Что такое брокер сообщений

Алексей Рубаков

Опубликовано: 10-08-2026

Время чтения: 15 минут

Современные приложения редко существуют сами по себе. Интернет-магазину нужно передать заказ на склад, сообщить платежному сервису об оплате, обновить CRM, отправить покупателю уведомление и передать данные в аналитику. Пока система небольшая, все это можно организовать через обычные API-запросы между сервисами. Но по мере роста проекта количество связей увеличивается, появляются временно недоступные компоненты, пиковые нагрузки и фоновые задачи, которые совсем не обязательно выполнять в момент пользовательского запроса. В такой архитектуре появляется потребность в отдельном механизме обмена сообщениями – брокере сообщений.

Что такое брокер сообщений простыми словами

Представим интернет-магазин, в котором пользователь оформил заказ. Сервис заказов создает событие: «Заказ №15482 создан, товар – ноутбук, сумма – 85 000 рублей». Если сервис работает напрямую с другими системами, ему придется самостоятельно отправлять информацию на склад, в CRM, аналитику, сервис уведомлений и, возможно, еще в несколько компонентов. Чем больше таких связей, тем сложнее становится поддерживать приложение: изменение одного сервиса может потребовать изменений в нескольких других.

Брокер позволяет разорвать эту прямую зависимость. Сервис заказов передает сообщение брокеру, а дальше тот организует его доставку в нужные очереди или подписчикам. Склад может использовать сообщение для резервирования товара, CRM для обновления карточки клиента, аналитика для записи события, а сервис уведомлений для отправки письма. При этом сервис заказов не обязан знать внутреннее устройство каждого из этих компонентов.

В самом простом виде архитектура выглядит так:

Producer (Продюсер)→ Broker (Брокер)→ Consumer (Потребитель)

Продюсер – это источник сообщений. Им может быть сервис заказов, платежная система, веб-приложение, мобильное приложение, датчик или другой компонент, которому нужно сообщить о произошедшем событии либо поставить задачу на выполнение.

Потребитель – обработчик сообщений. Он получает данные из очереди и выполняет соответствующую операцию: записывает информацию в базу, отправляет уведомление, создает файл, запускает расчет или обновляет другую систему. Несколько потребителей могут работать одновременно, распределяя между собой задачи. Это позволяет масштабировать обработку горизонтально: если один не справляется, можно добавить еще несколько.

Очередь в этой схеме играет роль промежуточного хранилища задач. Она позволяет источнику и обработчику не работать строго одновременно: отправитель может сформировать сообщение сейчас, а обработчик заберет его через несколько секунд или даже позже. Это особенно полезно для фоновых операций и систем с неравномерной нагрузкой. При этом сама очередь не решает проблему бесконечного роста нагрузки – если обработка стабильно идет медленнее поступления новых сообщений, необходимо увеличивать производительность обработчиков или менять архитектуру.

Источник создает сообщение, брокер принимает его и определяет, куда направить, а обработчик получает и обрабатывает. В реальных системах между брокером и обработчиком обычно находятся очереди, каналы сообщений, маршрутизаторы и другие механизмы распределения данных. Поэтому брокер – это не просто средство пересылки сообщения от одного сервера к другому, а полноценный инфраструктурный слой для организации взаимодействия между компонентами.

Зачем вообще нужен брокер сообщений

Главное преимущество брокера проявляется тогда, когда взаимодействие между сервисами не обязательно должно быть синхронным. При обычном API сервис А отправляет запрос сервису Б и часто ждет ответа. Если Б перегружен или временно недоступен, А получает ошибку, вынужден ждать или запускать повторную попытку. В результате проблема одного компонента может быстро распространиться на другие части системы.

С брокером взаимодействие можно сделать асинхронным. Сервис А передает сообщение брокеру и продолжает работу, а сервис Б забирает задачу тогда, когда будет готов ее обработать. Например, после оформления заказа пользователю необязательно ждать, пока одновременно обновятся CRM, аналитика, складская система и сервис рассылок. Основной запрос завершается быстрее, а второстепенные операции выполняются в фоне.

Еще одна важная функция брокера – сглаживание кратковременных пиков нагрузки. Если сервис обычно получает 500 задач в секунду, но во время распродажи их внезапно становится 2 000, очередь может временно накопить избыток сообщений. Обработчики будут забирать их по мере своих возможностей, вместо того чтобы все системы одновременно получили четырехкратную нагрузку. При этом брокер не увеличивает производительность сам по себе: если сообщений стабильно приходит больше, чем система способна обработать, очередь будет продолжать расти.

