Einführung in ActiveMQ vs Kafka

Apache ActiveMQ ist ein Java-basierter Open-Source-Messaging-Server mit mehreren Protokollen. Es implementiert die JMS-API (Java Message Service) und unterstützt verschiedene Messaging-Protokolle, darunter AMQP, STOMP und MQTT. Es wird häufig zum Senden von Nachrichten zwischen Anwendungen / Diensten verwendet. In diesem Thema lernen wir ActiveMQ vs Kafka kennen.

Auf der anderen Seite ist Apache Kafka eine Open-Source-Stream-Verarbeitungssoftware, die von LinkedIn entwickelt (und später an Apache gespendet) wurde, um die wachsenden Daten effektiv zu verwalten und von der Stapelverarbeitung zur Echtzeitverarbeitung überzugehen. Es ist in Scala und Java geschrieben und basiert auf dem Publish-Subscribe-Modell von Messaging.

Head to Head Vergleich zwischen ActiveMQ und Kafka (Infografik)

Nachfolgend sind die wichtigsten Unterschiede zwischen ActiveMQ und Kafka aufgeführt

Hauptunterschiede zwischen ActiveMQ und Kafka

ActiveMQ und Kafka sind für unterschiedliche Zwecke konzipiert. Im Folgenden sind die wichtigsten Unterschiede aufgeführt:

Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform, die eine hohe horizontale Skalierbarkeit bietet. Außerdem bietet es einen hohen Durchsatz und wird deshalb für die Echtzeit-Datenverarbeitung verwendet. ActiveMQ ist eine universelle Messaging-Lösung, die verschiedene Messaging-Protokolle unterstützt. Kafka ist viel schneller als ActiveMQ. Es kann Millionen von Nachrichten pro Sekunde verarbeiten.

ActiveMQ unterstützt sowohl Nachrichtenwarteschlangen als auch das Veröffentlichen / Abonnieren von Nachrichtensystemen. Kafka hingegen basiert auf Publish / Subscribe, bietet jedoch bestimmte Vorteile von Nachrichtenwarteschlangen.

ActiveMQ garantiert, dass eine Nachricht zugestellt wird. Bei Kafka besteht jedoch die Wahrscheinlichkeit, dass eine Nachricht nicht zugestellt wird (wie niedrig sie auch sein mag).

Nachrichtenverlust in Kafka kann in dem folgenden Szenario auftreten:

  • Dies kann passieren, wenn Nachrichten parallel verarbeitet werden. Stellen Sie sich eine Situation vor, in der zwei Nachrichten an die Verbraucher gelangen: X und Y. Die beiden Nachrichten werden parallel verarbeitet. Während der Verarbeitung der Nachrichten war Y erfolgreich und hat den Offset festgeschrieben. Beim Verarbeiten der Nachricht verursachte X jedoch einen Fehler. In Anbetracht der Tatsache, dass die Nachricht B einen größeren Versatz hat, speichert Kafka den letzten Versatz und die Nachricht A kommt niemals zum Verbraucher zurück.

Die einmalige Zustellung von Nachrichten ist in ActiveMQ ziemlich einfacher als in Kafka. Doppelte Nachrichtenübermittlung in Kafka kann in dem folgenden Szenario auftreten:

  • Der Konsument hat die Nachrichten erfolgreich konsumiert und die Nachrichten dann in seinem lokalen Speicher festgeschrieben, stürzt jedoch ab und konnte den Offset nicht an Kafka festschreiben, bevor er abgestürzt ist. Beim Neustart des Verbrauchers übermittelt Kafka die Nachrichten vom letzten Offset.

In Kafka ist eine Nachricht im Grunde ein Schlüssel-Wert-Paar. Die Nutzlast der Nachricht ist der Wert. Der Schlüssel hingegen wird im Allgemeinen für Partitionierungszwecke verwendet und muss einen unternehmensspezifischen Schlüssel enthalten, um verwandte Nachrichten auf derselben Partition zu platzieren.

In ActiveMQ besteht die Nachricht aus Metadaten (Kopfzeilen und Eigenschaften) und Text (Nutzdaten).

