ActiveMQ 与 Kafka：差异和用例说明
Posted: Mon Dec 02, 2024 10:02 am
消息代理是一种服务器软件，可实现各种服务、应用程序和组件之间的通信，尤其是在分布式系统中。它在支持异步消息传递方面发挥着重要作用，使系统能够独立解耦和扩展。
该领域的两个流行选择是 ActiveMQ 和Apache Kafka。
在本文中，我们将深入比较 ActiveMQ 和 Kafka，重点介绍它们的功能、架构、性能和用例。最后，您将更好地了解哪个平台最适合您的特定需求。
什么是ActiveMQ？
ActiveMQ最初由 LogicBlaze 开发，该公司专门从事开源集成和消息传递解决方案。LogicBlaze 于 2007 年将 ActiveMQ 贡献给 Apache 软件基金会 (ASF)，并成为 Apache 顶级项目。
自那时起，Apache 软件基金会管理下的开源社区一直在维护和进一步开发 ActiveMQ，并得到了来自世界各地的各种开发人员和组织的贡献。
也就是说，ActiveMQ 是一个用 Java 编写的开源消息代理，它实现了Java 消息服务(JMS) API，这是 Oracle 定义的面向消息的中间件 (MOM) 的标准 API。该服务以其易用性、丰富的文档和部署灵活性而闻名，其中包括对集群、故障转移和多种传输协议的支持。
Apache activeMQ 徽标
ActiveMQ 的功能
这些是 ActiveMQ 的主要功能和特性：
JMS 兼容性：完全支持 JMS API，使其成为 Java 应用程序的首选。
多种协议：支持各种消息传递协议，包括 AMQP、STOMP、MQTT 等。
灵活部署：可以以独立模式部署，嵌入应用程序内，或作为云基础设施的一部分部署。
高级安全性：提供 SSL/TLS 加密、身份验证和授权等功能。
消息持久性和可靠性：支持持久性消息传递，以确保在代理发生故障时消息不会丢失。
集群和故障转移：提供集群选项，实现负载平衡和故障转移功能，以增强可靠性。
ActiveMQ 的用例
这些是 ActiveMQ 最常见的用例：
遗留系统集成：非常适合与依赖 JMS 或需要点对点消息传递的遗留系统集成。
企业消息传递：通常用于优先考虑高级安全性、JMS 合规性和灵活部署的企业环境。
低到中等吞吐量：适用于对吞吐量要求较低且可靠、低延迟消息传递至关重要的应用程序。
成为一名数据工程师
培养 Python 技能，成为一名专业的数据工程师。
什么是 Apache Kafka？
Apache Kafka最初由 LinkedIn 开发，用于处理公司的实时数据馈送，并于 2011 年初开源。
2012 年，Kafka 被捐赠给 Apache 软件基金会 (ASF)，并成为其顶级项目。此后，Kafka 一直由 Apache 软件基金会管理下的开源社区进行维护和开发，其中 LinkedIn、Confluent 等组织也做出了重要贡献。
Kafka 是一个分布式事件流平台，专为高吞吐量、容错和可扩展的消息传递而设计。它用 Scala 和 Java 编写，其架构针对处理实时数据流进行了优化，适合构建数据管道和事件驱动的应用程序。
Kafka 因其能够以低延迟、强大的数据保留和可重放性处理大量数据的能力而广受好评。其广泛的生态系统包括 Kafka Connect 和 Kafka Streams，可与其他数据系统集成并实时处理流。
Apache Kafka 徽标
Kafka 的特点
以下是 Kafka 最突出的特点：
高吞吐量和低延迟：针对高吞吐量和低延迟处理进行了优化，适合实时应用。
可扩展和分布式：它可以通过向集群添加更多代理来水平扩展，从而允许其处理大量数据。