Как работает брокер сообщений

В простейшем сценарии источник передает сообщение брокеру, после чего оно попадает в очередь. Если потребитель свободен, он может практически сразу получить задачу. Если обработчик занят, сообщение остается в очереди до момента, когда его можно будет обработать. Именно эта возможность разделить момент создания задачи и момент ее выполнения делает асинхронную архитектуру такой удобной. В RabbitMQ (программном обеспечении для работы с сообщениями), например, схема обычно включает дополнительный компонент – маршрутизатор сообщений:

Продюсер → Маршрутизатор → Очередь → Потребитель

Источник публикует сообщение в маршрутизатор, а тот по заданным правилам определяет, в какую очередь или несколько очередей его направить. Очередь хранит сообщения до обработки, а потребитель получает их и выполняет работу. Такая модель позволяет отделить отправителя не только от получателя, но и от конкретной схемы маршрутизации.

Брокер сообщений и обычный API: в чем разница

API и брокер сообщений не конкурируют между собой. Они решают разные задачи и вполне нормально используются в одной системе. API подходит, когда клиенту нужен непосредственный ответ: например, пользователь отправляет данные формы и должен сразу понять, успешно ли сервер их принял.

Брокер удобнее там, где результат можно получить позже или где после основного действия запускается цепочка фоновых операций. Например, пользователь оплачивает заказ через API, сервис заказов сохраняет информацию, а затем публикует событие «Платеж подтвержден». Это событие могут получить склад, CRM, аналитика, сервис уведомлений и система лояльности. Пользователю при этом не нужно ждать завершения всех этих процессов. Поэтому в реальном приложении вполне может существовать такая схема:

Клиент → API → Сервис заказов → Брокер → Внутренние сервисы

API отвечает за синхронное взаимодействие с клиентом, а брокер организует асинхронную коммуникацию внутри системы. Такой подход позволяет не пытаться решать все задачи одним инструментом.

Основные модели обмена сообщениями

На практике чаще всего встречаются две базовые модели. Они отличаются тем, сколько потребителей должно получить конкретное сообщение и как распределяется работа между обработчиками.

Point-to-point (отправка от одного источника одному получателю)

В такой модели сообщение попадает в очередь, а конкретную задачу обрабатывает один потребитель. Если несколько одинаковых потребителей читают одну очередь, они могут распределять между собой поступающие задачи. Это удобно для фоновых операций, которые должны быть выполнены один раз.

Например, интернет-магазину нужно сформировать PDF-счет. Пользователь создает заявку, она попадает в очередь, а один из десяти серверов обработки берет ее и генерирует документ. Нет необходимости, чтобы один и тот же файл одновременно создавали все десять серверов. Если нагрузка увеличивается, можно добавить новые серверы обработки и распределить работу между ними. Такую модель часто используют для отправки писем, обработки изображений, конвертации видео, генерации документов и других ресурсоемких задач. Важный момент заключается в том, что количество потребителей можно увеличивать независимо от источника сообщений. Это дает простой способ масштабировать обработку.

Publish/subscribe (публикация и подписка)

Тут одно событие может быть интересно сразу нескольким независимым потребителям. Например, после оплаты заказа событие должны получить склад, CRM, аналитика, система уведомлений и программа лояльности. Вместо того чтобы сервис оплаты отдельно обращался к каждому компоненту, он публикует одно событие, а заинтересованные подписчики получают его согласно настроенной схеме.

Такой подход особенно полезен в событийной архитектуре. Источник события знает только формат и смысл публикуемой информации, но не обязан знать полный список сервисов, которые на нее реагируют. Поэтому со временем можно добавить нового потребителя, не превращая исходный сервис в набор новых интеграций.

Разница с point-to-point здесь принципиальная: в первом случае задача обычно должна достаться одному обработчику, а во втором одно событие может стать источником работы для нескольких независимых систем.

Надежность: что происходит, если сервис сломался

Брокер помогает переживать временные сбои, но сам по себе не гарантирует, что любое сообщение при любых обстоятельствах будет обработано ровно один раз. Представим потребителя, который получил сообщение, записал результат в базу, но отключился до отправки подтверждения брокеру. Брокер может решить, что сообщение не было обработано, и доставить его повторно после восстановления соединения.