ActiveMQ vs Kafka Vergleichstabelle

Lassen Sie uns den 10 größten Unterschied zwischen ActiveMQ und Kafka diskutieren

ActiveMQKafka
Es ist ein traditionelles Messaging-System, das sich mit einer kleinen Datenmenge befasst. Es hat die folgenden Anwendungsfälle:

  • Transaktionsnachrichten
  • Leistungsstarke Marktdatenverteilung
  • Asynchrones Messaging-Modell für Clustering und allgemeine Zwecke
  • Web Streaming von Daten
  • Restful API für das Versenden von Nachrichten über HTTP
Es ist ein verteiltes System, das für die Verarbeitung großer Datenmengen vorgesehen ist. Es hat die folgenden Anwendungsfälle:

  • Messaging
  • Website-Aktivitäts-Tracking
  • Metriken
  • Protokollaggregation
  • Stream-Verarbeitung
  • Event Sourcing
  • Protokoll festschreiben
Es hat Transaktionsunterstützung. Die zwei Ebenen der Transaktionsunterstützung sind:

  • JMS-Transaktionen
  • XA-Transaktionen

Es verwendet TransactionStore zur Abwicklung von Transaktionen. TransactionStore speichert alle Nachrichten und ACKS im Cache, bis ein Commit oder ein Rollback erfolgt.

Kafka hat anfänglich keine Transaktionen unterstützt, aber seit der Veröffentlichung von 0.11 werden Transaktionen in gewissem Umfang unterstützt.
Es behält den Zustellungsstatus jeder Nachricht bei, was zu einem geringeren Durchsatz führt.Kafka-Produzenten warten nicht auf Bestätigungen der Broker. So können Broker Nachrichten mit einer sehr hohen Rate schreiben, was zu einem höheren Durchsatz führt
In ActiveMQ sind die Produzenten dafür verantwortlich, dass die Nachrichten zugestellt werden.In Kafka liegt es in der Verantwortung der Verbraucher, alle Nachrichten zu konsumieren, die sie konsumieren sollen.
Es kann nicht sichergestellt werden, dass Nachrichten in der Reihenfolge empfangen werden, in der sie gesendet wurden.Es kann sicherstellen, dass Nachrichten in der Reihenfolge empfangen werden, in der sie auf Partitionsebene gesendet wurden.
Es gibt einen sogenannten JMS-API-Nachrichten-Selektor, mit dem ein Verbraucher die Nachrichten angeben kann, an denen er interessiert ist. Das Filtern von Nachrichten obliegt also dem JMS und nicht den Anwendungen.Kafka hat kein Konzept von Filtern bei den Brokern, die sicherstellen, dass Nachrichten, die von Verbrauchern aufgenommen werden, einem bestimmten Kriterium entsprechen. Die Filterung muss von den Verbrauchern oder von den Anwendungen durchgeführt werden.
Es handelt sich um eine Push-Nachrichtenplattform, bei der die Anbieter die Nachrichten an die Verbraucher senden.Es handelt sich um eine Pull-Messaging-Plattform, bei der die Verbraucher die Nachrichten von den Brokern abrufen.
Eine horizontale Skalierung ist nicht möglich. Es gibt auch kein Konzept der Replikation.Es ist hoch skalierbar. Aufgrund von Replikationen von Partitionen bietet es auch eine höhere Verfügbarkeit.
Die Leistung sowohl der Warteschlange als auch des Themas nimmt mit steigender Anzahl der Verbraucher ab.

Es wird nicht langsamer, wenn neue Verbraucher hinzukommen.
Es werden keine Prüfsummen zum Erkennen von Beschädigungen von Nachrichten bereitgestellt.Es enthält Prüfsummen zum Erkennen von Beschädigungen von Nachrichten im Speicher und verfügt über umfassende Sicherheitsfunktionen.

Fazit

Wir haben gesehen, dass Kafka und ActiveMQ unterschiedliche Anwendungsfälle haben. Ein Unternehmen wird sich für Kafka entscheiden, wenn es eine große Datenmenge in Echtzeit verarbeiten muss und Nachrichtenverluste in gewissem Maße aushalten kann. Während ActiveMQ die richtige Wahl wäre, wenn es um die einmalige Zustellung geht und Nachrichten wertvoll sind (wie bei Finanztransaktionen).

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Dies ist eine Anleitung zu ActiveMQ vs Kafka. Hier diskutieren wir die wichtigsten Unterschiede zwischen ActiveMQ und Kafka mit Infografiken und Vergleichstabelle. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -

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Software-Entwicklung