брокера — это не вопрос моды, а вопрос модели данных и нагрузки.