В результате одно и то же сообщение может быть обработано дважды. Для распределенных систем это нормальный сценарий, поэтому потребитель должен быть к нему готов. Здесь особенно важна идемпотентность – повторное выполнение одной и той же операции не должно приводить к некорректному результату.

Например, операция «пометить заказ как оплаченный» может безопасно выполняться повторно, если система просто устанавливает нужный статус. А вот команда «списать 5 000 рублей» требует гораздо более аккуратной защиты от повторного выполнения.

Что такое ack и зачем нужно подтверждение

Чтобы брокер понимал, что потребитель действительно обработал сообщение, используются подтверждения (ack сокр. от acknowledgements). При ручном подтверждении приложение само определяет момент, когда задачу можно считать выполненной. Например, обработчик получает сообщение, записывает результат в базу, а затем отправляет подтверждение. Если процесс завершится до подтверждения, брокер может повторно доставить сообщение. Это позволяет не потерять задачу только из-за того, что обработчик завершил работу в неподходящий момент. Однако повторная доставка означает, что сама логика обработки должна учитывать возможность появления дублей.

Есть и другая сторона – подтверждение публикации. Механизм позволяет источнику сообщений получить информацию о том, что брокер принял опубликованное сообщение в соответствии с условиями конкретной конфигурации. В итоге надежный обмен строится не по принципу «отправил и забыл», а за счет целой цепочки подтверждений и корректной обработки ошибок.

Где применяются брокеры сообщений

Брокеры особенно полезны в системах, где много независимых компонентов, фоновых задач или событий. Интернет-магазины используют их для обработки заказов, уведомлений и интеграции со складскими и платежными системами. Медиасервисы могут ставить в очередь конвертацию видео, создание превью и обработку файлов. Финансовые и логистические платформы используют обмен событиями между отдельными сервисами, а IoT-системы постоянно передают данные от большого количества устройств.

Еще один важный сценарий – микросервисная архитектура. Когда приложение состоит из десятков или сотен сервисов, прямые вызовы между ними быстро превращаются в сложную сеть зависимостей. Брокер позволяет перейти от схемы «каждый сервис знает о каждом» к модели, в которой компоненты публикуют события и самостоятельно подписываются на интересующие их данные.

При этом брокер не является обязательной частью каждого микросервисного проекта. Если два небольших сервиса могут без проблем обмениваться данными через API, добавлять между ними брокер может быть неоправданным усложнением. Его ценность появляется тогда, когда он решает конкретную архитектурную проблему.

RabbitMQ: классический брокер сообщений

RabbitMQ – один из наиболее известных брокеров сообщений, ориентированный на очереди, маршрутизацию и различные модели обмена.

Сильная сторона RabbitMQ – гибкая маршрутизация. Одно сообщение можно направить в разные очереди в зависимости от правил, а несколько потребителей могут совместно обрабатывать задачи из одной очереди. Для управления нагрузкой используется, в частности, механизм предварительной выборки, который ограничивает количество неподтвержденных сообщений, переданных конкретному потребителю.

RabbitMQ хорошо подходит для классических очередей задач, фоновой обработки и коммуникации между сервисами. При этом современные версии и возможности RabbitMQ позволяют работать не только с традиционными очередями, поэтому сравнивать его с другими технологиями только по старому определению «очередь против Kafka» уже не совсем корректно.

Apache Kafka: брокер или платформа потоковой обработки?

Apache Kafka часто называют брокером сообщений, но технически точнее воспринимать ее как платформу для работы с потоками событий. В Kafka данные публикуются в топики, которые разделяются на разделы. События сохраняются в соответствии с политикой хранения, а потребители могут читать поток и отслеживать собственную позицию.

Это принципиально отличает Kafka от классической модели очереди. Представим, что интернет-магазин записал миллионы событий о покупках. Аналитика может читать их сегодня, система рекомендаций – использовать тот же поток, а новый сервис, появившийся позже, может начать читать доступные ему события заново. Сам факт того, что один потребитель уже прочитал запись, не означает, что событие исчезло для остальных.

Разделы позволяют распределять поток между несколькими серверами и потребителями. При этом порядок гарантируется внутри конкретного раздела, а не глобально между всеми разделами. Поэтому при проектировании систем на Kafka важно заранее понимать, какие события должны сохранять последовательность и по какому ключу они будут распределяться.

