Что такое брокер сообщений простыми словами

Брокер сообщений — компонент системы, который принимает сообщения от отправителей, хранит их во внутренних структурах и доставляет получателям. Если сформулировать коротко, то, отвечая на вопрос «брокер сообщений — что это такое простыми словами», удобнее всего назвать его программным узлом связи между частями системы. В технической документации встречаются формулировки message broker и message-oriented middleware, которые описывают эту роль в системе сообщений.

В интуитивном представлении брокер сообщений похож на почтовый центр или курьерскую службу внутри распределённой системы. Один сервис формирует «посылку» — сообщение — и передаёт её в брокер. Брокер берёт на себя обмен сообщениями: проверяет формат, размещает данные в очереди или потоке, выбирает маршрут и управляет доставкой сообщений до адресата. Отправителю не требуется знать, где находится получатель и работает ли он сейчас. Как отмечается в материалах AWS о middleware, такая прослойка упрощает интеграцию разнородных приложений и протоколов (REST, SOAP, очереди) и позволяет строить единую систему обмена сообщениями в распределённых ИТ-системах.

Ещё одна полезная аналогия: табло вылетов в аэропорту. Каждая авиакомпания публикует свои рейсы и изменения, но не рассылает уведомления каждому пассажиру напрямую. Вся информация стекается на центральное табло. Пассажир, который интересуется конкретным рейсом, смотрит на табло и получает нужные данные. Табло снижает сложность системы: авиакомпании не обмениваются сообщениями друг с другом, а взаимодействуют с одним общим элементом. Когда спрашивают, что такое брокеры сообщений, полезно держать в голове именно такую картину: разные компоненты системы подключаются к брокеру, публикуют события или подписываются на них, взаимно не зависят друг от друга. Общая система сообщений при этом остаётся управляемой, даже когда в ней десятки сервисов.

Если говорить о функциях, брокеры сообщений выполняют несколько ключевых задач в системе обмена сообщениями:

• принимают входящие сообщения от приложений-отправителей;
• сохраняют сообщения в очередях или потоках и тем самым обеспечивают буферизацию;
• выполняют маршрутизацию сообщений по правилам, ключам, шаблонам и связям;
• доставляют сообщения потребителям и следят за подтверждением;
• организуют повторную доставку при сбоях;
• связывают между собой разные компоненты системы и внешние сервисы, образуя единую систему обмена сообщениями в распределённых ИТ-системах.

Такой посредник снимает с приложений ответственность за доставку, очередность и повторные попытки. Компоненты системы сосредотачиваются на бизнес-логике, а брокер управляет потоком и доставкой сообщений.

Для чего нужны брокеры сообщений в системах

В распределённых системах сервисы работают на разных узлах, используют разные технологии и выдерживают неодинаковую нагрузку. Прямые вызовы между ними усложняют архитектуру: связность компонентов системы растёт, масштабирование затрудняется, а при сбое одного сервиса цепочка запросов рушится. Брокер сообщений снижает связность и берёт под контроль обмен сообщениями, что повышает надёжность доставки и позволяет масштабировать систему без переписывания каждого сервиса.

В микросервисной архитектуре брокер сообщений стал стандартным инструментом. Он обеспечивает асинхронную обработку сообщений: сервис, который инициирует действие, отправляет сообщение в брокер и продолжает работу, а остальные компоненты реагируют на это событие в своём темпе. Такое использование брокеров описано во многих руководствах по event-driven архитектуре, в том числе в обзоре BigDataSchool по Kafka и событийным системам: сервисы превращаются в продюсеров и потребителей событий, а брокер управляет потоком данных и доставкой сообщений в системах с десятками и сотнями сервисов.

Типичные задачи, где использование брокера сообщений даёт ощутимый эффект:

