Зачем вообще сравнивать Redis Streams, RabbitMQ и NATS
Когда выбираете message queue для микросервисов, фоновых задач или событийной интеграции, чаще всего на столе оказываются три варианта: Redis Streams, RabbitMQ и NATS (JetStream). Все три умеют «доставить сообщение потребителю», но различаются по семантике подтверждений, хранению, поведению при сбоях и по тому, насколько удобно это эксплуатировать на одной или нескольких VDS.
В этой статье — практическое сравнение: какие гарантии реально получаются (включая at least once), как устроены consumer groups, что лучше для job queue, где вы упрётесь в диск/память/сеть, и какие грабли чаще всего встречаются в проде.
Важная мысль: очередь — это не только «брокер», но и контракт между продюсером и консьюмером. Выбор технологии почти всегда упирается в два вопроса: какая семантика доставки нужна и какую сложность эксплуатации вы готовы принять.
Быстрая карта различий
Чтобы не утонуть в деталях, держите ментальную модель:
- Redis Streams — журнал событий внутри Redis. Удобен, когда Redis уже есть, нужны группы потребителей и простая схема. Хорош для «события + лёгкая очередь» при умеренных нагрузках, но требует дисциплины по ретенции и pending.
- RabbitMQ — классический брокер AMQP. Сильный в маршрутизации, подтверждениях, политике повторов, DLQ и сценариях «job queue». Часто выбирают, когда нужен «настоящий брокер» с богатой моделью очередей.
- NATS — быстрый pub/sub, а с JetStream становится брокером с хранением, replay и durable-consumers. Хорош для событийной шины и высокой скорости при относительно простой модели.
Гарантии доставки: что означает at least once в реальности
At least once означает, что сообщение будет доставлено минимум один раз. Практический перевод: при сбоях вы можете получить дубликаты. Поэтому для job queue почти всегда нужно закладывать идемпотентность или дедупликацию на стороне обработчика.
Три вопроса, которые реально решают судьбу «гарантий»:
- Где и когда происходит ack: в какой момент брокер считает сообщение обработанным.
- Как устроен redelivery: что происходит, если консьюмер умер после получения, но до подтверждения.
- Как обеспечивается durability: переживёт ли сообщение рестарт процесса/узла и какие настройки/режимы для этого нужны.
Redis Streams: at least once через pending и XACK
В Redis Streams группы потребителей дают модель «прочитал → попал в pending → подтвердил». Пока вы не сделали подтверждение, запись считается ожидающей у группы (PEL). Если консьюмер умер, сообщение останется в pending, и другой консьюмер может его забрать через reclaim-паттерны (обычно XAUTOCLAIM).
Плюсы: простая схема и понятная диагностика «что висит в pending». Минусы: reclaim, таймауты и очистку нужно явно проектировать, иначе pending растёт, а «зависшие» сообщения не переедут на живых воркеров.
RabbitMQ: ack/nack, requeue и DLQ как базовая механика
RabbitMQ — один из самых удобных вариантов для «job queue». Консьюмер получает сообщение, обрабатывает и отправляет ack. Если ack не пришёл (консьюмер умер или связь пропала) — брокер переотправит. Если вы отправляете nack с requeue — сообщение вернётся в очередь. Для токсичных сообщений обычно используют dead-letter-очереди (DLQ), чтобы не зациклить обработку.
Чтобы «at least once» работало не только в RAM, а переживало рестарт, нужна персистентность: durable queue, persistent messages и нормальный диск.
NATS JetStream: ack + redelivery с упором на скорость
Обычный NATS — pub/sub без хранения. Для очередей на практике берут JetStream: он хранит сообщения и позволяет durable-consumers. Семантика по умолчанию близка к at least once: если сообщение не подтверждено, будет redelivery.
Сильная сторона JetStream — скорость и достаточно простая эксплуатация, но важно понимать режим хранения (memory/file), лимиты и модель масштабирования.
Consumer groups: одинаковое название — разная логика
Термин consumer groups часто вводит в заблуждение: «группы» есть везде, но смысл различается.
