1) Короткий ответ

Kafka — это распределенная система потоковой передачи данных, ориентированная на высокую пропускную способность и долгосрочное хранение, в то время как RabbitMQ — это классический брокер сообщений, ориентированный на надежную доставку и сложную маршрутизацию.

2) Сравнение архитектурных подходов:

* Модель обмена сообщениями:

* Kafka: Публикация-подписка с персистентным log

* RabbitMQ: Point-to-point, публикация-подписка через Exchange

* Гарантии доставки:

* Kafka: At-least-once, exactly-once (с транзакциями)

* RabbitMQ: At-most-once, at-least-once (с подтверждениями)

* Хранение данных:

* Kafka: Сообщения хранятся на диске заданное время (дни, недели)

* RabbitMQ: Сообщения удаляются после подтверждения получения

3) Производительность и масштабируемость:

* Пропускная способность:

* Kafka: 100K+ сообщений/сек на кластер

* RabbitMQ: 20K-50K сообщений/сек на ноду

* Масштабирование:

* Kafka: Горизонтальное, партиционирование топиков

* RabbitMQ: Вертикальное и кластеризация (с ограничениями)

Рекомендация: Используйте Kafka для потоковой аналитики, ETL-пайплайнов и обработки больших объемов данных. Выбирайте RabbitMQ для задач оркестрации микросервисов, RPC и сложной маршрутизации сообщений.

5) Примеры использования:

Kafka для потоковой обработки:

```python

# Производитель в Kafka

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='kafka:9092')

producer.send('user-events', key=b'user123', value=event_data)

# Потребитель в Spark Streaming

df = (spark.readStream

.format("kafka")

.option("subscribe", "user-events")

.load())

```

RabbitMQ для оркестрации задач:

```python

# Публикация задачи в RabbitMQ

channel.basic_publish(

exchange='tasks',

routing_key='image-processing',

body=json.dumps(task_data),

properties=pika.BasicProperties(delivery_mode=2) # Сообщение персистентное

)

```

6) Follow-up вопросы:

* Когда использовать Kafka вместо RabbitMQ?

* Ответ: При объемах > 1M сообщений/день, необходимости replay сообщений, stream processing

* Какие ограничения у RabbitMQ?

* Ответ: Ограниченная персистентность, сложность горизонтального масштабирования

7) Практический совет (2 шага на неделю):

1. Проанализируйте workload: Определите объем сообщений, требования к задержке и необходимость повторной обработки данных.

2. Прототипируйте оба решения: Настройте простой пайплайн в Kafka и RabbitMQ для вашего use case и измерьте производительность.