Úvod do ActiveMQ vs Kafka

Apache ActiveMQ je open-source, multi-protokol, Java-based messaging server. Implementuje API JMS (Java Message Service) API a je schopný podporovať rôzne protokoly správ vrátane AMQP, STOMP a MQTT. Zvyčajne sa používa na odosielanie správ medzi aplikáciami / službami. V tejto téme sa dozvieme viac o ActiveMQ vs Kafka.

Na druhú stranu, Apache Kafka je open-source softvér na spracovanie toku vyvinutý spoločnosťou LinkedIn (a neskôr darovaný spoločnosti Apache) na efektívnu správu rastúcich údajov a prechod na spracovanie v reálnom čase z dávkového spracovania. Je napísaný v programoch Scala a Java a je založený na modeli odosielania a odberu správ.

Porovnanie vzájomných vzťahov medzi ActiveMQ a Kafkou (infografika)

Nižšie sú uvedené hlavné rozdiely medzi ActiveMQ a Kafkou

Kľúčové rozdiely medzi ActiveMQ a Kafkou

ActiveMQ a Kafka sú navrhnuté na rôzne účely. Nasledujú kľúčové rozdiely:

Kafka je distribuovaná streamovacia platforma, ktorá ponúka vysokú horizontálnu škálovateľnosť. Poskytuje tiež vysokú priepustnosť, a preto sa používa na spracovanie údajov v reálnom čase. ActiveMQ je univerzálne riešenie správ, ktoré podporuje rôzne protokoly správ. Kafka je oveľa rýchlejšia ako ActiveMQ. Dokáže spracovať milióny správ za sekundu.

ActiveMQ podporuje fronty správ a publikuje / predplatí systémy zasielania správ. Na druhej strane je spoločnosť Kafka založená na publikovaní / prihlásení na odber, má však určité výhody frontov správ.

ActiveMQ zaručuje, že správa bude doručená, ale s Kafkou existuje pravdepodobnosť (akokoľvek nízka), že správa nebude doručená.

Strata správ v Kafka sa môže vyskytnúť v nasledujúcom prípade:

  • Môže sa to stať pri súčasnom náročnom prijímaní správ. Zvážte situáciu, keď spotrebiteľom prídu 2 správy: X a Y. Tieto dve správy sa spracúvajú súbežne. Počas spracovania správ bol Y úspešný a potvrdil posun. Pri manipulácii so správou však X spôsobil chybu. Vzhľadom na to, že správa B má väčší ofset, Kafka uloží posledný ofset a správa A sa k spotrebiteľovi už nikdy nevráti.

Je pomerne ľahšie implementovať doručovanie správ v ActiveMQ presne ako v Kafke. K duplicitnému doručovaniu správ v službe Kafka môže dôjsť v nasledujúcom prípade:

  • Spotrebiteľ správy úspešne skonzumoval a potom ich zaviazal do svojho miestneho obchodu, ale havaroval a nemohol vykonať kompenzáciu voči Kafke skôr, ako došlo k jej zlyhaniu. Po reštarte zákazníka Kafka doručí správy z posledného ofsetu.

V Kafke je správa v podstate párom kľúč - hodnota. Užitočné zaťaženie správy je hodnota. Na druhej strane, kľúč sa všeobecne používa na účely rozdelenia na oddiely a musí obsahovať kľúč špecifický pre podnikanie, aby mohol umiestniť súvisiace správy na ten istý oddiel.

V ActiveMQ sa správa skladá z metadát (hlavičky a vlastnosti) a tela (čo je užitočné zaťaženie).