• Асинхронная обработка задач и фоновая работа: обработка заказов, генерация отчётов, рендеринг медиафайлов, рассылка email и SMS. Пользовательский интерфейс отвечает быстро, а тяжёлая работа выполняется через брокер.
• Интеграция компонентов системы и внешних сервисов: CRM, платёжные шлюзы, ERP, складские системы. Брокер выступает общим уровнем обмена сообщениями, который переживает временные сбои отдельных интеграций.
• Снижение связности компонентов системы. Вместо жёстких зависимостей «сервис A вызывает сервис B», каждый сервис работает с брокером. Появление нового потребителя не требует изменений в исходном сервисе.
• Масштабирование и сглаживание пиков нагрузки. Брокер удерживает всплески трафика в очередях и отдаёт сообщения обработчикам по мере готовности. Это важно для систем, которые принимают всплески запросов (распродажи, акции, уведомления).
• Рассылка уведомлений и событий: email, push, SMS, web-hooks, бизнес-события. Одно опубликованное событие может обслуживать несколько потребителей: аналитику, маркетинг, логи, уведомления.
• Обмен сообщениями в микросервисной архитектуре, построенной по принципу event-driven или CQRS. Одно изменение состояния системы превращается в поток событий, на который реагируют независимые сервисы.
• Работа в распределённых системах и между дата-центрами: репликация событий, интеграция приложений, обмен сообщениями между компонентами системы, работа с ограничениями сетей между площадками.

Обзор AWS SQS и Google Pub/Sub демонстрирует те же сценарии: фоновые задания, интеграция, пик нагрузки, распределённая работа между регионами. В промышленной практике использование брокеров сообщений стало стандартным подходом, когда требуется надёжная доставка сообщений и управляемый обмен сообщениями в распределённых ИТ-системах.

Как работает брокер сообщений: доставка и маршрутизация сообщений

Брокер сообщений работает по понятному принципу: принимает сообщения от продюсеров, размещает их во внутренних структурах (очередях или потоках), выполняет маршрутизацию по правилам и отдаёт потребителям, контролируя подтверждение доставки. Если кратко описать, как работает брокер сообщений в распределённых системах, то это набор повторяющихся операций по приёму, хранению, маршрутизации и выдаче потока сообщений. Эти операции и есть основная работа брокера сообщений в ИТ-архитектуре.

Жизненный цикл сообщения в брокере обычно включает такие шаги.

1. Продюсер формирует сообщение и отправляет его в брокер. Сообщение содержит полезные данные и метаданные: тип события, идентификатор, ключ маршрутизации. Продюсер передаёт его через клиентскую библиотеку в брокер, в конкретную очередь или топик.
2. Брокер принимает сообщение и помещает его в очередь или поток. Для классических очередей (RabbitMQ, AWS SQS) это FIFO-структура. Для стриминговых брокеров (Kafka, Pulsar) сообщение попадает в лог событий, то есть поток сообщений.
3. Брокер выполняет маршрутизацию сообщений. Маршрутизация сообщений строится на ключах, типах обменников, фильтрах, партициях и других правилах. В RabbitMQ обменник решает, в какие очереди отправить сообщение. В Kafka ключ определяет партицию топика, и маршрутизацией сообщений управляет уже разбиение на разделы.
4. Потребитель получает сообщение из очереди или потока. Потребитель (consumer) читает данные из очереди или топика. В push-модели брокер сам отправляет сообщение. В pull-модели потребитель периодически запрашивает новые сообщения.
5. Потребитель обрабатывает сообщение. В этот момент выполняется бизнес-логика: списание средств, изменение статуса заказа, запись в базу, генерация отчёта и другие операции.
6. Потребитель отправляет подтверждение доставки (ack). После успешной обработки потребитель возвращает брокеру подтверждение. Брокер удаляет сообщение из очереди или фиксирует прогресс чтения (offset) в стриминговых системах.
7. При сбое брокер инициирует повторную доставку или помещает сообщение в DLQ. Если подтверждение не поступило, сообщение возвращается в очередь или попадает в специальную очередь dead-letter, где хранится для дальнейшего анализа и ручной обработки.

Дополнительно к модели point-to-point многие брокеры поддерживают модель публикация-подписка. Продюсер публикует событие в топик, а все подписчики получают копию. Это удобно для сценариев, где одно событие должно обслужить несколько независимых потребителей: уведомления, аналитика, аудит. Так строятся event-driven-системы, где поток сообщений используется как основной способ связи между компонентами.

Для высоких нагрузок брокер сообщений использует горизонтальное масштабирование и параллельную обработку. Apache Kafka ведёт лог сообщений, разбивает топики на партиции и распределяет их по брокерам кластера. Это позволяет выдерживать объёмы сообщений до миллионов сообщений в секунду: когда количество сообщений растёт с тысяч до миллионов, стриминговая архитектура даёт почти линейный рост пропускной способности. Публикации Netflix и Uber по Kafka приводят цифры объёмов данных в петабайтном диапазоне в день, что подтверждает способность таких брокеров работать с огромными потоками. Ключевые факторы, которые влияют на производительность брокеров сообщений: размер сообщений, батчинг, число партиций, конфигурация сети и дисковых подсистем, лимиты на сообщения по размеру и по частоте.

