Introduktion till ActiveMQ vs Kafka
Apache ActiveMQ är en open-source, flera-protokoll, Java-baserad meddelandeserver. Det implementerar JMS (Java Message Service) API och kan stödja olika meddelandeprotokoll inklusive AMQP, STOMP och MQTT. Det används vanligtvis för att skicka meddelanden mellan applikationer / tjänster. I det här ämnet kommer vi att lära oss om ActiveMQ vs Kafka.
Å andra sidan är Apache Kafka en öppen källkod för strömbearbetning utvecklad av LinkedIn (och senare donerad till Apache) för att effektivt hantera deras växande data och byta till realtidsbehandling från batchbehandling. Det är skrivet i Scala och Java och baserat på publiceringsprenumerationsmodellen för meddelanden.
Jämförelse mellan head-to-head mellan ActiveMQ vs Kafka (Infographics)
Nedan är de bästa skillnaderna mellan ActiveMQ vs Kafka
Viktiga skillnader mellan ActiveMQ vs Kafka
ActiveMQ och Kafka är utformade för olika ändamål. Följande är de viktigaste skillnaderna:
Kafka är en distribuerad streamingplattform som erbjuder hög horisontell skalbarhet. Dessutom ger det hög genomströmning och det är därför det används för databehandling i realtid. ActiveMQ är en allmän meddelandelösning som stöder olika meddelandeprotokoll. Kafka är mycket snabbare än ActiveMQ. Det kan hantera miljoner meddelanden per sekund.
ActiveMQ stöder både meddelandeköer och publicerar / prenumererar meddelandesystem. Kafka är å andra sidan baserad på publicera / prenumerera men har vissa fördelar med meddelandeköer.
ActiveMQ garanterar att ett meddelande kommer att levereras, men med Kafka finns det en sannolikhet (hur lågt det än är) att ett meddelande kanske inte kommer att levereras.
Meddelandeförlust i Kafka kan inträffa i följande scenario:
- Det kan hända när du konsumerar meddelanden parallellt. Tänk på en situation där två meddelanden kommer till konsumenterna: X och Y. De två meddelandena behandlas parallellt. Vid bearbetningen av meddelandena var Y framgångsrik och begick offset. Under hanteringen av meddelandet skapade X emellertid ett fel. Med tanke på att meddelandet B har en större offset kommer Kafka att spara den senaste offset och meddelandet A kommer aldrig tillbaka till konsumenten.
Det är ganska lättare att implementera exakt en gång meddelandeleverans i ActiveMQ än det är i Kafka. Duplicering av meddelandeleverans i Kafka kan hända i följande scenario:
- Konsumenten har konsumerat meddelandena framgångsrikt och sedan begått meddelandena i sin lokala butik, men de kraschar och kunde inte begå offset till Kafka innan de kraschade. När konsumenten startar om kommer Kafka att leverera meddelandena från sista offset.
I Kafka är ett meddelande i princip ett nyckelvärdespar. Meddelandets nyttolast är värdet. Key, å andra sidan, används vanligtvis för partitioneringsändamål och måste innehålla en företagsspecifik nyckel för att placera relaterade meddelanden på samma partition.
I ActiveMQ består meddelandet av metadata (rubriker och egenskaper) och body (som är nyttolasten).
ActiveMQ vs Kafka jämförelsetabell
Låt oss diskutera de 10 skillnaderna mellan ActiveMQ vs Kafka
| ActiveMQ | Kafka |
Det är ett traditionellt meddelandesystem som hanterar en liten mängd data. Det har följande användningsfall:
| Det är ett distribuerat system som är avsett för behandling av enorma mängder data. Det har följande användningsfall:
|
Det har transaktionsstöd. De två nivåerna för transaktionsstöd är:
Den använder TransactionStore för att hantera transaktioner. TransactionStore cachar alla meddelanden och ACKS tills engagemang eller återuppspelning inträffar. | Kafka stödde ursprungligen inte transaktioner, men sedan 0.11-utgåvan stöder den transaktioner i viss utsträckning. |
| Det upprätthåller leveransläget för varje meddelande som resulterar i lägre genomströmning. | Kafka-producenter väntar inte på bekräftelser från mäklarna. Så mäklare kan skriva meddelanden med en mycket hög takt vilket resulterar i högre genomströmning |
| I ActiveMQ är det producenternas ansvar att se till att meddelanden har levererats. | I Kafka är det kundernas ansvar att konsumera alla meddelanden de ska konsumera. |
| Det kan inte säkerställa att meddelanden tas emot i samma ordning som de skickades. | Det kan säkerställa att meddelanden tas emot i den ordning de skickades på partitionsnivå. |
| Det finns något som kallas JMS API-meddelandeväljare, som gör det möjligt för en konsument att specificera de meddelanden den är intresserad av. Så arbetet med att filtrera meddelanden är upp till JMS och inte applikationerna. | Kafka har inget filterfilter hos mäklarna som kan säkerställa att meddelanden som hämtas av konsumenterna matchar ett visst kriterium. Filtreringen måste göras av konsumenterna eller av applikationerna. |
| Det är en meddelandeplattform av push-typ där leverantörerna driver meddelandena till konsumenterna. | Det är en meddelandeplattform av pull-typ där konsumenterna drar meddelanden från mäklarna. |
| Det är inte möjligt att skala horisontellt. Det finns inte heller något replikationsbegrepp. | Det är mycket skalbart. På grund av replikeringar av partitioner erbjuder det också högre tillgänglighet. |
| Prestandan för både kö och ämne försämras när antalet konsumenter ökar. | Det saknar inte med tillägget av nya konsumenter. |
| Det innehåller inte kontrollsumma för att upptäcka korruption av meddelanden utanför rutan. | Det innehåller kontrollsumma för att upptäcka korruption av meddelanden i lagring och har en omfattande uppsättning säkerhetsfunktioner. |
Slutsats
Vi har sett att Kafka och ActiveMQ har olika användningsfall. Ett företag kommer att gå för Kafka om det måste behandla en enorm mängd data i realtid och kan bära meddelandeförlust till viss del. Medan ActiveMQ skulle vara det rätta valet om det bryr sig om engångsleverans och meddelanden är värdefulla (som i finansiella transaktioner).
Rekommenderad artikel
Detta är en guide till ActiveMQ vs Kafka. Här diskuterar vi ActiveMQ vs Kafka viktiga skillnader med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Kafka vs Spark
- Pig vs Spark
- Hadoop vs Apache Spark
- Apache Storm vs Kafka: 9 bästa skillnader du måste veta