容错性和持久性：通过跨多个节点复制确保数据持久性并提供内置容错功能。
事件流：支持事件流和实时数据处理，有助于日志聚合、流处理和数据集成。
可重放性：在可配置的时间段内保留数据，允许消费者根据需要重放和重新处理事件。
生态系统：提供强大的生态系统，包括 Kafka Connect、Kafka Streams 以及与众多大数据和分析工具的集成。
Kafka 的用例
这些是 Apache Kafka 最相关且最受欢迎的用例：
高吞吐量流式传输：非常适合需要实时处理大量数据的应用程序，例如日志聚合和事件源。
可扩展的微服务架构：适用于需要可扩展、容错和分布式消息传递的微服务。
数据管道和分析：通常用于构建实时数据管道和分析平台，其中数据持久性和可重放性至关重要。
如果您正在考虑使用 Kafka 处理实时数据，或者只是对这项技术感到好奇，请参加Apache Kafka 简介课程以快速了解！
ActiveMQ 与 Kafka：主要区别
为您的应用程序选择正确的消息传递平台对于保证高效的数据流、可扩展性和系统可靠性非常重要。
正如我们之前所看到的，虽然 ActiveMQ 和 Apache Kafka 都充当消息代理，但它们满足不同的需求和用例。每个都提供独特的架构、性能特征和操作功能。
让我们回顾一下不同类别的消息代理的主要区别：
建筑学
ActiveMQ 使用以代理为中心的架构，将消息存储在管理队列和主题的中央代理中。此设置依赖于消息确认和持久性存储来确保消息的可靠传递和持久性。
相比之下，Kafka 采用分布式日志架构，其中数据被分区并复制到集群中的多个代理上。Kafka 的设计将生产者和消费者分离，从而实现了高可扩展性和性能，使其成为处理分布式系统中大量数据的理想选择。
消息传递模型
ActiveMQ 同时支持点对点（队列）和发布-订阅（主题）模型，为各种消息传递场景提供了灵活性，重点关注消息传递保证。
另一方面，Kafka 主要使用基于分布式日志的发布-订阅模型。这种方法允许多个消费者从同一分区独立地、按照自己的节奏读取数据，这对于需要高吞吐量和并发处理的应用程序非常有利。
性能和吞吐量
在性能和吞吐量方面，ActiveMQ 适用于需要中等吞吐量和较低延迟的用例，但其性能可能会受到需要通过中央代理进行持久消息传递和复杂路由的影响。这可能会限制其有效处理极高数据量的能力。
相比之下，Kafka 的设计目标是高吞吐量和低延迟，每秒能 博蒂姆数据库 够处理数百万条消息。其架构针对实时数据流进行了优化，使其成为需要持续、高速数据处理的应用程序（例如日志聚合和实时分析）的首选。
可扩展性
ActiveMQ 可以通过集群和代理网络进行扩展，但这个过程可能很复杂，通常需要仔细的配置和管理。
然而，Kafka 在构建时就考虑到了可扩展性，只需向集群添加更多代理即可轻松实现水平扩展。Kafka 的分区和复制策略有助于在大量节点之间实现高效的数据管理，使其能够以最少的配置工作处理增加的负载。
容错和耐久性
ActiveMQ 使用持久存储选项和具有故障转移机制的代理集群来提供消息持久性并确保系统可以从故障中恢复而不会丢失数据。
另一方面，Kafka 通过在集群中的多个代理之间进行数据复制来提供强大的容错能力，即使在代理发生故障时也能确保高耐用性。Kafka 从其日志存储中重放消息的能力增加了额外的可靠性，允许消费者根据需要重新处理数据。
生态系统和集成
ActiveMQ 非常适合企业应用程序，尤其是那些需要符合 JMS 要求的应用程序。它支持多种消息传递协议，包括 AMQP、STOMP 和 MQTT，使其成为连接各种系统和应用程序的多功能选择。