Надёжная доставка достигается комбинацией методов:

• запись сообщений на диск до подтверждения отправителю;
• репликация между несколькими брокерами;
• протоколы согласования (ISR, Raft);
• подтверждения с разных уровней (лидер, все реплики);
• управление режимами доставки: at-most-once, at-least-once, exactly-once.

При выборе настроек приходится искать баланс между задержкой и надёжностью. Чем выше уровень гарантии (например exactly-once), тем больше накладных расходов и тем выше задержка доставки.

Основные сущности и компоненты

Базовый набор сущностей присутствует почти в каждом брокере сообщений.

• Сообщение. Единица данных, которая описывает событие, команду или изменение состояния. Обычно это структура ключ-значение или сериализованный объект.
• Очередь сообщений. Временное хранилище, где сообщения накапливаются до обработки. В модели point-to-point каждое сообщение из очереди обрабатывает один потребитель.
• Топик или поток (stream). Логический канал для публикации сообщений в модели публикация-подписка. В Kafka топик разбит на партиции, где хранятся упорядоченные логи событий.
• Продюсер (producer, publisher). Отправитель, который создаёт сообщения и публикует их в брокер.
• Потребитель (consumer, subscriber). Получатель, который считывает сообщения из очереди или топика и выполняет обработку.
• Подтверждение (ack, nack). Механизм, с помощью которого потребитель сообщает брокеру об успешной или неуспешной обработке. Ack ведёт к удалению сообщения, nack или отсутствие подтверждения запускает повторную доставку.
• Dead-letter очередь (DLQ). Специальная очередь для сообщений, которые не удалось обработать после нескольких попыток. Это важный элемент надёжности: система не блокируется из-за «ядовитого» сообщения, а помещает его в отдельный поток.

Все эти компоненты связаны общим потоком сообщений и схемой маршрутизации. Продюсер отправляет сообщение в брокер, брокер размещает его в очереди или потоке, управляет маршрутизацией сообщений к нужным потребителям, потребители обрабатывают его и подтверждают доставку, а при ошибках сообщения попадают в DLQ.

Модели доставки: очереди и публикация-подписка

Системы обмена сообщениями используют две базовые модели.

Point-to-Point (очереди). Продюсер отправляет сообщение в очередь. Из этой очереди сообщение получает один из потребителей. После успешной обработки и подтверждения сообщение удаляется. Эта модель даёт:

• балансировку нагрузки между несколькими потребителями одной очереди;
• возможность параллельной обработки;
• опциональный порядок обработки (FIFO) для критичных сценариев, когда очередь и настройки это поддерживают.

Классические сценарии: обработка финансовых транзакций, долгие фоновые задания, очереди задач, где важно, чтобы каждое сообщение обработал только один потребитель.

Публикация-подписка (pub-sub). Продюсер публикует сообщение в топик или канал. Каждый подписчик, который оформил подписку на этот топик, получает свою копию сообщения. Сообщения могут оставаться в потоке для повторного чтения. Эта модель подходит для:

• широковещательных уведомлений;
• раздачи одного события нескольким подсистемам (аналитика, аудит, уведомления);
• построения стриминговых конвейеров.

Практические руководства по Kafka и RabbitMQ показывают, что в реальных проектах обе модели часто комбинируются. События публикуются в топик, затем специальные сервисы-обработчики перекладывают их в очереди для конкретных рабочих задач. Так брокеры сообщений в системах совмещают стриминг и очереди.

Базовые термины и сущности в архитектуре брокера сообщений

Понимание терминов помогает читать документацию брокеров и проектировать архитектуру без лишней путаницы. Ниже краткий справочник, который пригодится при выборе и внедрении брокера сообщений.

Сообщение

Минимальная единица данных, которая передаётся через брокер. Содержит полезную нагрузку (payload) и метаданные: тип события, ключ маршрутизации, идентификатор.

Очередь

Структура хранения сообщений внутри брокера. В классической модели «точка-точка» очередь выдаёт каждое сообщение одному потребителю, после подтверждения сообщение удаляется.

Топик / поток (stream)

Канал публикации сообщений в модели pub-sub. В Kafka топик разбивается на партиции. Топик хранит историю событий, а потребители отслеживают свои смещения (offset) и могут проходить по потоку сообщений вперёд и назад.

