回复”资源“获取更多资源

关于 Apache Pulsar

Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
GitHub 地址：http://github.com/apache/pulsar/

介绍

最近，我一直在研究 Pulsar 及其与 Kafka 的比较。通过快速搜索，你会看到这两个最著名的开源消息传递系统之间正在进行的"战争"。

作为 Kafka 的用户，我着实对 Kafka 的某些问题感到困惑，但 Pulsar 却让人眼前一亮、令我非常兴奋。所以最后，我设法花了一些时间了解背景资料，并且做了很多研究。在本文中，我将重点介绍 Pulsar 的优势，并说明 Pulsar 胜于 Kafka 的理由。让我们开始！

Kafka 基础知识

Kafka 是消息传递系统之王。它由 LinkedIn 于 2011 年创建，并在 Confluent 的支持下得到了广泛的传播。Confluent 已向开源社区发布了许多新功能和附加组件，例如用于模式演化的 Schema Registry，用于从其他数据源轻松流式传输的 Kafka Connect 等。数据库到 Kafka，Kafka Streams 进行分布式流处理，最近使用 KSQL 对 Kafka topic 执行类似 SQL 的查询等等。

Kafka 快速，易于安装，非常受欢迎，可用于广泛的范围或用例。从开发人员的角度来看，尽管 Apache Kafka 一直很友好，但在操作运维方面却是一团糟。因此，让我们回顾一下 Kafka 的一些痛点。

Kafka 演示^[2]

Kafka 的诸多痛点

•扩展 Kafka 十分棘手，这是由于 broker 与存储数据的耦合架构结构所致。剥离一个 broker 意味着它必须复制 topic 分区和副本，这非常耗时；•没有与租户完全隔离的本地多租户；•存储会变得非常昂贵，尽管可以长时间存储数据，但是由于成本问题却很少用到它；•万一副本不同步，有可能丢失消息；•必须提前计划和计算 broker、topic、分区和副本的数量（确保计划的未来使用量增长），以避免扩展问题，这非常困难；•如果仅需要消息传递系统，则使用偏移量可能会很复杂；•集群重新平衡会影响相连的生产者和消费者的性能；•MirrorMaker^[3] Geo 复制机制存在问题。像 Uber 这样的公司已经创建了自己的解决方案来克服这些问题。

如您所见，大多数问题与操作运维方面有关。尽管安装起来相对容易，但 Kafka 难以管理和调优。而且，它也缺乏应有的灵活和弹性。

Pulsar 基础知识

Pulsar 由 Yahoo！在 2013 年创建，并于 2016 年捐赠给 Apache 基金会。Pulsar 现在是 Apache 软件基金会的顶级项目。Yahoo！、Verizon、Twitter 等公司已在生产中使用它来处理成千上万消息。它具有运行成本低、灵活等特性。Pulsar 旨在解决 Kafka 的大部分难题，使其更易于扩展。

Pulsar 非常灵活：它既可以应用于像 Kafka 这样的分布式日志应用场景，也可以应用于像 RabbitMQ 这样的纯消息传递系统场景。它支持多种类型的订阅、多种交付保证、保留策略以及处理模式演变的方法，以及其他诸多特性。

Pulsar 架构图^[4]

Pulsar 的特性

•内置多租户，不同的团队可以使用相同的集群并将其隔离，解决了许多管理难题。它支持隔离、身份验证、授权和配额；•多层体系结构：Pulsar 将所有 topic 数据存储在由 Apache BookKeeper 支持的专业数据层中。存储和消息传递的分离解决了扩展、重新平衡和维护集群的许多问题。它还提高了可靠性，几乎不可能丢失数据。另外，在读取数据时可以直连 BookKeeper，且不影响实时摄取。例如，可以使用 Presto 对 topic 执行 SQL 查询，类似于 KSQL，但不会影响实时数据处理；•虚拟 topic：由于采用 n 层体系结构，因此对 topic 的数量没有限制，topic 及其存储是分离的。用户还可以创建非持久性 topic；•N 层存储：Kafka 的一个问题是，存储费用可能变高。因此，它很少用于存储"冷"数据，并且消息经常被删除，Apache Pulsar 可以借助分层存储自动将旧数据卸载到 Amazon S3 或其他数据存储系统，并且仍然向客户端展示透明视图；Pulsar 客户端可以从时间开始节点读取，就像所有消息都存在于日志中一样；•Pulsar Function：易于部署、轻量级计算过程、对开发人员友好的 API，无需运行自己的流处理引擎（如 Kafka）；•安全性：它具有内置的代理、多租户安全性、可插拔的身份验证等特性；•快速重新平衡：分区被分为易于重新平衡的分片；•服务器端重复数据删除和无效字段：无需在客户端中执行此操作，也可以在压缩期间删除重复数据；•内置 Schema registry（架构注册表）：支持多种策略，易于操作；•地理复制和内置 Discovery：易于将集群复制到多个区域；•集成的负载均衡器和 Prometheus 指标；•多重集成：Kafka、RabbitMQ 等；•支持多种编程语言，例如 GoLang、Java、Scala、Node、Python…...•分片和数据分区在服务器端透明进行，客户端不需要了解分片与分区数据。