相比之下，Kafka 拥有快速发展的生态系统，其中包括用于与各种数据源和接收器集成的 Kafka Connect 和用于实时数据处理的 Kafka Streams 等工具。它的集成功能扩展到大数据平台、云服务和其他现代技术，使其成为构建可扩展的实时数据管道和事件驱动架构的强大选择。
ActiveMQ 与 Kafka：总结
下表总结了之前讨论过的类别中 ActiveMQ 和 Kafka 之间的差异：
特征
活动消息队列
阿帕奇·卡夫卡
建筑学
以经纪商为中心
分布式日志
消息传递模型
点对点、发布-订阅
发布-订阅、分布式日志
表现
中等吞吐量、低延迟
高吞吐量、低延迟
可扩展性
通过代理网络进行复杂集群
水平扩展（易于扩展）
容错
集群、持久存储
复制、持久日志存储
耐用性
消息持久性
数据复制、可重放性
生态系统
JMS 支持，多种协议
Kafka Connect、Streams、大数据集成
现在，让我们探讨一下每个经纪人的理想用例。
何时使用ActiveMQ
ActiveMQ 是各种消息传递场景的强大选项，主要用于处理遗留系统、企业消息传递需求或特定的合规性要求。
以下是对其适用于不同用例的更详细介绍：
遗留系统集成
ActiveMQ 特别适合与依赖 Java 消息服务 (JMS) API 的旧系统集成。它实现了 JMS 规范，因此对于需要与围绕 JMS 标准设计的旧系统进行通信的应用程序来说，它是理想的选择。
此外，ActiveMQ 支持点对点消息传递（队列）和发布-订阅消息传递（主题），这对于确保与依赖这些消息传递范例的现有基础设施的兼容性至关重要。
企业留言
ActiveMQ 在高级安全功能、合规性和灵活的部署选项非常重要的企业环境中具有显著的优势。
它提供了维护消息机密性和完整性所必需的强大安全机制。它符合 JMS 标准，确保可以与遵循相同标准的其他企业系统无缝集成。
此外，ActiveMQ 支持各种部署选项，例如独立代理、集群配置和网络代理，允许企业选择最适合其基础设施和运营需求的部署模型。
该领域的两个流行选择是 ActiveMQ 和Apache Kafka。
在本文中，我们将深入比较 ActiveMQ 和 Kafka，重点介绍它们的功能、架构、性能和用例。最后，您将更好地了解哪个平台最适合您的特定需求。
什么是ActiveMQ？
ActiveMQ最初由 LogicBlaze 开发，该公司专门从事开源集成和消息传递解决方案。LogicBlaze 于 2007 年将 ActiveMQ 贡献给 Apache 软件基金会 (ASF)，并成为 Apache 顶级项目。
自那时起，Apache 软件基金会管理下的开源社区一直在维护和进一步开发 ActiveMQ，并得到了来自世界各地的各种开发人员和组织的贡献。
也就是说，ActiveMQ 是一个用 Java 编写的开源消息代理，它实现了Java 消息服务(JMS) API，这是 Oracle 定义的面向消息的中间件 (MOM) 的标准 API。该服务以其易用性、丰富的文档和部署灵活性而闻名，其中包括对集群、故障转移和多种传输协议的支持。
Apache activeMQ 徽标
ActiveMQ 的功能
这些是 ActiveMQ 的主要功能和特性：
JMS 兼容性：完全支持 JMS API，使其成为 Java 应用程序的首选。
多种协议：支持各种消息传递协议，包括 AMQP、STOMP、MQTT 等。
灵活部署：可以以独立模式部署，嵌入应用程序内，或作为云基础设施的一部分部署。
高级安全性：提供 SSL/TLS 加密、身份验证和授权等功能。
消息持久性和可靠性：支持持久性消息传递，以确保在代理发生故障时消息不会丢失。