Продюсер (publisher, producer)

Компонент, который создаёт и отправляет сообщения в брокер. Работает с клиентской библиотекой и не знает, кто именно прочитает сообщение.

Консюмер / потребитель (consumer, subscriber)

Компонент, который получает сообщения из очереди или топика и выполняет бизнес-логику. Может входить в группу потребителей для балансировки нагрузки.

Подтверждение (ack, nack, повторная доставка)

Ack означает успешную обработку сообщения. Nack или отсутствие подтверждения ведут к повторной доставке или переносу в DLQ. Так обеспечивается надёжная доставка даже при сбоях потребителей.

Dead-letter очередь (DLQ)

Очередь для сообщений, которые не проходят обработку после нескольких попыток. Помогает изолировать проблемные случаи и не блокировать основную очередь.

Развёрнутые объяснения этих понятий есть в учебных материалах по event-driven архитектуре и в официальной документации Kafka и RabbitMQ. Там же можно увидеть примеры конфигурации очередей задач, топиков и потоков.

Какие есть брокеры сообщений: популярные и современные решения

На рынке доступно множество брокеров сообщений. Существуют открытые решения и коммерческие managed-сервисы. В ответ на запрос «какие есть брокеры сообщений» обычно перечисляют популярные и современные брокеры сообщений, которые уже зарекомендовали себя в продакшене. Ниже приведены примеры брокеров сообщений с разным назначением и характеристиками:

• RabbitMQ;
• Apache Kafka;
• ActiveMQ / ActiveMQ Artemis;
• NATS и NATS JetStream;
• Redis Streams;
• облачные брокеры: AWS SQS/SNS, Google Pub/Sub, Azure Service Bus.

Это только часть рынка, но она закрывает большинство типичных задач.

RabbitMQ

Классический брокер, который реализует модель очередей и pub-sub через концепцию обменников и очередей. Поддерживает протоколы AMQP, MQTT, STOMP. Отличается гибкой маршрутизацией (direct, topic, fanout, headers), поддерживает различные типы очередей (classic, quorum, stream), механизмы подтверждения и приоритеты.

Типичные кейсы: интеграция микросервисов, сложные маршруты доставки, бизнес-процессы с гарантиями доставки и относительно умеренной нагрузкой. В таких сценариях использование брокера RabbitMQ упрощает настройки маршрутизации и даёт понятную картину обмена сообщениями.

Apache Kafka

Стриминговая платформа, ориентированная на обработку больших объёмов событий. Kafka хранит сообщения как лог событий, разделённый на партиции. Поддерживает долговременное хранение, повторное чтение, лог-компакшн, масштабирование по добавлению брокеров и групп потребителей. Используется для стриминга событий, real-time аналитики, логирования и построения event-driven архитектур, где объёмы сообщений и количество сообщений в топиках достигают миллионов в секунду.

Публикации Confluent и Netflix показывают, что Kafka выдерживает пропускную способность в миллионы сообщений в секунду при задержке от единиц до десятков миллисекунд при правильной настройке, что иллюстрирует реальную производительность брокеров этого класса.

ActiveMQ / ActiveMQ Artemis

Брокер из стека Apache с поддержкой стандарта JMS и множества протоколов. Часто используется в enterprise-среде с Java-наследием. Artemis — современная версия с улучшенной производительностью и архитектурой. Хороший выбор, когда экосистема уже использует JMS и интеграции на Java, и важно не ломать текущую модель обмена сообщениями в системах.

NATS / NATS JetStream

Лёгкий брокер с акцентом на низкую задержку и простоту эксплуатации. В базовом виде реализует pub-sub, запрос-ответ, очереди, а JetStream добавляет персистентность и более сложные гарантии доставки. Подходит для облачных сред, IoT и ситуаций с большим числом подключений и небольшими сообщениями, где критична минимальная задержка на сообщения.

Redis Streams как брокер

Redis сам по себе — in-memory хранилище и кэш, но модуль Streams даёт структуру для потоков сообщений. Redis Streams применяют как облегчённый брокер для систем, где уже развёрнут Redis и нужны очереди с малой задержкой и простым администрированием. При этом классические брокеры обеспечивают более продвинутую маршрутизацию и надёжность, поэтому Redis подходит только для части сценариев.

Облачные managed-брокеры

Сервисы вроде AWS SQS и SNS, Google Pub/Sub, Azure Service Bus снимают с команды заботу о поддержке кластера и инфраструктуры. Они предоставляют очереди, pub-sub, механизмы DLQ, шифрование, авторизацию и интеграцию со своим облаком. Плата взимается за количество операций и объём данных, а производительность и масштабирование берёт на себя провайдер.