Porovnávacia tabuľka ActiveMQ vs Kafka

Poďme diskutovať o 10 najväčších rozdieloch medzi ActiveMQ a Kafkou

ActiveMQKafka
Je to tradičný systém správ, ktorý sa zaoberá malým množstvom údajov. Má nasledujúce prípady použitia:

  • Transakčné správy
  • Vysoko výkonná distribúcia trhových údajov
  • Zhlukovanie a model na všeobecné použitie asynchrónnych správ
  • Webový prenos údajov
  • Pokojné rozhranie API na odosielanie správ pomocou protokolu HTTP
Je to distribuovaný systém určený na spracovanie obrovského množstva údajov. Má nasledujúce prípady použitia:

  • správy
  • Sledovanie aktivity na webe
  • metriky
  • Agregácia protokolov
  • Spracovanie toku
  • Zdroje udalostí
  • Potvrdiť protokol
Má podporu transakcií. Podporujú sa dve úrovne transakcií:

  • Transakcie JMS
  • Transakcie XA

TransactionStore používa na spracovanie transakcií. TransactionStore bude ukladať do vyrovnávacej pamäte všetky správy a ACKS, kým nedôjde k potvrdeniu alebo zrušeniu.

Kafka spočiatku nepodporovala transakcie, ale od svojho vydania 0, 11 podporuje transakcie do istej miery.
Zachováva stav doručenia každej správy, čo vedie k nižšej priepustnosti.Výrobcovia Kafky nečakajú na uznanie od sprostredkovateľov. Makléri teda môžu písať správy veľmi vysokou rýchlosťou, čo má za následok vyššiu priepustnosť
V rámci ActiveMQ sú výrobcovia zodpovední za zabezpečenie doručovania správ.V spoločnosti Kafka sú zodpovednosťou spotrebiteľov konzumovať všetky správy, ktoré majú konzumovať.
Nemôže zabezpečiť, aby boli správy prijímané v rovnakom poradí, v akom boli odoslané.Môže zabezpečiť, aby sa správy prijímali v poradí, v akom boli odoslané na úrovni oddielu.
Existuje niečo, čo sa nazýva selektor správ JMS API, ktorý umožňuje spotrebiteľovi určiť správy, o ktoré sa zaujíma. Práca filtrovania správ je teda na JMS a nie na aplikáciách.Kafka nemá žiadnu koncepciu filtrov u maklérov, ktorá by zabezpečila, že správy, ktoré vyzdvihnú zákazníci, zodpovedajú určitému kritériu. Filtrovanie sa musí vykonať spotrebiteľmi alebo aplikáciami.
Je to platforma zasielania správ typu push, kde poskytovatelia zasielajú správy zákazníkom.Je to platforma na zasielanie správ typu pull, kde zákazníci sťahujú správy od maklérov.
Nie je možné škálovať vodorovne. Neexistuje ani koncepcia replikácie.Je vysoko škálovateľná. Vďaka replikáciám oddielov ponúka aj vyššiu dostupnosť.
Výkonnosť frontu aj témy klesá s rastúcim počtom spotrebiteľov.

To sa nespomalí s pridaním nových spotrebiteľov.
Neposkytuje kontrolné súčty na zistenie poškodenia správ po vybalení.Obsahuje kontrolné súčty na zistenie poškodenia správ v úložisku a obsahuje komplexnú sadu bezpečnostných funkcií.

záver

Videli sme, že Kafka a ActiveMQ majú rôzne prípady použitia. Spoločnosť pôjde na spoločnosť Kafka, ak musí spracovať obrovské množstvo údajov v reálnom čase a do istej miery môže utrpieť stratu správy. Zatiaľ čo ActiveMQ by bola správna voľba, ak by sa zaujímala o jednorazové doručovanie a správy boli hodnotné (napríklad pri finančných transakciách).

Odporúčaný článok

Toto je sprievodca ActiveMQ verzus Kafka. Tu diskutujeme kľúčové rozdiely ActiveMQ vs Kafka s informačnými a porovnávacími tabuľkami. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -

  1. Kafka vs Spark
  2. Prasa verzus iskra
  3. Hadoop vs Apache Spark
  4. Apache Storm vs Kafka: 9 najlepších rozdielov, ktoré musíte vedieť

Kategórie: