Wprowadzenie do ActiveMQ vs Kafka
Apache ActiveMQ to oparty na Javie serwer komunikacyjny typu open source, oparty na wielu protokołach. Implementuje API JMS (Java Message Service) i jest w stanie obsługiwać różne protokoły przesyłania wiadomości, w tym AMQP, STOMP i MQTT. Jest powszechnie używany do wysyłania wiadomości między aplikacjami / usługami. W tym temacie dowiemy się o ActiveMQ kontra Kafka.
Z drugiej strony Apache Kafka to oprogramowanie do przetwarzania strumieniowego typu open source opracowane przez LinkedIn (a później przekazane firmie Apache) w celu skutecznego zarządzania rosnącymi danymi i przejścia na przetwarzanie w czasie rzeczywistym z przetwarzania wsadowego. Jest napisany w języku Scala i Java i oparty na modelu przesyłania wiadomości z subskrypcją.
Bezpośrednie porównanie między ActiveMQ a Kafką (infografiki)
Poniżej znajdują się najważniejsze różnice między ActiveMQ a Kafką
Kluczowe różnice między ActiveMQ a Kafką
ActiveMQ i Kafka są zaprojektowane do różnych celów. Oto najważniejsze różnice:
Kafka to rozproszona platforma streamingowa, która oferuje wysoką skalowalność w poziomie. Ponadto zapewnia wysoką przepustowość i dlatego jest wykorzystywany do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. ActiveMQ to uniwersalne rozwiązanie do przesyłania wiadomości, które obsługuje różne protokoły przesyłania wiadomości. Kafka jest znacznie szybszy niż ActiveMQ. Może obsłużyć miliony wiadomości na sekundę.
ActiveMQ obsługuje zarówno kolejki komunikatów, jak i publikuje / subskrybuje systemy przesyłania wiadomości. Z drugiej strony Kafka opiera się na publikowaniu / subskrybowaniu, ale ma pewne zalety kolejek wiadomości.
ActiveMQ gwarantuje, że wiadomość zostanie dostarczona, ale w przypadku Kafki istnieje prawdopodobieństwo (jak niskie), że wiadomość może nie zostać dostarczona.
Utrata wiadomości w Kafce może wystąpić w następującym scenariuszu:
- Może się to zdarzyć podczas równoległego korzystania z wiadomości. Rozważ sytuację, w której 2 wiadomości docierają do konsumentów: X i Y. Dwie wiadomości są przetwarzane równolegle. Podczas przetwarzania wiadomości Y zakończyło się powodzeniem i dokonało przesunięcia. Jednak podczas obsługi komunikatu X spowodował błąd. Biorąc pod uwagę, że komunikat B ma większe przesunięcie, Kafka zapisze ostatnie przesunięcie, a komunikat A nigdy nie wróci do konsumenta.
Jest o wiele łatwiej wdrożyć dostarczanie wiadomości dokładnie raz w ActiveMQ niż w Kafce. Dostarczanie zduplikowanych wiadomości w Kafce może się zdarzyć w następującym scenariuszu:
- Konsument z powodzeniem wykorzystał wiadomości, a następnie przesłał je do lokalnego sklepu, ale ulega awarii i nie mógł przekazać przesunięcia do Kafki, zanim ulegnie awarii. Gdy konsument uruchomi się ponownie, Kafka dostarczy wiadomości z ostatniego przesunięcia.
W Kafce komunikat jest w zasadzie parą klucz-wartość. Ładowność wiadomości jest wartością. Z drugiej strony klucz jest zwykle używany do partycjonowania i musi zawierać klucz specyficzny dla firmy, aby umieścić powiązane wiadomości na tej samej partycji.
W ActiveMQ komunikat składa się z metadanych (nagłówków i właściwości) i treści (która jest ładunkiem).
Tabela porównawcza ActiveMQ vs Kafka
Omówmy 10 najważniejszych różnic między ActiveMQ a Kafką
| ActiveMQ | Kafka |
Jest to tradycyjny system przesyłania wiadomości, który zajmuje się niewielką ilością danych. Ma następujące przypadki użycia:
| Jest to system rozproszony przeznaczony do przetwarzania ogromnej ilości danych. Ma następujące przypadki użycia:
|
Obsługuje transakcje. Dwa poziomy obsługi transakcji to:
Do obsługi transakcji używa TransactionStore. TransactionStore będzie buforować wszystkie wiadomości i ACKS do momentu zatwierdzenia lub wycofania. | Kafka początkowo nie obsługiwał transakcji, ale od czasu wydania wersji 0.11 obsługuje transakcje do pewnego stopnia. |
| Utrzymuje stan dostarczenia każdej wiadomości, co skutkuje niższą przepustowością. | Producenci Kafka nie czekają na potwierdzenia od Brokerów. Brokerzy mogą więc pisać wiadomości z bardzo dużą szybkością, co przekłada się na większą przepustowość |
| W ActiveMQ obowiązkiem producentów jest zapewnienie dostarczenia wiadomości. | W Kafce obowiązkiem konsumentów jest zebranie wszystkich wiadomości, które powinni zużywać. |
| Nie może zapewnić, że wiadomości są odbierane w tej samej kolejności, w jakiej zostały wysłane. | Może zapewnić otrzymywanie wiadomości w kolejności, w jakiej zostały wysłane na poziomie partycji. |
| Istnieje coś takiego, jak selektor komunikatów JMS API, który pozwala konsumentowi określić komunikaty, którymi jest zainteresowany. Tak więc filtrowanie wiadomości zależy od JMS, a nie od aplikacji. | Kafka nie ma żadnej koncepcji filtrów u brokerów, która może zagwarantować, że wiadomości odbierane przez konsumentów spełniają określone kryterium. Filtrowanie musi być wykonywane przez konsumentów lub przez aplikacje. |
| Jest to platforma do przesyłania wiadomości typu push, w której dostawcy przekazują wiadomości konsumentom. | Jest to platforma do przesyłania wiadomości typu pull, w której konsumenci pobierają wiadomości od brokerów. |
| Skalowanie w poziomie nie jest możliwe. Nie ma również koncepcji replikacji. | Jest wysoce skalowalny. Ze względu na replikacje partycji oferuje również wyższą dostępność. |
| Wydajność zarówno kolejki, jak i tematu spada wraz ze wzrostem liczby konsumentów. | Nie zwalnia tempa dzięki dodaniu nowych konsumentów. |
| Nie zapewnia sum kontrolnych do wykrycia uszkodzenia wiadomości po wyjęciu z pudełka. | Obejmuje sumy kontrolne do wykrywania uszkodzeń wiadomości w pamięci i posiada kompleksowy zestaw funkcji bezpieczeństwa. |
Wniosek
Widzieliśmy, że Kafka i ActiveMQ mają różne przypadki użycia. Firma zdecyduje się na Kafkę, jeśli będzie musiała przetwarzać ogromną ilość danych w czasie rzeczywistym i może ponieść utratę wiadomości w pewnym stopniu. Natomiast ActiveMQ byłby właściwym wyborem, gdyby troszczył się o jednorazową dostawę, a wiadomości są cenne (jak w transakcjach finansowych).
Polecany artykuł
To jest przewodnik po ActiveMQ vs Kafka. Tutaj omawiamy kluczowe różnice ActiveMQ vs Kafka z infografikami i tabelą porównawczą. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- Kafka vs Spark
- Pig vs Spark
- Hadoop vs Apache Spark
- Apache Storm vs Kafka: 9 najlepszych różnic, które musisz znać