RabbitMQ در مقابل کافکا در مقابل ActiveMQ در فین تک: راهنمای مقایسه ای با موارد استفاده، چالش ها و راه حل ها

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
در دنیای پرسرعت فناوری مالی (فین تک)، نیاز به ارتباط قابل اعتماد، مقیاس پذیر و در زمان واقعی بین خدمات حیاتی است. RabbitMQ، Apache Kafka و ActiveMQ سه مورد از پرکاربردترین سیستم‌های پیام‌رسان هستند که هر کدام مزایای منحصر به فردی را برای موارد مختلف استفاده از فین‌تک ارائه می‌کنند. در این مقاله، این سیستم‌ها را با مثال‌های کاربردی و مرتبط با فین‌تک بررسی می‌کنیم، چالش‌های رایج را مورد بحث قرار می‌دهیم و راه‌حل‌های عملی برای غلبه بر آنها ارائه می‌کنیم.

سیستم های پیام رسانی در فین تک چیست؟سیستم‌های پیام‌رسان به سرویس‌ها و اجزای مختلف در یک برنامه فین‌تک اجازه می‌دهند تا به صورت ناهمزمان با هم ارتباط برقرار کنند. این در هنگام برخورد با تراکنش‌ها، پرداخت‌ها، جریان داده‌های بی‌درنگ و به‌روزرسانی‌های حساب در چندین سیستم ضروری است. سیستم‌های پیام‌رسان ارتباطات قابل اعتماد، مقیاس‌پذیر و جداشده را تضمین می‌کنند، دقیقاً مانند اینکه بانک‌ها و درگاه‌های پرداخت چگونه داده‌ها را به صورت ایمن و بدون اتصال مستقیم بلادرنگ مبادله می‌کنند.

1. RabbitMQ: مورد استفاده – پردازش پرداخت در زمان واقعی

مورد استفاده:

در برنامه‌های فین‌تک، درگاه‌های پرداخت و سیستم‌های تراکنش باید پرداخت‌ها را در زمان واقعی پردازش کنند. هنگامی که مشتری شروع به پرداخت می کند، سیستم باید روش پرداخت را تأیید کند، حساب را بدهکار کند و خدمات مختلف (مانند کشف تقلب، ثبت تراکنش، خدمات اطلاع رسانی) را از وضعیت پرداخت مطلع کند.

RabbitMQ برای مدیریت این نوع پردازش پرداخت بلادرنگ که در آن پیام ها باید به طور قابل اعتماد و فوری به چندین سرویس تحویل داده شوند، ایده آل است.

چالش های رایج با RabbitMQ در فین تک

تأخیر در تأیید پیام: اگر مشتریان برای تأیید پیام های پردازش پرداخت بیش از حد طول بکشد، می تواند باعث ایجاد گلوگاه در سیستم شود.راه حل: از تأییدیه‌های دستی همراه با محدودیت‌های پیش واکشی برای کنترل تعداد پیام‌های تأیید نشده استفاده کنید و اطمینان حاصل کنید که مصرف‌کنندگان پرداخت‌ها را به‌طور مؤثر پردازش می‌کنند.

channel.BasicQos(0, 10, false); // Limits the number of unacknowledged messages

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

مقیاس بندی مصرف کنندگان: با افزایش تعداد تراکنش‌ها، RabbitMQ می‌تواند در مقیاس‌بندی تعداد مصرف‌کنندگانی که پرداخت‌ها را انجام می‌دهند، با مشکلاتی مواجه شود.راه حل: الف را اجرا کنید RabbitMQ خوشه بندی کنید و از چندین نمونه مصرف کننده برای مقیاس افقی خدمات پردازش پرداخت استفاده کنید.