RabbitMQ и Kafka: что выбрать

Обе могут использоваться для обмена данными между сервисами, но исходные модели у них разные. RabbitMQ естественно подходит для очередей задач, сложной маршрутизации и классических сценариев messaging. Kafka особенно хорошо раскрывается там, где есть большие потоки событий, распределенная обработка и необходимость хранить данные для последующего чтения.

Условно можно представить разницу так: RabbitMQ часто отвечает на вопрос «кому и когда доставить эту задачу?», а Kafka – «как организовать и обрабатывать поток событий?». Это упрощение, потому что возможности современных систем пересекаются, но для первоначального выбора оно достаточно полезно.

Брокер сообщений и event streaming (поток сообщений): в чем разница

Брокер сообщений в классическом понимании прежде всего организует передачу сообщений между компонентами. Потоковая обработка событий предполагает работу с непрерывным потоком событий, который можно сохранять, обрабатывать и повторно читать. Именно поэтому Kafka обычно относят к платформам потоковой обработки событий, хотя на практике она решает и множество задач, которые принято связывать с брокерами сообщений.

Разница особенно заметна в отношении к истории событий. В традиционной очереди задача обычно существует до тех пор, пока ее не обработает потребитель, после чего она больше не нужна системе. При потоковой обработке данные могут оставаться доступными в течение определенного периода, а разные потребители могут читать поток независимо друг от друга.

При этом границы между категориями постепенно становятся менее жесткими. RabbitMQ развивает поддержку потоков сообщений, а Kafka используется не только для аналитических потоков, но и для обмена данными между микросервисами. Поэтому при выборе лучше ориентироваться на конкретные требования, а не пытаться жестко разделить технологии на две взаимоисключающие группы.

Что происходит, если сообщений становится слишком много

Представим, что источник сообщений стабильно создает 5 000 сообщений в секунду, а обработчики успевают разбирать только 3 000. Первое время ничего критичного не происходит: оставшиеся 2 000 сообщений будут накапливаться в очереди. Если это был короткий всплеск нагрузки, после его окончания обработчики постепенно разберут накопившиеся задачи, и очередь вернется к нормальному размеру. Проблема начинается, если сообщений постоянно приходит больше, чем система успевает обработать. В таком случае очередь будет расти уже не временно, а постоянно. Рано или поздно это приведет к увеличению задержки: пользователь создал заказ сейчас, а связанная с ним фоновая задача может начать выполняться через несколько минут или даже часов.

Сам брокер такую проблему не решает. Он скорее работает как буфер между скоростью поступления и скоростью обработки. Если обработчики не справляются, нужно увеличивать их количество, ускорять обработку сообщений, оптимизировать операции с базой данных или менять архитектуру системы. Поэтому при работе с брокером важно следить не только за тем, есть ли сообщения в очереди, но и за длиной очереди, скоростью ее роста и временем ожидания сообщений. Постоянно растущая очередь – один из первых признаков того, что система начинает не справляться с нагрузкой. В RabbitMQ также можно задавать ограничения на длину очереди и время хранения сообщений, чтобы неконтролируемое накопление данных не продолжалось бесконечно.

Брокер сообщений не заменяет базу данных

Очередь и база данных решают совершенно разные задачи. Брокер сообщений нужен прежде всего для передачи сообщений и организации взаимодействия между компонентами системы. База данных предназначена для долговременного хранения бизнес-информации и работы с ней. Например, после создания заказа интернет-магазин может сохранить его в базе данных, а затем отправить в брокер событие «Заказ создан». Брокер передаст это сообщение складу, аналитической системе, сервису уведомлений и другим потребителям. Но сам заказ при этом обычно остается в базе данных сервиса, который отвечает за заказы.

Это важное различие. В очереди сообщение может быть удалено после успешной обработки, а база данных должна хранить информацию столько, сколько требует бизнес-логика.

У потоковых платформ вроде Kafka ситуация несколько другая: события действительно могут храниться в течение заданного периода и повторно читаться разными потребителями. Но это все равно не означает, что Kafka автоматически становится заменой PostgreSQL, MySQL или другой базе данных. У каждого инструмента своя задача, а в конкретной архитектуре нужно отдельно определить, где находится источник истины для каждого типа данных.