Redis Streams consumer groups
Группа читает один stream; сообщения распределяются по консьюмерам группы. Stream — это журнал, а группа хранит прогресс и pending. Это удобно, когда вам нужен «лог событий с возможностью догнать» плюс параллельная обработка.
Типичный грабель: ожидание, что stream «как очередь и сам очистится». На деле нужно следить за ростом stream (ретенция), и за PEL (pending), иначе память и диск уйдут в бесконечный рост. Если Redis у вас ещё и для PHP-сессий/кеша, полезно заранее разделить профили нагрузки; см. материал про блокировки PHP-сессий в Redis.
RabbitMQ competing consumers
В RabbitMQ «группа» — это несколько потребителей одной очереди, которые конкурируют за сообщения. Очередь по природе ближе к «передал и забыл», а не к журналу. Если нужен replay событий «за неделю назад», RabbitMQ обычно не лучший выбор (или будет сложно и дорого).
NATS: queue groups и JetStream consumers
В NATS есть queue groups для обычного pub/sub (распределение сообщений между участниками группы), а в JetStream — durable-consumers со своим состоянием и подтверждениями. Для событийной шины это часто удобнее, чем классическая очередь.
Job queue vs event stream: как не выбрать не тот инструмент
Job queue — это «фоновая работа»: письма, ресайз картинок, вебхуки, пересчёты, и так далее. Рядом часто живёт «поток событий» (event stream): аудит, изменения сущностей, интеграции.
- Job queue: важны ack/nack, backpressure, retries, DLQ, контроль параллелизма, иногда приоритеты и задержки.
- Event stream: важны ретенция, возможность replay, порядок (хотя бы в рамках ключа), дешёвое подключение новых подписчиков.
Практическое правило: если строите именно «очередь задач» с богатой маршрутизацией и политиками доставки — RabbitMQ чаще оказывается естественнее. Если строите «шину событий» с хранением и быстрыми подписчиками — NATS JetStream или Redis Streams нередко проще.
Хранение и устойчивость на VDS: память против диска
На VDS это особенно критично: диск может быть NVMe или заметно медленнее, а памяти часто мало. Брокер, который «всё держит в RAM», легко загоняет систему в OOM при всплеске очереди.
Redis Streams: память в приоритете, persistence — отдельная тема
Redis исторически memory-first. Streams хранятся в памяти и могут сохраняться на диск через RDB/AOF. Если включён AOF, интенсивная запись нагружает диск, а политика fsync влияет и на латентность, и на риск потерь при падении узла.
Для Streams заранее планируйте:
- ретенцию и лимиты stream (чтобы записи не росли бесконечно);
- мониторинг использования памяти и фрагментации;
- сценарий восстановления: что происходит с pending после рестарта и кто/как делает reclaim.
RabbitMQ: диск — часть нормальной работы
RabbitMQ нормально живёт с диском как с «первым классом». Но персистентные сообщения и durable-очереди означают записи на диск, поэтому:
- на медленном диске вырастет latency на пиках;
- переполнение диска — один из самых частых аварийных сценариев;
- кластеризация добавляет требования к сети и режимам репликации.
NATS JetStream: режимы storage и лимиты
JetStream умеет хранить в памяти или в файлах. Для VDS обычно выбирают file storage, чтобы всплески не съедали RAM. Важно задать лимиты: максимальный размер стрима, число сообщений, retention и поведение при переполнении.
Производительность и задержки: где выигрывает каждый
- NATS часто выигрывает по минимальным задержкам и высокой пропускной способности в pub/sub и JetStream-сценариях, когда модель подходит.
- Redis Streams может быть очень быстрым на одном узле, особенно если Redis «тёплый» в памяти, но вы платите вниманием к памяти и аккуратной ретенции.
- RabbitMQ чаще выигрывает не «сырой скоростью», а тем, что даёт удобные примитивы для реальной очереди задач: маршрутизация, retries, DLQ, prefetch, подтверждения и предсказуемое поведение.
На практике узкие места на VDS почти всегда такие: диск (fsync/IOPS), сеть (burst), лимиты файловых дескрипторов, CPU на сериализацию и шифрование (если включаете TLS и большие payload).
