目次
RabbitMQ と Kafka: メッセージング システムの長所と短所の分析
はじめに
RabbitMQ
利点:
欠点:
コード例:
Kafka
比較
ホームページ Java &#&チュートリアル RabbitMQ と Kafka: メッセージング システムの長所と短所の比較

RabbitMQ と Kafka: メッセージング システムの長所と短所の比較

Feb 01, 2024 am 09:06 AM
kafka rabbitmq メッセージング メモリ使用量

RabbitMQ と Kafka: メッセージング システムの長所と短所の比較

RabbitMQ と Kafka: メッセージング システムの長所と短所の分析

はじめに

RabbitMQ と Kafka はどちらも人気のあるメッセージング システムですが、さまざまな長所と短所があります。この記事では、これら 2 つのシステムを比較し、その使用法を示すコード例をいくつか示します。

RabbitMQ

RabbitMQ は、Erlang で書かれたオープンソースのメッセージング システムです。 AMQP、MQTT、STOMP などの複数のメッセージング プロトコルをサポートします。 RabbitMQ は信頼性の高いメッセージング システムであり、メッセージ配信が保証されています。また、高スループットと低遅延も特徴です。

利点:

  • 使用と展開が簡単
  • 複数のメッセージング プロトコルをサポート
  • 信頼性の高いメッセージング
  • 高スループットと低スループットレイテンシ
  • 豊富なプラグイン エコシステム

欠点:

  • 複雑さ: RabbitMQ は構成と管理が複雑になる場合があります。
  • メモリ使用量: RabbitMQ はメッセージを保存するために大量のメモリを必要とします。
  • パフォーマンス: RabbitMQ は Kafka ほどパフォーマンスが良くない可能性があります。

コード例:

import pika

# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))

# 创建一个通道
channel = connection.channel()

# 声明一个队列
channel.queue_declare(queue='hello')

# 定义一个回调函数来处理接收到的消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print("Received message: {}".format(body))

# 开始监听队列
channel.basic_consume(queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)

# 等待消息
channel.start_consuming()
ログイン後にコピー

Kafka

Kafka は、Scala で書かれたオープンソースのメッセージング システムです。パブリッシュ/サブスクライブと呼ばれるメッセージング パターンをサポートしています。 Kafka は分散メッセージング システムです。つまり、複数のサーバーにメッセージを保存できます。 Kafka は信頼性の高いメッセージング システムであり、メッセージの配信が保証されています。また、高スループットと低遅延も特徴です。

利点:

  • 高スループットと低遅延
  • 分散型でスケーラブル
  • 強力な耐障害性
  • 複数のデータ形式をサポート
  • 使用と管理が簡単

欠点:

  • 複雑さ:Kafka は構成と管理が複雑になる場合があります。
  • 学習曲線: Kafka の学習曲線は急勾配になる可能性があります。
  • 信頼性: Kafka は、厳密に信頼できるメッセージング システムではありません。

コード例:

from kafka import KafkaProducer

# 创建一个Kafka生产者
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'])

# 发送一条消息
producer.send('hello', b'Hello, world!')

# 刷新缓冲区中的消息
producer.flush()
ログイン後にコピー

比較

次の表では、RabbitMQ と Kafka の長所と短所を比較します。

#機能RabbitMQ##信頼性は Noスループット高高レイテンシ低低分散NoYesスケーラビリティ良い良い使いやすさ良い難しい学習曲線平坦急峻なエコシステム豊富な豊富なRabbitMQ と Kafka はどちらも人気のあるメッセージング システムですが、それぞれに異なる長所と短所があります。 RabbitMQ は使用とデプロイが簡単ですが、Kafka はスループットが高く、レイテンシが低くなります。最終的に、どのメッセージング システムを選択するかは、特定のニーズによって異なります。
Kafka
結論

以上がRabbitMQ と Kafka: メッセージング システムの長所と短所の比較の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Xiaohonshu でメモリをクリーニングする詳細な手順 Xiaohonshu でメモリをクリーニングする詳細な手順 Apr 26, 2024 am 10:43 AM

1. 小紅書を開き、右下隅の「自分」をクリックします。 2. 設定アイコンをクリックし、「一般」をクリックします。 3. 「キャッシュのクリア」をクリックします。

Deepseekをローカルで微調整する方法 Deepseekをローカルで微調整する方法 Feb 19, 2025 pm 05:21 PM

Deepseekクラスモデルのローカル微調整は、コンピューティングリソースと専門知識が不十分であるという課題に直面しています。これらの課題に対処するために、次の戦略を採用できます。モデルの量子化:モデルパラメーターを低精度の整数に変換し、メモリフットプリントを削減します。小さなモデルを使用してください。ローカルの微調整を容易にするために、より小さなパラメーターを備えた前提型モデルを選択します。データの選択と前処理:高品質のデータを選択し、適切な前処理を実行して、モデルの有効性に影響を与えるデータ品質の低下を回避します。バッチトレーニング:大規模なデータセットの場合、メモリオーバーフローを回避するためにトレーニングのためにバッチにデータをロードします。 GPUでの加速:独立したグラフィックカードを使用して、トレーニングプロセスを加速し、トレーニング時間を短縮します。

Huawei端末のメモリが足りない場合の対処法(メモリ不足の問題を解決する実践的な方法) Huawei端末のメモリが足りない場合の対処法(メモリ不足の問題を解決する実践的な方法) Apr 29, 2024 pm 06:34 PM

