Introducere în ActiveMQ vs Kafka
Apache ActiveMQ este un server de mesagerie bazat pe Java cu coduri multiple, cu mai multe protocoale. Implementează API-ul JMS (Java Message Service) și este capabil să suporte diverse protocoale de mesagerie, inclusiv AMQP, STOMP și MQTT. Este frecvent utilizat pentru a trimite mesaje între aplicații / servicii. În acest subiect, vom afla despre ActiveMQ vs Kafka.
Pe de altă parte, Apache Kafka este un software open-source de procesare a fluxului dezvoltat de LinkedIn (și ulterior donat către Apache) pentru a-și gestiona eficient datele în creștere și a trece la procesarea în timp real de la procesarea lotului. Este scris în Scala și Java și se bazează pe modelul de mesagerie publicare-abonare.
Comparație dintre cap și cap între ActiveMQ și Kafka (Infografie)
Mai jos sunt diferențele de top între ActiveMQ și Kafka
Diferențele cheie între ActiveMQ și Kafka
ActiveMQ și Kafka sunt proiectate în diferite scopuri. Următoarele sunt diferențele cheie:
Kafka este o platformă de streaming distribuită care oferă o scalabilitate orizontală ridicată. De asemenea, oferă un randament ridicat și de aceea este utilizat pentru procesarea datelor în timp real. ActiveMQ este o soluție de mesagerie cu scop general care acceptă diverse protocoale de mesagerie. Kafka este mult mai rapid decât ActiveMQ. Poate gestiona milioane de mesaje pe secundă.
ActiveMQ acceptă ambele mesaje-cozi și publică / abonează sisteme de mesagerie. Pe de altă parte, Kafka se bazează pe publicare / abonare, dar are anumite avantaje ale cozilor de mesaje.
ActiveMQ garantează că un mesaj va fi livrat, dar cu Kafka, există o probabilitate (oricât de mică ar fi) ca un mesaj să nu fie livrat.
Pierderea mesajului în Kafka se poate produce în următorul scenariu:
- Se poate întâmpla în timp ce consumi mesaje în paralel. Luați în considerare o situație în care 2 mesaje ajung la consumatori: X și Y. Cele două mesaje sunt procesate în paralel. În timpul procesării mesajelor, Y a avut succes și a comis compensarea. Cu toate acestea, în timpul manipulării mesajului, X a produs o eroare. Având în vedere că mesajul B are o compensare mai mare, Kafka va salva cea mai recentă compensare, iar mesajul A nu revine niciodată consumatorului.
Este destul de ușor să implementați exact o dată livrarea de mesaje în ActiveMQ decât în Kafka. Livrarea duplicată a mesajelor în Kafka se poate întâmpla în următorul scenariu:
- Consumatorul a consumat mesajele cu succes și apoi a trimis mesajele către magazinul său local, dar acesta se prăbușește și nu a putut comuta compensarea cu Kafka înainte de a se prăbuși. Când consumatorul repornește, Kafka va livra mesajele de la ultima compensare.
În Kafka, un mesaj este practic o pereche cheie-valoare. Valoarea utilă a mesajului este valoarea. Pe de altă parte, cheia este folosită în general pentru partitionare și trebuie să conțină o cheie specifică afacerii pentru a plasa mesaje asociate pe aceeași partiție.
În ActiveMQ, mesajul constă din metadate (anteturi și proprietăți) și corp (care este sarcina utilă).
Tabelul de comparare ActiveMQ vs Kafka
Haideți să discutăm diferența de top 10 între ActiveMQ și Kafka
| ActiveMQ | Kafka |
Este un sistem tradițional de mesagerie care tratează o cantitate mică de date. Are următoarele cazuri de utilizare:
| Este un sistem distribuit destinat procesării unei cantități imense de date. Are următoarele cazuri de utilizare:
|
Are suport pentru tranzacții. Cele două niveluri de suport pentru tranzacții sunt:
Utilizează TransactionStore pentru a gestiona tranzacțiile. TransactionStore va memora în cache toate mesajele și ACKS până când apare angajarea sau returnarea. | Kafka inițial nu a suportat tranzacțiile, dar, de la lansarea sa 0.11, acceptă tranzacțiile într-o anumită măsură. |
| Menține starea de livrare a fiecărui mesaj, ducând la un randament mai mic. | Producătorii de Kafka nu așteaptă mulțumiri de la Brokers. Astfel, brokerii pot scrie mesaje într-un ritm foarte ridicat, ceea ce duce la un randament mai mare |
| În ActiveMQ, este responsabilitatea producătorilor să se asigure că mesajele au fost livrate. | În Kafka, este responsabilitatea consumatorilor să consume toate mesajele pe care trebuie să le consume. |
| Nu se poate asigura că mesajele sunt primite în aceeași ordine în care au fost trimise. | Se poate asigura că mesajele sunt primite în ordinea în care au fost trimise la nivel de partiție. |
| Există ceva numit selector de mesaje API JMS, care permite consumatorului să specifice mesajele de care este interesat. Deci, activitatea de filtrare a mesajelor este în funcție de JMS și nu de aplicații. | Kafka nu are niciun concept de filtre la brokerii care să poată asigura că mesajele preluate de consumatori corespund unui anumit criteriu. Filtrarea trebuie făcută de consumatori sau de aplicații. |
| Este o platformă de mesagerie tip push unde furnizorii împing mesajele către consumatori. | Este o platformă de mesagerie tip pull unde consumatorii trag mesaje de la brokeri. |
| Nu este posibilă scalarea pe orizontală. Nu există niciun concept de replicare. | Este foarte scalabil. Datorită replicărilor partițiilor, oferă și disponibilitate mai mare. |
| Performanța cozii și a subiectului se degradează pe măsură ce numărul de consumatori crește. | Nu încetinește odată cu adăugarea de noi consumatori. |
| Nu oferă sume de verificare pentru a detecta corupția mesajelor. | Include sume de verificare pentru a detecta corupția mesajelor în stocare și are un set cuprinzător de caracteristici de securitate. |
Concluzie
Am văzut că Kafka și ActiveMQ au cazuri de utilizare diferite. O companie va merge la Kafka dacă trebuie să prelucreze o cantitate imensă de date în timp real și poate suporta pierderea mesajelor într-o anumită măsură. Întrucât, ActiveMQ ar fi alegerea potrivită dacă îi pasă de livrarea unică și mesajele sunt valoroase (cum ar fi în cazul tranzacțiilor financiare).
Articol recomandat
Acesta este un ghid pentru ActiveMQ vs Kafka. Aici discutăm diferențele cheie ActiveMQ și Kafka cu infografie și tabel de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Kafka vs Spark
- Pig vs Spark
- Hadoop vs Apache Spark
- Apache Storm vs Kafka: 9 cele mai bune diferențe pe care trebuie să le cunoști