Introduktion til ActiveMQ vs Kafka

Apache ActiveMQ er en open-source, multi-protokol, Java-baseret messaging-server. Det implementerer JMS (Java Message Service) API og er i stand til at understøtte forskellige meddelelsesprotokoller, herunder AMQP, STOMP og MQTT. Det bruges ofte til at sende meddelelser mellem applikationer / tjenester. I dette emne skal vi lære om ActiveMQ vs Kafka.

På den anden side er Apache Kafka en open-source stream-behandlingssoftware udviklet af LinkedIn (og senere doneret til Apache) for effektivt at styre deres voksende data og skifte til realtidsbehandling fra batch-behandling. Det er skrevet i Scala og Java og er baseret på publicerings-abonnementsmodellen for meddelelser.

Sammenligning mellem hoved og hoved mellem ActiveMQ vs Kafka (Infografik)

Nedenfor er de øverste forskelle mellem ActiveMQ vs Kafka

Vigtige forskelle mellem ActiveMQ vs Kafka

ActiveMQ og Kafka er designet til forskellige formål. Følgende er de vigtigste forskelle:

Kafka er en distribueret streaming platform, der tilbyder høj vandret skalerbarhed. Det giver også høj gennemstrømning, og det er derfor, det bruges til databehandling i realtid. ActiveMQ er en generel messaging-løsning, der understøtter forskellige meddelelsesprotokoller. Kafka er langt hurtigere end ActiveMQ. Det kan håndtere millioner af meddelelser pr. Sek.

ActiveMQ understøtter både meddelelseskøer og udgiver / abonnerer meddelelsessystemer. Kafka er på den anden side baseret på at offentliggøre / abonnere, men har visse fordele ved meddelelseskøer.

ActiveMQ garanterer, at en meddelelse vil blive leveret, men med Kafka er der en sandsynlighed (hvor lav den er) for, at en meddelelse muligvis ikke bliver leveret.

Tab af meddelelser i Kafka kan ske i følgende scenarie:

  • Det kan ske, mens du forbruger meddelelser parallelt. Overvej en situation, hvor 2 meddelelser kommer til forbrugerne: X og Y. De to meddelelser behandles parallelt. Under behandlingen af ​​meddelelserne var Y succes og begik offset. Under håndteringen af ​​meddelelsen producerede X imidlertid en fejl. I betragtning af, at meddelelsen B har en større forskydning, gemmer Kafka den seneste forskydning, og meddelelsen A kommer aldrig tilbage til forbrugeren.

Det er forholdsvis lettere at implementere nøjagtigt en gang meddelelselevering i ActiveMQ end det er i Kafka. Kopiering af duplikatmeddelelser i Kafka kan ske i følgende scenario:

  • Forbrugeren har forbrugt meddelelserne med succes og derefter begået meddelelserne i sin lokale butik, men de går ned og kunne ikke begå modregningen over for Kafka, før den er gået ned. Når forbrugeren genstarter, vil Kafka levere meddelelserne fra den sidste forskydning.

I Kafka er en meddelelse dybest set et nøgleværdipar. Nyttelasten af ​​meddelelsen er værdien. Key på den anden side bruges generelt til partitioneringsformål og skal indeholde en forretningsspecifik nøgle for at placere relaterede meddelelser på den samme partition.

I ActiveMQ består meddelelsen af ​​metadata (overskrifter og egenskaber) og krop (som er nyttelasten).

ActiveMQ vs Kafka sammenligningstabel

Lad os diskutere de top 10 forskelle mellem ActiveMQ vs Kafka

ActiveMQKafka
Det er et traditionelt messaging-system, der beskæftiger sig med en lille mængde data. Det har følgende brugssager:

  • Transaktionsmeddelelser
  • High-Performance markedsdata distribution
  • Clustering og async messaging-model til generelle formål
  • Webstreaming af data
  • Afslappende API til meddelelser ved hjælp af HTTP
Det er et distribueret system beregnet til behandling af enorme mængder data. Det har følgende brugssager:

  • Beskeder
  • Webstedsaktivitetssporing
  • Metrics
  • Log Aggregation
  • Streambehandling
  • Begivenhed Sourcing
  • Forpligtelseslog
Det har transaktionssupport. De to niveauer af transaktionsstøtte er:

  • JMS-transaktioner
  • XA-transaktioner

Det bruger TransactionStore til at håndtere transaktioner. TransactionStore cacheer alle meddelelser og ACKS, indtil der sker engagement eller rollback.

Kafka understøtter oprindeligt ikke transaktioner, men siden dens 0.11-frigivelse understøtter det transaktioner til en vis grad.
Det opretholder leveringstilstanden for hver meddelelse, der resulterer i lavere gennemstrømning.Kafka-producenter venter ikke på anerkendelser fra mæglerne. Så mæglere kan skrive beskeder med en meget høj hastighed, hvilket resulterer i højere gennemstrømning
I ActiveMQ er det producenternes ansvar at sikre, at meddelelser er blevet leveret.I Kafka er det forbrugernes ansvar at forbruge alle de meddelelser, de skal forbruge.
Det kan ikke sikre, at meddelelser modtages i den samme rækkefølge, som de blev sendt.Det kan sikre, at meddelelser modtages i den rækkefølge, de blev sendt på partitionsniveau.
Der er noget, der kaldes JMS API-meddelelsesvælger, der tillader en forbruger at specificere de meddelelser, den er interesseret i. Så arbejdet med at filtrere meddelelser er op til JMS og ikke applikationerne.Kafka har ikke noget filtekoncept hos mæglerne, der kan sikre, at meddelelser, der er hentet af forbrugere, matcher et vist kriterium. Filtreringen skal udføres af forbrugerne eller af applikationerne.
Det er en push-type meddelelsesplatform, hvor udbydere skubber meddelelserne til forbrugerne.Det er en meddelelsesplatform med pull-type, hvor forbrugerne trækker meddelelserne fra mæglerne.
Det er ikke muligt at skalere vandret. Der er heller ikke noget replikationsbegreb.Det er meget skalerbart. På grund af replikationer af partitioner tilbyder det også større tilgængelighed.
Ydeevnen for både kø og emne forringes, når antallet af forbrugere stiger.

Det bremser ikke ned med tilføjelsen af ​​nye forbrugere.
Det indeholder ikke testsum for at opdage korruption af meddelelser ude af boksen.Det inkluderer testsum for at opdage korruption af meddelelser på lager og har et omfattende sæt af sikkerhedsfunktioner.

Konklusion

Vi har set, at Kafka og ActiveMQ har forskellige anvendelsessager. Et firma vil gå efter Kafka, hvis det skal behandle en enorm mængde data i realtid og kan bære meddelelsestab til en vis grad. Mens ActiveMQ ville være det rigtige valg, hvis det bekymrer sig om engangs levering og meddelelser er værdifulde (som i finansielle transaktioner).

Anbefalet artikel

Dette er en guide til ActiveMQ vs Kafka. Her diskuterer vi ActiveMQ vs Kafka nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

  1. Kafka vs gnist
  2. Gris vs gnist
  3. Hadoop vs Apache Spark
  4. Apache Storm vs Kafka: 9 bedste forskelle, du skal vide

Kategori:

Softwareudvikling