Pulsar 特性列表: ^[5]

Pulsar 入门

Pulsar 入门非常容易。使用前提是安装 JDK。

1.下载 Pulsar 并解压缩（备注：目前 Apache Pulsar 最新版本为 2.7.0）：

$ wget https://archive.apache.org/dist/pulsar/pulsar-2.6.1/apache-pulsar-2.6.1-bin.tar.gz

2.下载连接器（可选）：

$ wget https://archive.apache.org/dist/pulsar/pulsar-2.6.1/connectors/{connector}-2.6.1.nar

3.下载 nar 文件后，将文件复制到 Pulsar 目录中的 Connectors 目录

4.启动 Pulsar！

$ bin/pulsar standalone

Pulsar 提供了一个称为 Pulsar-Client 的 CLI 工具，我们可以使用它与集群进行交互。

生产消息：

$ bin/pulsar-client produce my-topic --messages "hello-pulsar"

消费消息：

$ bin/pulsar-client consume my-topic -s "first-subscription"

Akka 流示例

举一个客户端示例，我们在 Akka 上使用 Pulsar4s。

首先，我们需要创建一个 Source 来消费数据流，所需要的只是一个函数，该函数将按需创建消费者并查找消息 ID：

val topic = Topic("persistent://standalone/mytopic")val consumerFn = () => client.consumer(ConsumerConfig(topic, subscription)) 

然后，我们传递 ConsumerFn 函数来创建源：

import com.sksamuel.pulsar4s.akka.streams._val pulsarSource = source(consumerFn, Some(MessageId.earliest)) 

Akka 源的物化值是 Control 的一个实例，该对象提供了一种"关闭"方法，可用于停止消费消息。现在，我们可以像往常一样使用 Akka Streams 处理数据。

要创建一个接收器：

val topic = Topic("persistent://standalone/mytopic")val producerFn = () => client.producer(ProducerConfig(topic))import com.sksamuel.pulsar4s.akka.streams._val pulsarSink = sink(producerFn)

完整示例摘自 Pulsar4s^[6]。

object Example {  import com.sksamuel.pulsar4s.{ConsumerConfig, MessageId, ProducerConfig, PulsarClient, Subscription, Topic}  import org.apache.pulsar.client.api.Schema  implicit val system: ActorSystem = ActorSystem()  implicit val materializer: ActorMaterializer = ActorMaterializer()  implicit val schema: Schema[Array[Byte]] = Schema.BYTES  val client = PulsarClient("pulsar://localhost:6650")  val intopic = Topic("persistent://sample/standalone/ns1/in")  val outtopic = Topic("persistent://sample/standalone/ns1/out")  val consumerFn = () => client.consumer(ConsumerConfig(topics = Seq(intopic), subscriptionName = Subscription("mysub")))  val producerFn = () => client.producer(ProducerConfig(outtopic))  val control = source(consumerFn, Some(MessageId.earliest))    .map { consumerMessage => ProducerMessage(consumerMessage.data) }    .to(sink(producerFn)).run()  Thread.sleep(10000)  control.stop()}

Pulsar Function 示例

Pulsar Function 处理来自一个或多个 topic 的消息，对其进行转换并将结果输出到另一个 topic：

Pulsar Function^[7]

可以在两个接口之间进行选择以编写函数：

•语言原生接口：不需要特定的 Pulsar 库或特殊的依赖项；无法访问上下文，仅支持 Java 和 Python；•Pulsar Function SDK：可用于 Java / Python / Go，并提供更多功能，比如访问上下文对象。

只需编写一个简单的函数即可使用语言原生接口转换消息：

def process(input):return "{}!".format(input)

用 Python 编写的这个简单函数只是向所有传入的字符串添加一个感叹号，并将结果字符串发布到 topic。

使用 SDK 需要导入依赖项，例如在 Go 中，我们可以编写：

package mainimport ("context""fmt""github.com/apache/pulsar/pulsar-function-go/pf")func HandleRequest(ctx context.Context, in []byte) error {fmt.Println(string(in) + "!")return nil}func main() {pf.Start(HandleRequest)}

如果要发布无服务器功能并将其部署到集群，可以使用 Pulsar-Admin CL；如果使用 Python，我们可以编写：

$ bin/pulsar-admin functions create \--py ~/router.py \--classname router.RoutingFunction \--tenant public \--namespace default \--name route-fruit-veg \--inputs persistent://public/default/basket-itemsPulsar Function 的一个重要功能是用户可以在发布该函数时设置交付保证：$ bin/pulsar-admin functions create \--name my-effectively-once-function \--processing-guarantees EFFECTIVELY_ONCE