集群和故障转移：提供集群选项，实现负载平衡和故障转移功能，以增强可靠性。
ActiveMQ 的用例
这些是 ActiveMQ 最常见的用例：
遗留系统集成：非常适合与依赖 JMS 或需要点对点消息传递的遗留系统集成。
企业消息传递：通常用于优先考虑高级安全性、JMS 合规性和灵活部署的企业环境。
低到中等吞吐量：适用于对吞吐量要求较低且可靠、低延迟消息传递至关重要的应用程序。
成为一名数据工程师
培养 Python 技能，成为一名专业的数据工程师。
什么是 Apache Kafka？
Apache Kafka最初由 LinkedIn 开发，用于处理公司的实时数据馈送，并于 2011 年初开源。
2012 年，Kafka 被捐赠给 Apache 软件基金会 (ASF)，并成为其顶级项目。此后，Kafka 一直由 Apache 软件基金会管理下的开源社区进行维护和开发，其中 LinkedIn、Confluent 等组织也做出了重要贡献。
Kafka 是一个分布式事件流平台，专为高吞吐量、容错和可扩展的消息传递而设计。它用 Scala 和 Java 编写，其架构针对处理实时数据流进行了优化，适合构建数据管道和事件驱动的应用程序。
Kafka 因其能够以低延迟、强大的数据保留和可重放性处理大量数据的能力而广受好评。其广泛的生态系统包括 Kafka Connect 和 Kafka Streams，可与其他数据系统集成并实时处理流。
Apache Kafka 徽标
Kafka 的特点
以下是 Kafka 最突出的特点：
高吞吐量和低延迟：针对高吞吐量和低延迟处理进行了优化，适合实时应用。
可扩展和分布式：它可以通过向集群添加更多代理来水平扩展，从而允许其处理大量数据。
容错性和持久性：通过跨多个节点复制确保数据持久性并提供内置容错功能。
事件流：支持事件流和实时数据处理，有助于日志聚合、流处理和数据集成。
可重放性：在可配置的时间段内保留数据，允许消费者根据需要重放和重新处理事件。
生态系统：提供强大的生态系统，包括 Kafka Connect、Kafka Streams 以及与众多大数据和分析工具的集成。
Kafka 的用例
这些是 Apache Kafka 最相关且最受欢迎的用例：
高吞吐量流式传输：非常适合需要实时处理大量数据的应用程序，例如日志聚合和事件源。
可扩展的微服务架构：适用于需要可扩展、容错和分布式消息传递的微服务。
数据管道和分析：通常用于构建实时数据管道和分析平台，其中数据持久性和可重放性至关重要。
如果您正在考虑使用 Kafka 处理实时数据，或者只是对这项技术感到好奇，请参加Apache Kafka 简介课程以快速了解！
ActiveMQ 与 Kafka：主要区别
为您的应用程序选择正确的消息传递平台对于保证高效的数据流、可扩展性和系统可靠性非常重要。
正如我们之前所看到的，虽然 ActiveMQ 和 Apache Kafka 都充当消息代理，但它们满足不同的需求和用例。每个都提供独特的架构、性能特征和操作功能。
让我们回顾一下不同类别的消息代理的主要区别：
建筑学
ActiveMQ 使用以代理为中心的架构，将消息存储在管理队列和主题的中央代理中。此设置依赖于消息确认和持久性存储来确保消息的可靠传递和持久性。
相比之下，Kafka 采用分布式日志架构，其中数据被分区并复制到集群中的多个代理上。Kafka 的设计将生产者和消费者分离，从而实现了高可扩展性和性能，使其成为处理分布式系统中大量数据的理想选择。
消息传递模型
ActiveMQ 同时支持点对点（队列）和发布-订阅（主题）模型，为各种消息传递场景提供了灵活性，重点关注消息传递保证。