Эксплуатация на VDS: что проще держать в живом состоянии
Redis Streams в эксплуатации
Если Redis уже используется как кеш/сессии/локи, Streams выглядят «бесплатными». Но вы смешиваете профили нагрузки: кеш любит всплески чтения, а очередь — постоянную запись и рост данных. На одной VDS это часто заканчивается тем, что очередь съедает память и начинает вытеснять полезный кеш (или наоборот, кеш вытесняет очередь).
Практичный подход: либо отделять Redis под очередь, либо жёстко лимитировать streams и мониторить рост pending. Если Redis у вас ещё и для кеша приложения, полезно сравнить с альтернативами, например в статье про Memcached vs Redis для PHP-кеша.
RabbitMQ в эксплуатации
RabbitMQ требовательнее к дисциплине: совместимость версий, политика памяти/диска, кластеры, плагины. Зато он даёт зрелые паттерны, понятные большинству бэкендеров и SRE: DLQ, retries, prefetch, подтверждения и политики очередей.
NATS в эксплуатации
NATS обычно приятно удивляет простотой запуска и низкими накладными расходами. Но JetStream требует аккуратной настройки лимитов и понимания retention/consumer. Типичная ошибка — «включили JetStream и забыли», а потом упёрлись в лимит диска или бесконечный рост стримов.
Типовые сценарии выбора
Когда выбирать Redis Streams
- Redis уже есть в проекте, и вы хотите добавить очередь/события без отдельного брокера.
- Нужны группы потребителей и возможность «дочитать» backlog.
- Объём сообщений умеренный, вы готовы управлять ретенцией и reclaim pending.
Когда выбирать RabbitMQ
- Нужна «классическая» job queue с маршрутизацией и политиками доставки.
- Нужны DLQ, retries, приоритеты или разные очереди под разные типы работ.
- Хотите держать очередь отдельным критичным компонентом, не смешивая с кешем.
Когда выбирать NATS (JetStream)
- Строите событийную шину: много подписчиков, нужен replay и durable-потребители.
- Нужна высокая скорость и простая модель pub/sub + хранение.
- Готовы один раз разобраться с лимитами и политиками хранения JetStream.
Дубликаты, идемпотентность и дедупликация: обязательный слой
Во всех трёх системах «честный» at least once означает дубликаты. Поэтому самый практичный совет: делайте обработчики идемпотентными с самого начала.
Что обычно работает:
- идемпотентный ключ операции (например,
order_id+ тип события) и проверка в БД; - outbox/inbox-паттерн для связки с транзакционной БД;
- ограничение конкуренции на ключ (один ключ — один воркер/шард);
- DLQ или «карантин» для сообщений, которые стабильно падают.
Чек-лист выбора для админа/тимлида
- Это job queue или event stream?
- Нужен ли replay «за вчера/неделю»?
- Готовы ли вы принимать дубликаты и делать идемпотентность?
- Что критичнее: минимальная задержка или богатая маршрутизация?
- Где будет храниться очередь: RAM или диск, сколько у вас места и IOPS на VDS?
- Какой сценарий деградации приемлем: потеря части сообщений, рост задержек, остановка продюсеров?
- Кто будет сопровождать: один DevOps или команда, и как часто будут изменения?
Вывод
Redis Streams — прагматичный выбор, когда Redis уже в стеке и вы хотите добавить поток/очередь с группами потребителей, но готовы внимательно следить за ретенцией и pending. RabbitMQ — самый «очередной» из всех: силён для job queue и сложной маршрутизации ценой более тяжёлой эксплуатации. NATS с JetStream — быстрый фундамент для событийной шины и очередей с хранением, если вы правильно настроите лимиты и модель потребителей.
Если сомневаетесь: для фоновых задач с множеством политик доставки чаще берут RabbitMQ; для событийной шины и быстрых подписчиков — NATS JetStream; для простой очереди рядом с уже существующим Redis — Redis Streams.
А дальше решают детали нагрузки: размер сообщений, пиковые всплески, требования к хранению и план масштабирования на одной или нескольких VDS.