Брокер сообщений и отказоустойчивость

Одна из практических причин использовать брокер – возможность переживать временную недоступность отдельных компонентов. Если сервис уведомлений отключился на двадцать минут, задачи на отправку сообщений могут оставаться в очереди до его восстановления, при условии, что система правильно настроена. Без промежуточного слоя аналогичный прямой запрос просто завершился бы ошибкой.

Но здесь важно понимать разницу между временной недоступностью и полной гарантией сохранности. Для надежной работы необходимо правильно настроить очереди, сообщения, подтверждения, репликацию и поведение потребителей. Если сообщение нигде надежно не сохраняется или приложение неправильно обрабатывает сбои, сам факт наличия брокера не спасет данные. Поэтому отказоустойчивость – это свойство всей архитектуры, а не отдельного продукта. Брокер дает инструменты для построения устойчивой системы, но ответственность за правильное использование этих инструментов остается на разработчиках и архитекторах.

Преимущества брокеров сообщений

Главная ценность брокера – возможность сделать компоненты системы менее зависимыми друг от друга. Сервисы могут взаимодействовать через сообщения и события, не создавая большое количество прямых соединений. Это особенно заметно в крупных микросервисных системах.

Второе преимущество – асинхронность. Тяжелые или второстепенные операции можно выполнять в фоне, не заставляя пользователя ждать завершения всей цепочки. Третье – буферизация: кратковременный скачок нагрузки можно временно накопить в очереди и обработать постепенно.

Еще одно преимущество – масштабирование. Несколько потребителей могут одновременно обрабатывать задачи, а событийные модели позволяют подключать новых потребителей без изменения источника. В результате брокер становится связующим слоем, который помогает развивать систему независимо от отдельных компонентов. При этом по мере роста проекта приходится масштабировать не только программную часть, но и серверную инфраструктуру для бизнеса.

Недостатки и ограничения

У брокера есть и обратная сторона – он добавляет в инфраструктуру еще один важный компонент. Его необходимо устанавливать, обновлять, мониторить, резервировать и защищать. Если брокер сам становится недоступен, проблемы могут затронуть сразу большое количество сервисов.

Усложняется и диагностика. При прямом запросе достаточно проверить цепочку «сервис А → сервис Б», а в асинхронной архитектуре приходится отслеживать больше компонентов. Дополнительно появляются вопросы повторной доставки, порядка сообщений, подтверждений и задержек.

Поэтому брокер не стоит внедрять только ради того, чтобы архитектура выглядела «по-взрослому». Если небольшому приложению достаточно нескольких API-вызовов, дополнительное нагромождение может создать больше проблем, чем решить.

Когда брокер сообщений действительно нужен

Брокер начинает оправдывать себя, когда в системе появляются реальные задачи, связанные с асинхронностью, нагрузкой или большим количеством независимых компонентов. Например, есть десятки микросервисов, тяжелые фоновые операции, резкие пики трафика или события, которые должны получать сразу несколько систем. В таких условиях прямые интеграции постепенно становятся сложными и дорогими в сопровождении.

Хороший пример – обработка видео. Пользователь загружает файл, а приложение не должно заставлять его ждать завершения конвертации, создания превью и извлечения метаданных. Основной сервис может принять файл и поставить несколько задач в очередь, после чего работа будет выполняться независимо и по мере доступных ресурсов. Для таких сценариев серверная инфраструктура должна иметь запас по процессору, памяти и дисковой подсистеме, особенно если одновременно обрабатывается много файлов. При этом конфигурацию сервера можно подобрать под конкретную нагрузку.

Как выбрать брокер сообщений

Выбирать брокер лучше отталкиваясь от задачи. Для начала достаточно ответить на несколько вопросов:

Что передаем? Отдельные задачи, команды или непрерывный поток событий?
Кто должен получить сообщение? Один обработчик или несколько независимых потребителей?
Нужно ли хранить сообщения? И если да, то как долго?
Можно ли потерять сообщение? Для отправки рекламного уведомления потеря одной задачи может быть неприятной, а для платежной операции критичной.
Насколько важна скорость? Иногда достаточно обработки за несколько секунд, а иногда задержка даже в сотни миллисекунд уже имеет значение.
Нужно ли сохранять порядок сообщений? Это особенно важно для последовательности событий, связанных с одним объектом.
Какой объем нагрузки ожидается? Несколько тысяч сообщений в день и миллионы событий в секунду – совершенно разные задачи.
Кто будет обслуживать систему? Иногда технически мощное решение оказывается не лучшим выбором, если команде сложно его поддерживать.