مثال کد عملی: RabbitMQ در پردازش پرداخت

Producer code (initiating a payment):

var factory = new ConnectionFactory() { HostName = “localhost” };
using var connection = factory.CreateConnection();
using var channel = connection.CreateModel();
channel.QueueDeclare(queue: “payment_queue”, durable: true, exclusive: false, autoDelete: false, arguments: null);

string paymentMessage = “Payment initiated for $100”;
var body = Encoding.UTF8.GetBytes(paymentMessage);

channel.BasicPublish(exchange: “”, routingKey: “payment_queue”, basicProperties: null, body: body);
Console.WriteLine(“Payment sent: {0}”, paymentMessage);

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

Consumer code (processing the payment):

using RabbitMQ.Client.Events;
channel.QueueDeclare(queue: “payment_queue”, durable: true, exclusive: false, autoDelete: false, arguments: null);

var consumer = new EventingBasicConsumer(channel);
consumer.Received += (model, ea) =>
{
var body = ea.Body.ToArray();
var message = Encoding.UTF8.GetString(body);
Console.WriteLine(“Processing payment: {0}”, message);
channel.BasicAck(ea.DeliveryTag, false); // Acknowledge the message
};

channel.BasicConsume(queue: “payment_queue”, autoAck: false, consumer: consumer);

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

2. Kafka: Use Case – Transaction Stream Processing for Fraud Detection

مورد استفاده:در فین‌تک، سیستم‌های تشخیص تقلب بر تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های تراکنش در زمان واقعی متکی هستند. کافکا به دلیل توان عملیاتی بالا و توانایی مدیریت جریان داده های بلادرنگ برای پردازش جریانی مناسب است. تراکنش‌های سرویس‌های مختلف در موضوعات کافکا منتشر می‌شوند و در زمان واقعی پردازش می‌شوند تا ناهنجاری‌ها، رفتارهای مشکوک یا الگوهای کلاهبرداری را شناسایی کنند.

کافکا برای نظارت بر تراکنش در مقیاس بزرگ مناسب است که در آن هر تراکنش باید ثبت، پردازش و تجزیه و تحلیل شود تا تقلب احتمالی را مشخص کند.

چالش های رایج با کافکا در فین تک

از دست دادن پیام: در سیستم‌های تراکنش با حجم بالا، پیکربندی نادرست می‌تواند منجر به از دست رفتن پیام‌های تراکنش شود.

راه حل: از acks برای اطمینان از تایید پیام ها توسط کارگزاران قبل از تولید موفقیت آمیز استفاده کنید. acks=all را برای تحویل تضمینی تنظیم کنید.

var config = new ProducerConfig { BootstrapServers = “localhost:9092”, Acks = “all” };

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

تاخیر مصرف کننده: در محیط‌های با توان عملیاتی بالا، مصرف‌کنندگان ممکن است با جریان داده‌های تراکنش همراه نباشند، که منجر به تاخیر در کشف تقلب می‌شود.راه حل: از گروه های مصرف کننده برای توزیع بار در بین مصرف کنندگان متعدد و تقسیم تراکنش ها بر اساس حساب یا منطقه برای موازی سازی پردازش استفاده کنید.

مثال کد عملی: کافکا برای کشف تقلبProducer code (publishing transactions for fraud detection):

var config = new ProducerConfig { BootstrapServers = “localhost:9092” };

using var producer = new ProducerBuilder<Null, string>(config).Build();
await producer.ProduceAsync(“transaction_stream”, new Message<Null, string> { Value = “Transaction of $500 from account 12345” });

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

Consumer code (processing transactions for fraud analysis):

var config = new ConsumerConfig { GroupId = “fraud_detection_group”, BootstrapServers = “localhost:9092”, AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest };

using var consumer = new ConsumerBuilder<Null, string>(config).Build();
consumer.Subscribe(“transaction_stream”);

while (true)
{
var consumeResult = consumer.Consume();
Console.WriteLine(“Analyzing transaction: ” + consumeResult.Message.Value);
}

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

3. ActiveMQ: Use Case – Loan Application Processing

مورد استفاده:

در یک پلتفرم فین‌تک، درخواست‌های وام توسط چندین تیم پردازش می‌شوند: تأیید، ارزیابی ریسک و تأیید. هر مرحله از فرآیند تایید وام ممکن است زمان بر باشد و سیستم باید از تحویل قابل اعتماد داده های درخواست وام بین هر بخش اطمینان حاصل کند. ActiveMQ در چنین سناریوهایی با اطمینان از تحویل مطمئن پیام با پشتیبانی از پروتکل های پیام رسانی متعدد، برتری می یابد.

