#level_up

Sordor og‘a yaxshi narsani taklif qildilar. Biz ham bergan takliflariga labbay deb javob berib, yangi maqolani tayyorladik.
𝗥𝗮𝗯𝗯𝗶𝘁𝗠𝗤, 𝗞𝗮𝗳𝗸𝗮 va. 𝗔𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲𝗠𝗤 Eng muhim 7 ta farqi


🔹𝗣𝗲𝗿𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗮𝗻𝗱 𝗦𝗰𝗮𝗹𝗮𝗯𝗶𝗹ty: Kafka yuqori o’tkazuvchanlik va horizontal scalability imkoniyatini taqdim qiladi. Bu katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashuchun juda mos keladi. RabbitMQ va ActiveMQ ikkalasi ham yuqorimahsuldorlikni taklif qiladi, lekin Kafka odatda o'tkazish qobiliyati bo'yichaulardan ustun turadi, ayniqsa, katta hajmdagi ma’lumotlarni qayta ishlashsenariylarida ustundir.

🔹𝗠𝗲𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲 𝗣𝗿𝗶𝗼𝗿𝗶𝘁𝘆: RabbitMQ va ActiveMQ message ustuvorligini(prioritization) qoʻllab-quvvatlaydi, bu esa ustuvorligi yuqori boʻlganxabarlarni pastroq boʻlganlardan oldin qayta ishlash imkonini beradi. Kafkadao'rnatilgan message priority yo’q Lekin dasturchi tomonidan implement qilinishimumkin.

🔹𝗠𝗲𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲 𝗢𝗿𝗱𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴: RabbitMQ va ActiveMQ mos ravishda bitta navbat yokitopic doirasida messagelarni ketma-ketligini kafolatlaydi. Kafka topic ichidagipartition bo'yicha emas, balki partition ichida message tartibini ta'minlaydi.

🔹𝗠𝗲𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹: RabbitMQ Kengaytirilgan message queue protokoli (AMQP) boʻyicha navbatga asoslangan xabar modelidan foydalanadi, Kafka esa loggaasoslangan modeldan foydalanadi. ActiveMQ Java Message Service (JMS) standartida qurilgan va queuega asoslangan message modelidan foydalanadi.

🔹𝗗𝘂𝗿𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝘆: Har uchala message brokeri ham uzluksiz xabar almashishniqoʻllab-quvvatlaydi va xatolik yuz berganda xabarlar yoʻqolib ketmasliginitaʼminlaydi. Biroq, chidamlilikka erishish mexanizmlari uchtasi orasida farq qiladi, RabbitMQ va ActiveMQ sozlanishi chidamlilik variantlarini taklif qiladi va Kafka replication orqali o'rnatilgan chidamlilikni ta'minlaydi.

🔹𝗥𝗲𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻: RabbitMQ Mirrored Queues orqali replikatsiyani qo'llab-quvvatlaydi, Kafka esa partition replikatsiyasiga ega. ActiveMQ Primary-Replicareplikatsiya mexanizmidan foydalanadi.

🔹𝗦𝘁𝗿𝗲𝗮𝗺 𝗣𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝗻𝗴: Kafka Kafka Streams orqali native streamni qayta ishlashimkoniyatlarini taqdim etadi, xuddi shunday RabbitMQ ham streamni qaytaishlashni taklif qiladi, ActiveMQ esa streamni qayta ishlash uchun uchinchi tomonkutubxona(third-party library)lariga tayanadi.
Arslan Ahmad

Maqolani to'liq shaklini tez kunlarda e'lon qilamiz.

Sharing with you the channel with AlgoExpert and SystemsExpert videos. Please use only for learning purposes.

I have made the channel private. Join the channel via the link: https://t.me/+Oyz0o8Ho9EVjYmFi

Shorts links:
Algorithms and Data Structures
0. Data Structures Crash Course
1. Easy
2. Medium
3. Hard
4. Very hard
5. Extremely hard

System Design
1. Systems Design Fundamentals
2. Systems Design Interview Questions

Interview Tips Tricks

Behavioral Interview Preparation

#algorithms #data_structures #system_design #behavioral #algoexpert

Concurrency va parallelism

🔸 Sizga kompyuter bir vaqtning o’zida millionlab ishlarni qilayotgandek tuyuladimi? Agar shunday bo’lsa bu maqolani o’qing va aslida unaqa emasligini tushunib oling.

🔸 Prosessorning har bir miyyasida bir vaqtning o’zida faqat 1 dona amal bajarilshi mumkin. Masalan, 4 core’li CPU’si bor kompyuterda bir vaqtning o’zida maksimum 4 dona task bajarilishi mumkin. Lekin kompyuterdagi qilinishi kerak bo’lgan ammallar soni bilan CPU core(miyya)lari soni bir xil bo’lishining iloji yo’q...

🖇 Maqolaning davomini o'qish

✍️ @azizbekhojimurodov

Clean Architectures in Python

Автор: Leonardo Giordani
Год издания: 2022

#python #en

Скачать книгу

Python Concurrency with asyncio

Автор: Matthew Fowler
Год издания: 2022

#python #en

Скачать книгу