Характеристики этих брокеров подтверждаются их официальной документацией и отчётами в блогах производителей (Confluent для Kafka, VMware для RabbitMQ, NATS.io для NATS). При выборе учитывают не только производительность брокера, но и удобство администрирования, модели безопасности и интеграции.

Сценарии использования брокеров сообщений на практике

Брокеры сообщений применяются во множестве архитектур: микросервисы, IoT, аналитика, интеграция legacy-систем. В этих сценариях использование брокеров позволяет снизить сложность системы и управлять потоками событий.

Микросервисные архитектуры

В микросервисной архитектуре брокер сообщений служит шиной событий. Один сервис публикует событие «заказ создан», другие сервисы подписаны на это событие и выполняют свои действия: списание бонусов, запуск доставки, уведомление клиента. Сервисы не знают друг о друге, только о типах событий и формате сообщений.

Обработка событий и логов (event streaming)

Стриминговые брокеры вроде Kafka принимают непрерывный поток событий: логи, клики, транзакции, телеметрию. Специализированные консьюмеры превращают их в агрегации, метрики, хранилища аналитики. Такой подход подробно описан в руководствах по Kafka Streams и Apache Flink, где поток событий рассматривается как основа аналитики.

Уведомления и коммуникация с пользователем

Брокер сообщений помогает отделить генерацию уведомлений от их отправки. Сервис бизнес-логики публикует событие «письмо для отправки», а отдельная подсистема уведомлений читает эти события и рассылает email, SMS, push-сообщения, web-hooks.

Фоновые и отложенные задачи

Любые тяжёлые операции, которые не нужно выполнять в потоке пользовательского запроса, разумно вынести в очереди: импорт и экспорт файлов, пересчёт статистики, рендеринг отчётов. В финансовых и e-commerce системах это стандартный приём для разгрузки фронтовых сервисов.

Интеграция с внешними системами

Брокер сообщений выступает буфером и маршрутизатором между внутренней системой и внешними CRM, ERP, платёжными шлюзами. Сообщения хранятся и повторно отправляются при временных сбоях внешних сервисов, что снижает риск потерь и упрощает интеграцию компонентов системы с внешними поставщиками.

IoT и телеметрия

Для IoT-решений брокер собирает непрерывные потоки показаний датчиков и телеметрии. Потоки направляются в системы хранения и аналитики, а также в системы оповещения и управления устройствами. Современные брокеры здесь важны из-за требований к низкой задержке и высокой частоте сообщений.

Краткие кейсы:

• В интернет-магазинах брокер RabbitMQ часто используют для координации микросервисов заказов, платежей и доставки. Сообщения хранятся в очередях до подтверждения обработки, что снижает риск потери данных при сбоях.
• В финтех-компаниях Kafka служит платформой обмена событиями между сервисами транзакций, скоринга, антифрода и уведомлений. Потоки транзакций, записанные в топики, позволяют реализовать повторное проигрывание событий и аудит, а также нарастить масштабы обработки без резкого роста связности компонентов.

Преимущества и недостатки использования брокеров сообщений

Преимущества брокеров сообщений

Основные плюсы брокеров сообщений для архитектуры:

• Отказоустойчивость. Сообщения не теряются при кратковременных сбоях потребителей или сетевых проблемах благодаря хранению в очередях и повторным попыткам.
• Масштабируемость. Кластеры брокеров и группы потребителей позволяют распределять нагрузку и обрабатывать большие объёмы без переписывания логики.
• Снижение связности. Отправитель не знает о получателе, только о брокере и типах сообщений. Это упрощает развитие системы и добавление новых сервисов.
• Улучшение пользовательского опыта. Асинхронная обработка тяжёлых операций позволяет интерфейсу отвечать быстро, а работу выполнять в фоне.
• Централизованный контроль потоков данных. Администраторы видят очереди, топики, задержки и ошибки в одном месте, настраивают приоритеты, пермиссии и политику хранения.

В обзорах message-oriented middleware (MOM) на AWS и в учебных статьях по event-driven архитектуре эти преимущества называют основными причинами перехода от монолитных интеграций к брокерам сообщений.

Недостатки и риски внедрения

С другой стороны, брокер сообщений добавляет новые сложности.