有以下选择：

Pulsar 的优势

与 Kafka 相比，让我们回顾下 Pulsar 的主要优势：

•更多功能：Pulsar Function、多租户、Schema registry、n 层存储、多种消费模式和持久性模式等；•更大的灵活性：3 种订阅类型（独占，共享和故障转移），用户可以在一个订阅上管理多个 topic；•持久性选项：非持久（快速）、持久、压缩（每个消息仅最后一个键），用户可以选择交付保证。Pulsar 具有服务器端重复数据删除和无效字样多保留政策和 TTL 的特性；•无需提前定义扩展需求；•支持队列与流两种消息消费模型，所以 Pulsar 既可以代替 RabbitMQ 也可以代替 Kafka；•存储与 broker 分离，因此扩展性更好，重新平衡更快、更可靠；•易于操作运维：架构解耦和 n 层存储；•与 Presto 的 SQL 集成，可直接查询存储而不会影响 broker；•借助 n 层自动存储选项，可以更低成本地存储；•更快：基准测试^[8]在各种情况下都表现出更好的性能。Pulsar 具有较低的延迟和更好的扩展功能。•Pulsar Function 支持无服务器计算，无需部署管理；•集成 Schema registry；•集成的负载平衡器和 Prometheus 指标；•地理复制效果更好，更易于设置。Pulsar 内置 Discover-ability；•创建 topic 数量没有限制；•与 Kafka 兼容，易于集成。

Pulsar 的劣势

Pulsar 并不完美，Pulsar 也存在一些问题：

•相对缺乏支持、文档和案例；•n 层体系结构导致需要更多组件：BookKeeper；

•插件和客户端相对 Kafka 较少。•云中的支持较少，Confluent 具有托管云产品。

不过，上面的情况都在得到快速改善，目前 Pulsar 也逐渐被越来越多的公司和组织使用，Apache Pulsar 商业支持公司 StreamNative 也推出了 StreamNative Cloud，Apache Pulsar 正在快速成长，我们都可以看到令人欣喜的变化。Confluent 曾发布博客对比 Pulsar 和 Kafka ，但请注意，这些问题可能有偏见。

Pulsar 使用场景

Pulsar 可用于广泛的场景：

•发布/订阅队列消息传递；•分布式日志；•事件溯源，用于永久性事件存储；•微服务；•SQL 分析；•Serverless 功能。

什么时候应该考虑 Pulsar

•同时需要像 RabbitMQ 这样的队列和 Kafka 这样的流处理程序；•需要易用的地理复制；•实现多租户，并确保每个团队的访问权限；•需要长时间保留消息，并且不想将其卸载到另一个存储中；•需要高性能，基准测试表明 Pulsar 提供了更低的延迟和更高的吞吐量；

如果在云端，请注意考虑基于云的解决方案。云提供商拥有涵盖某些场景的不同服务。例如，对于队列消息，云提供商提供了许多服务，比如 Google pub / sub；对于分布式日志，有 Confluent 云或 AWS Kinesis；StreamNative 也提供了基于 Pulsar 的云端服务。云提供商还提供了非常好的安全性。Pulsar 的优势在于可以在一个平台上提供许多功能。一些团队可能将其用作微服务的消息传递系统，而另一些团队则将其用作数据处理的分布式日志。

结论

我是 Kafka 的忠实粉丝，我对 Pulsar 如此感兴趣的原因是：竞争驱动创新。

Kafka 是一种成熟，富有弹性且经过考验的产品，在世界范围内获得了巨大成功，无法想象大多数公司没有它会怎样。但是我确实看到 Kafka 成为其自身成功的受害者，由于需要支持许多大型公司导致巨大的增长减慢了功能开发的速度、移除 ZooKeeper 依赖项等重要功能花费的时间太长，这为诸如 Pulsar 等工具蓬勃发展创造了空间。

Pulsar 虽然年轻却势头很猛，在将 Pulsar 纳入组织之前，需进行分析、基准测试、研究并进行 POC。从小处着手，在将 Kafka 迁移到 Pulsar 之前进行概念验证，并在决定进行完全迁移之前评估影响。

引用链接

[1] 《Pulsar Advantages Over Kafka》: https://itnext.io/pulsar-advantages-over-kafka-7e0c2affe2d6
[2] Kafka 演示: https://talks.rmoff.net/pZC6Za/slides
[3] MirrorMaker: https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=27846330
[4] Pulsar 架构图: https://pulsar.apache.org/docs/en/concepts-architecture-overview/
[5] Pulsar 特性列表: : https://pulsar.apache.org/
[6] Pulsar4s: https://github.com/sksamuel/pulsar4s/blob/master/pulsar4s-akka-streams/src/test/scala/com/sksamuel/pulsar4s/akka/streams/Example.scala
[7] Pulsar Function: https://pulsar.apache.org/docs/en/functions-overview/
[8] 基准测试: https://medium.com/swlh/performance-comparison-between-apache-pulsar-and-kafka-latency-79fb0367f407