另一方面，Kafka 主要使用基于分布式日志的发布-订阅模型。这种方法允许多个消费者从同一分区独立地、按照自己的节奏读取数据，这对于需要高吞吐量和并发处理的应用程序非常有利。
性能和吞吐量
在性能和吞吐量方面，ActiveMQ 适用于需要中等吞吐量和较低延迟的用例，但其性能可能会受到需要通过中央代理进行持久消息传递和复杂路由的影响。这可能会限制其有效处理极高数据量的能力。
相比之下，Kafka 的设计目标是高吞吐量和低延迟，每秒能 博蒂姆数据库 够处理数百万条消息。其架构针对实时数据流进行了优化，使其成为需要持续、高速数据处理的应用程序（例如日志聚合和实时分析）的首选。
可扩展性
ActiveMQ 可以通过集群和代理网络进行扩展，但这个过程可能很复杂，通常需要仔细的配置和管理。
然而，Kafka 在构建时就考虑到了可扩展性，只需向集群添加更多代理即可轻松实现水平扩展。Kafka 的分区和复制策略有助于在大量节点之间实现高效的数据管理，使其能够以最少的配置工作处理增加的负载。
容错和耐久性
ActiveMQ 使用持久存储选项和具有故障转移机制的代理集群来提供消息持久性并确保系统可以从故障中恢复而不会丢失数据。
另一方面，Kafka 通过在集群中的多个代理之间进行数据复制来提供强大的容错能力，即使在代理发生故障时也能确保高耐用性。Kafka 从其日志存储中重放消息的能力增加了额外的可靠性，允许消费者根据需要重新处理数据。
生态系统和集成
ActiveMQ 非常适合企业应用程序，尤其是那些需要符合 JMS 要求的应用程序。它支持多种消息传递协议，包括 AMQP、STOMP 和 MQTT，使其成为连接各种系统和应用程序的多功能选择。
相比之下，Kafka 拥有快速发展的生态系统，其中包括用于与各种数据源和接收器集成的 Kafka Connect 和用于实时数据处理的 Kafka Streams 等工具。它的集成功能扩展到大数据平台、云服务和其他现代技术，使其成为构建可扩展的实时数据管道和事件驱动架构的强大选择。
ActiveMQ 与 Kafka：总结
下表总结了之前讨论过的类别中 ActiveMQ 和 Kafka 之间的差异：
特征
活动消息队列
阿帕奇·卡夫卡
建筑学
以经纪商为中心
分布式日志
消息传递模型
点对点、发布-订阅
发布-订阅、分布式日志
表现
中等吞吐量、低延迟
高吞吐量、低延迟
可扩展性
通过代理网络进行复杂集群
水平扩展（易于扩展）
容错
集群、持久存储
复制、持久日志存储
耐用性
消息持久性
数据复制、可重放性
生态系统
JMS 支持，多种协议
Kafka Connect、Streams、大数据集成
现在，让我们探讨一下每个经纪人的理想用例。
何时使用ActiveMQ
ActiveMQ 是各种消息传递场景的强大选项，主要用于处理遗留系统、企业消息传递需求或特定的合规性要求。
以下是对其适用于不同用例的更详细介绍：
遗留系统集成
ActiveMQ 特别适合与依赖 Java 消息服务 (JMS) API 的旧系统集成。它实现了 JMS 规范，因此对于需要与围绕 JMS 标准设计的旧系统进行通信的应用程序来说，它是理想的选择。
此外，ActiveMQ 支持点对点消息传递（队列）和发布-订阅消息传递（主题），这对于确保与依赖这些消息传递范例的现有基础设施的兼容性至关重要。
企业留言
ActiveMQ 在高级安全功能、合规性和灵活的部署选项非常重要的企业环境中具有显著的优势。
它提供了维护消息机密性和完整性所必需的强大安全机制。它符合 JMS 标准，确保可以与遵循相同标准的其他企业系统无缝集成。
此外，ActiveMQ 支持各种部署选项，例如独立代理、集群配置和网络代理，允许企业选择最适合其基础设施和运营需求的部署模型。