**ActiveMQ **برای مدیریت ارتباطات قابل اعتماد و ناهمزمان در جریان های کاری که دارای مراحل متعدد هستند، مانند سیستم های پردازش وام، به خوبی کار می کند.

چالش های رایج با ActiveMQ در فین تک

پردازش آهسته پیام: در یک محیط با حجم بالا، مصرف‌کنندگان ممکن است درخواست‌های وام را خیلی آهسته پردازش کنند که منجر به تاخیر می‌شود.راه حل: از مصرف کنندگان همزمان استفاده کنید و مجموعه های موضوعی را برای پردازش چندین درخواست وام به صورت موازی بهینه کنید.

شکست کارگزار: کارگزاران ActiveMQ ممکن است تحت بارهای سنگین شکست بخورند که منجر به از کار افتادن سیستم شود.راه حل: برای اطمینان از اینکه پیام ها همیشه پردازش می شوند، حتی در صورت شکست کارگزار، خوشه بندی ActiveMQ یا یک استراتژی شکست را اجرا کنید.

مثال کد عملی: ActiveMQ در پردازش درخواست وامProducer code (sending loan applications):

using Apache.NMS;
using Apache.NMS.ActiveMQ;

var factory = new ConnectionFactory(“tcp://localhost:61616”);
using var connection = factory.CreateConnection();
using var session = connection.CreateSession();
var destination = session.GetQueue(“loan_queue”);

using var producer = session.CreateProducer(destination);
var message = session.CreateTextMessage(“Loan Application: John Doe, $10,000”);
producer.Send(message);
Console.WriteLine(“Sent loan application: {0}”, message.Text);

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

Consumer code (processing loan applications):

using Apache.NMS;
using Apache.NMS.ActiveMQ;

var factory = new ConnectionFactory(“tcp://localhost:61616”);
using var connection = factory.CreateConnection();
using var session = connection.CreateSession();
var destination = session.GetQueue(“loan_queue”);

using var consumer = session.CreateConsumer(destination);
var message = consumer.Receive() as ITextMessage;
Console.WriteLine(“Processing loan application: {0}”, message.Text);


وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

چالش ها و راه حل های رایج در سیستم های پیام رسانی فین تک

مقیاس پذیری: در برنامه های فین تک با حجم بالا، مقیاس پذیری برای مدیریت میلیون ها تراکنش یا رویداد پرداخت بسیار مهم است.راه حل: برای RabbitMQ، از خوشه بندی استفاده کنید و تعداد نمونه های مصرف کننده را افزایش دهید. در کافکا، بر اساس پارتیشن بندی موضوعات مقیاس بندی کنید. برای ActiveMQ، مطمئن شوید که تنظیمات خوشه‌بندی و failover وجود دارد.

از دست دادن پیام: از دست دادن یک پیام در فین تک بسیار مهم است، به خصوص اگر جزئیات پرداخت یا تراکنش باشد.راه حل: تنظیمات تأیید و دوام مناسب را پیکربندی کنید. برای RabbitMQ و ActiveMQ، از ماندگاری پیام اطمینان حاصل کنید. در کافکا، از acks=all برای تضمین تحویل استفاده کنید.

عملکرد مصرف کننده: پردازش کند مصرف کننده می تواند رسیدگی به تراکنش ها یا تاییدیه های وام را به تاخیر بیاندازد.

راه حل: از مصرف کنندگان همزمان استفاده کنید، تنظیمات پیش واکشی را در RabbitMQ تنظیم کنید، از گروه های مصرف کننده در کافکا استفاده کنید، و thread pools را در ActiveMQ برای پردازش سریع تر پیکربندی کنید.

نظارت و هشدار: مسائلی مانند تاخیر مصرف کننده، از دست دادن پیام یا عملکرد کند باید زود تشخیص داده شوند.

راه حل: ابزارهای نظارتی مانند Prometheus، Grafana و Datadog را برای ردیابی سلامت سیستم و دریافت هشدارها در صورت بروز مشکل، پیاده سازی کنید.