Если нужны классические очереди задач, гибкая маршрутизация и обмен сообщениями между сервисами, одним из естественных вариантов будет RabbitMQ. Если предстоит работать с большими потоками событий, длительным хранением и повторным чтением данных, стоит рассмотреть Apache Kafka. Но ими выбор не ограничивается. В зависимости от задачи могут подойти и другие решения: NATS, Apache Pulsar, Amazon SQS, Google Cloud Pub/Sub, Azure Service Bus.

Безопасность брокера сообщений

Брокер часто становится центральной точкой коммуникации между сервисами, поэтому его безопасность нельзя оставлять на потом. Через него могут проходить персональные данные, внутренние команды, сведения о заказах и другие чувствительные данные. Необходимо контролировать, кто может подключаться к брокеру, какие очереди или топики доступны конкретному сервису и какие операции ему разрешены.

В зависимости от технологии используются аутентификация, авторизация, шифрование соединений и разграничение прав. Особенно важно не воспринимать брокер как безопасный просто потому, что он находится внутри закрытой сети. Если злоумышленник получит доступ к нему, последствия могут затронуть сразу множество внутренних сервисов.

Мониторинг брокера: на что смотреть

После установки брокера работа только начинается. За ним нужно следить примерно так же, как за сервером или базой данных. В первую очередь важно понимать, сколько сообщений находится в очередях, как быстро они поступают и как быстро обрабатываются. Особенно полезно смотреть на размер очереди. Если во время короткого всплеска она выросла, а затем снова уменьшилась – это нормальная ситуация. Брокер как раз и нужен в том числе для того, чтобы сглаживать такие нагрузки.

А вот постоянно растущая очередь – тревожный сигнал. Это означает, что новые сообщения приходят быстрее, чем обработчики успевают их разбирать. Причиной может быть падение одного из обработчиков, увеличение времени обработки или резкий рост нагрузки. Поэтому стоит контролировать как минимум:

количество сообщений в очередях;
скорость поступления и обработки;
время ожидания сообщения в очереди;
количество ошибок;
количество повторных доставок;
состояние обработчиков;
нагрузку на серверы, где работает брокер.

Такой мониторинг позволяет заметить проблему еще до того, как пользователи начнут жаловаться на медленную работу системы. Например, резкий рост очереди может показать, что один из сервисов перестал обрабатывать задачи, хотя внешне приложение пока продолжает работать.

Частые ошибки при использовании брокеров

Одна из самых распространенных ошибок – использовать брокер там, где он не нужен. Вторая ошибка – считать, что брокер автоматически защищает сообщения от потери. Это не так. Надежность зависит от настроек хранения, подтверждений, резервирования и того, как само приложение реагирует на сбои.

Еще одна важная проблема – повторная обработка сообщений. Сообщение может быть доставлено повторно, поэтому обработчик должен быть к этому готов. Например, если сервис получил команду на создание платежа, нельзя допустить, чтобы повторная доставка привела к повторному списанию денег.

Нужно учитывать и порядок сообщений. В распределенных системах нельзя автоматически рассчитывать на то, что все события будут обработаны строго в том порядке, в котором появились. В Kafka порядок гарантируется внутри одного раздела, но не между всеми разделами. Наконец, очередь нельзя использовать как способ бесконечно прятать проблемы с производительностью. Если новые задачи постоянно появляются быстрее, чем обработчики успевают их выполнять, очередь будет только расти. В какой-то момент придется добавлять обработчики, ускорять их работу или менять сам подход к обработке.

Заключение

Брокер сообщений помогает разным частям системы обмениваться данными, не завязываясь друг на друга напрямую. Он принимает сообщения, хранит их в очередях, передает нужным обработчикам и помогает справляться с неравномерной нагрузкой. Такие решения особенно полезны в больших приложениях, микросервисах, интернет-магазинах, банковских системах и других проектах, где одновременно выполняется много разных задач.

Но устанавливать брокер просто «на всякий случай» не стоит. Для небольшого проекта обычного API часто достаточно. А если задач становится много, появляются фоновые операции, очереди и высокая нагрузка, RabbitMQ, Kafka или другое подходящее решение может заметно упростить работу системы. Главное выбирать брокер не по популярности, а под конкретные задачи проекта.