Introduzione ad ActiveMQ vs Kafka

Apache ActiveMQ è un server di messaggistica open source multiprotocollo basato su Java. Implementa l'API JMS (Java Message Service) ed è in grado di supportare vari protocolli di messaggistica tra cui AMQP, STOMP e MQTT. È comunemente usato per inviare messaggi tra applicazioni / servizi. In questo argomento, impareremo a conoscere ActiveMQ vs Kafka.

D'altra parte, Apache Kafka è un software di elaborazione di flussi open source sviluppato da LinkedIn (e successivamente donato ad Apache) per gestire efficacemente i loro dati in crescita e passare all'elaborazione in tempo reale dall'elaborazione batch. È scritto in Scala e Java e si basa sul modello di messaggistica di pubblicazione e sottoscrizione.

Confronto diretto tra ActiveMQ e Kafka (infografica)

Di seguito sono riportate le principali differenze tra ActiveMQ e Kafka

Differenze chiave tra ActiveMQ e Kafka

ActiveMQ e Kafka sono progettati per scopi diversi. Di seguito sono le differenze chiave:

Kafka è una piattaforma di streaming distribuita che offre un'alta scalabilità orizzontale. Inoltre, offre un throughput elevato ed è per questo che viene utilizzato per l'elaborazione dei dati in tempo reale. ActiveMQ è una soluzione di messaggistica generica che supporta vari protocolli di messaggistica. Kafka è molto più veloce di ActiveMQ. Può gestire milioni di messaggi al secondo.

ActiveMQ supporta sia le code dei messaggi sia i sistemi di messaggistica di pubblicazione / sottoscrizione. Kafka, d'altra parte, si basa sulla pubblicazione / sottoscrizione ma presenta alcuni vantaggi delle code dei messaggi.

ActiveMQ garantisce che un messaggio verrà recapitato, ma con Kafka esiste una probabilità (per quanto bassa sia) che un messaggio non venga recapitato.

La perdita di messaggi in Kafka può verificarsi nel seguente scenario:

  • Può succedere consumando messaggi in parallelo. Considera una situazione in cui 2 messaggi arrivano ai consumatori: X e Y. I due messaggi vengono elaborati in parallelo. Durante l'elaborazione dei messaggi, Y ha avuto esito positivo e ha commesso l'offset. Tuttavia, durante la gestione del messaggio, X ha prodotto un errore. Considerando che il messaggio B ha un offset maggiore, Kafka salverà l'ultimo offset e il messaggio A non tornerà mai al consumatore.

È abbastanza più semplice implementare la consegna dei messaggi esattamente una volta in ActiveMQ rispetto a Kafka. La consegna duplicata dei messaggi in Kafka può avvenire nel seguente scenario:

  • Il consumatore ha consumato correttamente i messaggi e quindi ha eseguito il commit dei messaggi nel proprio archivio locale, ma si arresta in modo anomalo e non è stato in grado di trasferire l'offset su Kafka prima che si sia arrestato in modo anomalo. Al riavvio del consumatore, Kafka consegnerà i messaggi dall'ultimo offset.

In Kafka, un messaggio è sostanzialmente una coppia chiave-valore. Il payload del messaggio è il valore. La chiave, d'altra parte, viene generalmente utilizzata per scopi di partizionamento e deve contenere una chiave specifica per il business al fine di posizionare i messaggi correlati sulla stessa partizione.

In ActiveMQ, il messaggio è costituito da metadati (intestazioni e proprietà) e body (che è il payload).

Tabella comparativa tra ActiveMQ e Kafka

Discutiamo le 10 differenze principali tra ActiveMQ e Kafka

ActiveMQKafka
È un sistema di messaggistica tradizionale che gestisce una piccola quantità di dati. Ha i seguenti casi d'uso:

  • Messaggistica transazionale
  • Distribuzione dei dati di mercato ad alte prestazioni
  • Clustering e modello di messaggistica asincrona generico
  • Streaming Web di dati
  • API Restful per la messaggistica tramite HTTP
È un sistema distribuito pensato per l'elaborazione di enormi quantità di dati. Ha i seguenti casi d'uso:

  • messaggistica
  • Monitoraggio dell'attività del sito Web
  • Metrica
  • Aggregazione dei log
  • Elaborazione del flusso
  • Sourcing di eventi
  • Salva registro
Ha il supporto per le transazioni. I due livelli di supporto alle transazioni sono:

  • Transazioni JMS
  • Transazioni XA

Utilizza TransactionStore per gestire le transazioni. TransactionStore memorizzerà nella cache tutti i messaggi e ACKS fino al verificarsi del commit o del rollback.

Kafka inizialmente non supportava le transazioni, ma dalla sua versione 0.11, supporta le transazioni in una certa misura.
Mantiene lo stato di consegna di ogni messaggio con conseguente rendimento inferiore.I produttori di Kafka non attendono i riconoscimenti dei broker. Pertanto, i broker possono scrivere messaggi a una velocità molto elevata con conseguente throughput più elevato
In ActiveMQ, è responsabilità dei produttori assicurarsi che i messaggi siano stati recapitati.In Kafka, è responsabilità dei consumatori consumare tutti i messaggi che dovrebbero consumare.
Non è possibile garantire che i messaggi vengano ricevuti nello stesso ordine in cui sono stati inviati.Può garantire che i messaggi vengano ricevuti nell'ordine in cui sono stati inviati a livello di partizione.
C'è qualcosa chiamato selettore di messaggi API JMS, che consente a un consumatore di specificare i messaggi a cui è interessato. Pertanto, il lavoro di filtraggio dei messaggi è fino al JMS e non alle applicazioni.Kafka non ha alcun concetto di filtri presso i broker in grado di garantire che i messaggi raccolti dai consumatori soddisfino un determinato criterio. Il filtraggio deve essere eseguito dai consumatori o dalle applicazioni.
È una piattaforma di messaggistica push-type in cui i provider inviano i messaggi ai consumatori.È una piattaforma di messaggistica di tipo pull in cui i consumatori estraggono i messaggi dai broker.
Non è possibile ridimensionare in orizzontale. Non esiste inoltre alcun concetto di replica.È altamente scalabile. A causa delle repliche delle partizioni, offre anche una maggiore disponibilità.
Le prestazioni di coda e argomento diminuiscono con l'aumentare del numero di consumatori.

Non rallenta con l'aggiunta di nuovi consumatori.
Non fornisce checksum per rilevare immediatamente la corruzione dei messaggi.Include checksum per rilevare la corruzione dei messaggi in archivio e ha un set completo di funzionalità di sicurezza.

Conclusione

Abbiamo visto che Kafka e ActiveMQ hanno diversi casi d'uso. Una società andrà a cercare Kafka se deve elaborare un'enorme quantità di dati in tempo reale e può sopportare una certa perdita di messaggi. Considerando che ActiveMQ sarebbe la scelta giusta se si preoccupa della consegna una tantum e i messaggi sono preziosi (come nelle transazioni finanziarie).

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Questa è una guida per ActiveMQ vs Kafka. Qui discutiamo le differenze chiave tra ActiveMQ e Kafka con infografica e tabella comparativa. Puoi anche dare un'occhiata ai seguenti articoli per saperne di più -

  1. Kafka vs Spark
  2. Pig vs Spark
  3. Hadoop vs Apache Spark
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