SSE和Kafka应用场景对比

SSE（Server-Sent Events）和Kafka是两种完全不同定位的技术，分别解决不同场景下的数据流问题。以下是结构化对比：

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⚡ 核心定位差异

特性	SSE (Server-Sent Events)	Kafka
本质	基于HTTP的客户端-服务端单向通信协议	分布式消息队列/流处理平台
设计目标	服务端主动向浏览器推送实时数据	高吞吐、持久化、解耦的生产者-消费者模型
数据方向	单向：服务端 → 客户端	双向：生产者 → Kafka → 消费者
协议层	应用层（HTTP）	传输层（TCP） + 自定义协议

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🔌 技术特性对比

1. 连接与实时性

SSE	Kafka
使用HTTP长连接（text/event-stream MIME类型）	基于TCP长连接，支持持久化订阅
断线自动重连（浏览器内置支持）	消费者需自行处理重连和偏移量（Offset）管理
适用场景：实时仪表盘、股票行情、通知推送	适用场景：日志收集、事件溯源、流处理管道

2. 数据模型与吞吐量

SSE	Kafka
文本数据为主（JSON格式常见）	支持任意二进制数据
单连接吞吐量低（受HTTP和浏览器限制）	百万级TPS（分布式分区+批量读写）
无数据持久化（消息丢失无保障）	数据持久化（可配置保留时间）

3. 消费者模型

SSE	Kafka
1个服务端 → N个客户端（广播模式）	1个Topic → N个消费者组（支持负载均衡）
无历史数据重放	支持按Offset重新消费历史数据

4. 生态与扩展性

SSE	Kafka
无需中间件（直接基于HTTP）	依赖ZooKeeper/KRaft集群协调
无内置流处理能力	集成Kafka Streams/ksqlDB实时计算
浏览器原生支持（JS EventSource API）	需SDK（Java/Python/Go等）

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🌐 架构示意图

SSE工作流