• Усложнение архитектуры. Появляется дополнительный компонент со своей конфигурацией, обновлениями и отказами. Понимание потоков асинхронных сообщений требует дополнительной дисциплины.
• DevOps-нагрузка. Кластеры Kafka или RabbitMQ требуют настройки, мониторинга, резервного копирования, обновлений. Для небольших команд это может стать тяжёлой задачей.
• Новые точки отказа. Брокер превращается в критичный элемент, сбой которого влияет на всю систему. Нужны отказоустойчивые конфигурации и дежурства.
• Задержки и сложность отладки. Асинхронность затрудняет трассировку: сообщение проходит через несколько очередей и потребителей, простое логирование вызовов уже не даёт полной картины.
• Дубликаты и порядок сообщений. В режиме at-least-once сообщения иногда дублируются, поэтому бизнес-логика должна быть идемпотентной. Порядок событий тоже не всегда гарантируется.
• Vendor lock-in. Использование специфичных возможностей конкретного брокера затрудняет миграцию на другое решение.

Из практики архитекторов хорошо видно, что внедрение брокера сообщений полезно там, где действительно есть распределённая система, высокие требования к надёжности или большой поток событий. В простых приложениях оно иногда даёт только рост сложности без реальной выгоды.

Как выбрать брокер сообщений для своей системы

Выбор брокера сообщений зависит от нагрузки, требований к надёжности, сложности архитектуры и интеграций. Решение лучше принимать на основе набора критериев, а не по популярности технологии. Иначе брокеры сообщений это просто модный слой в архитектуре, который не решает реальных проблем.

Ключевые факторы:

• объём и частота сообщений, а также пиковая нагрузка;
• допустимая задержка доставки;
• требования к надёжности и режимам доставки;
• модели обмена: очереди задач, pub-sub, стриминг событий;
• масштабируемость брокера и возможность кластеризации;
• интеграция брокера в систему: поддерживаемые языки и фреймворки, наличие готовых клиентов;
• компетенции команды по эксплуатации;
• совокупная стоимость владения (серверы, поддержка, лицензии).

Краткие рекомендации:

• для высоких нагрузок и стриминга событий подойдут Kafka или аналогичные стриминговые брокеры;
• для сложной маршрутизации, гибких очередей и интеграций часто выбирают RabbitMQ или ActiveMQ;
• для лёгких облачных микросервисов и IoT подойдёт NATS или облачные pub-sub сервисы;
• для существующей инфраструктуры Redis можно использовать Redis Streams для простых очередей.

Из реальных кейсов известны миграции команд с RabbitMQ на Kafka при росте нагрузки. Причина: потребность в линейной масштабируемости, долговременном хранении событий и более высокой пропускной способности. Переход требует пересмотра паттернов использования очередей, но даёт выигрыш в устойчивости под большими потоками данных и в производительности брокеров на уровне кластера.

FAQ: Часто задаваемые вопросы по брокерам сообщений

В чем разница между брокером сообщений и API?

API обычно реализует синхронный запрос-ответ. Клиент отправляет запрос и ждёт ответ от сервиса. Брокер сообщений организует асинхронный обмен сообщениями: отправитель публикует сообщение и не ждёт немедленного ответа, получатель обрабатывает его позже. Брокер выступает посредником и управляет маршрутизацией и доставкой, API связывает клиента и сервис напрямую.

Какой брокер сообщений лучше выбрать новичку?

Для первых проектов с очередями задач и простой маршрутизацией часто выбирают RabbitMQ: у него понятная модель обменников и очередей, дружелюбный web-интерфейс и множество учебных материалов. Для задач стриминга событий и аналитики имеет смысл изучить Kafka, но её кривая обучения заметно круче.

Можно ли использовать Redis как брокер сообщений?

Redis поддерживает pub-sub и структуру Streams, которые позволяют реализовать очереди и каналы. Это удобно, когда инфраструктура уже использует Redis. Однако Redis ориентирован на in-memory хранение и не даёт такого же уровня маршрутизации, персистентности и гарантий, как специализированные брокеры сообщений, поэтому подходит не для всех сценариев.

Обязателен ли брокер сообщений для микросервисной архитектуры?

Нет. Микросервисы работают и с синхронными REST/gRPC-взаимодействиями. Брокер сообщений становится особенно полезен, когда возрастает количество сервисов, появляются пиковые нагрузки, повышаются требования к надёжности и появляются фоновые операции. Многие руководства по микросервисам рекомендуют начинать с простого REST-API и постепенно переходить к событийной архитектуре по мере роста.