ファーウェイ携帯電話のメモリ不足は、モバイルアプリケーションやメディアファイルの増加に伴い、多くのユーザーが直面する一般的な問題となっています。ユーザーが携帯電話のストレージ容量を最大限に活用できるように、この記事では、Huawei 携帯電話のメモリ不足の問題を解決するためのいくつかの実用的な方法を紹介します。 1. キャッシュのクリーンアップ: 履歴レコードと無効なデータを削除してメモリ領域を解放し、アプリケーションによって生成された一時ファイルをクリアします。 Huawei携帯電話の設定で「ストレージ」を見つけ、「キャッシュのクリア」をクリックし、「キャッシュのクリア」ボタンを選択してアプリケーションのキャッシュファイルを削除します。 2. 使用頻度の低いアプリケーションをアンインストールする: メモリ領域を解放するには、使用頻度の低いアプリケーションをいくつか削除します。電話画面の上部にドラッグし、削除したいアプリケーションの「アンインストール」アイコンを長押しして、確認ボタンをクリックするとアンインストールが完了します。 3.モバイルアプリへ

nuScenes の最新 SOTA | SparseAD: スパース クエリは効率的なエンドツーエンドの自動運転に役立ちます。 nuScenes の最新 SOTA | SparseAD: スパース クエリは効率的なエンドツーエンドの自動運転に役立ちます。 Apr 17, 2024 pm 06:22 PM

先頭と開始点に書かれている エンドツーエンドのパラダイムでは、統一されたフレームワークを使用して自動運転システムのマルチタスクを実現します。このパラダイムの単純さと明確さにも関わらず、サブタスクにおけるエンドツーエンドの自動運転手法のパフォーマンスは、依然としてシングルタスク手法に比べてはるかに遅れています。同時に、以前のエンドツーエンド手法で広く使用されていた高密度鳥瞰図 (BEV) 機能により、より多くのモダリティやタスクに拡張することが困難になります。ここでは、スパース検索中心のエンドツーエンド自動運転パラダイム (SparseAD) が提案されています。このパラダイムでは、スパース検索は、高密度の BEV 表現を使用せずに、空間、時間、タスクを含む運転シナリオ全体を完全に表します。具体的には、統合されたスパース アーキテクチャが、検出、追跡、オンライン マッピングなどのタスク認識のために設計されています。さらに、重い

Edge ブラウザがメモリを大量に消費する場合の対処方法 Edge ブラウザがメモリを大量に消費する場合の対処方法 Edge ブラウザがメモリを大量に消費する場合の対処方法 Edge ブラウザがメモリを大量に消費する場合の対処方法 May 09, 2024 am 11:10 AM

1. まず、Edge ブラウザに入り、右上隅にある 3 つの点をクリックします。 2. 次に、タスクバーの[拡張機能]を選択します。 3. 次に、不要なプラグインを閉じるかアンインストールします。

わずか 250 ドルで、Hugging Face のテクニカル ディレクターが Llama 3 を段階的に微調整する方法を教えます わずか 250 ドルで、Hugging Face のテクニカル ディレクターが Llama 3 を段階的に微調整する方法を教えます May 06, 2024 pm 03:52 PM

Meta が立ち上げた Llama3、MistralAI が立ち上げた Mistral および Mixtral モデル、AI21 Lab が立ち上げた Jamba など、おなじみのオープンソースの大規模言語モデルは、OpenAI の競合相手となっています。ほとんどの場合、モデルの可能性を最大限に引き出すには、ユーザーが独自のデータに基づいてこれらのオープンソース モデルを微調整する必要があります。単一の GPU で Q-Learning を使用して、大規模な言語モデル (Mistral など) を小規模な言語モデルに比べて微調整することは難しくありませんが、Llama370b や Mixtral のような大規模なモデルを効率的に微調整することは、これまで課題として残されています。 。したがって、HuggingFace のテクニカル ディレクター、Philipp Sch 氏は次のように述べています。

win11はwin10よりメモリ消費量が少ないのでしょうか? win11はwin10よりメモリ消費量が少ないのでしょうか? Apr 18, 2024 am 12:57 AM

はい、全体的に、Win11 は Win10 よりもメモリ使用量が少なくなります。最適化には、システム カーネルの軽量化、メモリ管理の改善、新しい休止オプション、バックグラウンド プロセスの削減などが含まれます。テストの結果、Win11 のメモリ フットプリントは、同様の構成の Win10 よりも通常 5 ~ 10% 低いことが示されています。ただし、メモリ使用量はハードウェア構成、アプリケーション、システム設定によっても影響されます。

AIの波の影響は明らかで、トレンドフォースは今四半期のDRAMメモリとNANDフラッシュメモリの契約価格の上昇予測を上方修正した。 AIの波の影響は明らかで、トレンドフォースは今四半期のDRAMメモリとNANDフラッシュメモリの契約価格の上昇予測を上方修正した。 May 07, 2024 pm 09:58 PM

TrendForceの調査レポートによると、AIの波はDRAMメモリとNANDフラッシュメモリ市場に大きな影響を与えています。 5 月 7 日のこのサイトのニュースで、TrendForce は本日の最新調査レポートの中で、同庁が今四半期 2 種類のストレージ製品の契約価格の値上げを拡大したと述べました。具体的には、TrendForce は当初、2024 年第 2 四半期の DRAM メモリの契約価格が 3 ~ 8% 上昇すると予測していましたが、現在は NAND フラッシュ メモリに関しては 13 ~ 18% 上昇すると予測しています。 18%、新しい推定値は 15% ~ 20% ですが、eMMC/UFS のみが 10% 増加しています。 ▲画像出典 TrendForce TrendForce は、同庁は当初、今後も継続することを期待していたと述べた。

See all articles