نتیجه گیریدر فین‌تک، انتخاب سیستم پیام‌رسانی مناسب – RabbitMQ، Kafka، یا ActiveMQ – به موارد استفاده خاص شما بستگی دارد:

RabbitMQ برای پردازش پرداخت بلادرنگ ایده آل است، جایی که قابلیت اطمینان پیام و تحویل فوری بسیار مهم است.
کافکا برای کشف کلاهبرداری و نظارت بر تراکنش از طریق پخش جریانی در زمان واقعی و با سرعت بالا عالی است.
ActiveMQ در جریان‌های کاری مانند پردازش وام، که در آن تحویل مطمئن در چندین مرحله ضروری است، به خوبی کار می‌کند.

درک چالش ها و دانستن نحوه پیکربندی این سیستم ها، تجربه پیام رسانی روان و قابل اعتماد را در برنامه های فین تک تضمین می کند.

LinkedIn Account : لینکدینTwitter Account: توییتراعتبار: گرافیک از نرم افزار RST تهیه شده است

channel.BasicQos(0, 10, false); // Limits the number of unacknowledged messages

var factory = new ConnectionFactory() { HostName = "localhost" };
using var connection = factory.CreateConnection();
using var channel = connection.CreateModel();
channel.QueueDeclare(queue: "payment_queue", durable: true, exclusive: false, autoDelete: false, arguments: null);

string paymentMessage = "Payment initiated for $100";
var body = Encoding.UTF8.GetBytes(paymentMessage);

channel.BasicPublish(exchange: "", routingKey: "payment_queue", basicProperties: null, body: body);
Console.WriteLine("Payment sent: {0}", paymentMessage);

using RabbitMQ.Client.Events;
channel.QueueDeclare(queue: "payment_queue", durable: true, exclusive: false, autoDelete: false, arguments: null);

var consumer = new EventingBasicConsumer(channel);
consumer.Received += (model, ea) =>
{
    var body = ea.Body.ToArray();
    var message = Encoding.UTF8.GetString(body);
    Console.WriteLine("Processing payment: {0}", message);
    channel.BasicAck(ea.DeliveryTag, false); // Acknowledge the message
};

channel.BasicConsume(queue: "payment_queue", autoAck: false, consumer: consumer);

var config = new ProducerConfig { BootstrapServers = "localhost:9092", Acks = "all" };

var config = new ProducerConfig { BootstrapServers = "localhost:9092" };

using var producer = new ProducerBuilder<Null, string>(config).Build();
await producer.ProduceAsync("transaction_stream", new Message<Null, string> { Value = "Transaction of $500 from account 12345" });

var config = new ConsumerConfig { GroupId = "fraud_detection_group", BootstrapServers = "localhost:9092", AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest };

using var consumer = new ConsumerBuilder<Null, string>(config).Build();
consumer.Subscribe("transaction_stream");

while (true)
{
    var consumeResult = consumer.Consume();
    Console.WriteLine("Analyzing transaction: " + consumeResult.Message.Value);
}

using Apache.NMS;
using Apache.NMS.ActiveMQ;

var factory = new ConnectionFactory("tcp://localhost:61616");
using var connection = factory.CreateConnection();
using var session = connection.CreateSession();
var destination = session.GetQueue("loan_queue");

using var producer = session.CreateProducer(destination);
var message = session.CreateTextMessage("Loan Application: John Doe, $10,000");
producer.Send(message);
Console.WriteLine("Sent loan application: {0}", message.Text);

using Apache.NMS;
using Apache.NMS.ActiveMQ;

var factory = new ConnectionFactory("tcp://localhost:61616");
using var connection = factory.CreateConnection();
using var session = connection.CreateSession();
var destination = session.GetQueue("loan_queue");

using var consumer = session.CreateConsumer(destination);
var message = consumer.Receive() as ITextMessage;
Console.WriteLine("Processing loan application: {0}", message.Text);

![kafkacomparison](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mhvqlcqm7eoxl5bl8aq0.png)