介紹
最近，我一直在研究Pulsar及其與Kafka的比較。 快速搜索將顯示兩個最著名的開源消息傳遞系統之間存在當前的"戰爭"。
作為Kafka的用戶，我確實對Kafka的某些問題感到困惑，並且我對Pulsar感到非常失望。所以最後，我設法花了一些時間進行研究，並且做了很多研究。在本文中，我將重點介紹Pulsar的優勢，並為您提供一些理由，使您對比Kafka來考慮它。但是，請在產品使用，支持，社區，文檔等方面明確一點;Kafka顯然超過了Pulsar，並且只有在本文中討論的大多數優點都適合您的用例的情況下，才考慮使用Pulsar。讓我們開始!
Kafka基礎知識
Kafka是消息傳遞系統之王。它由LinkedIn於2011年創建，並在Confluent的支持下得到了廣泛的傳播。Confluent已向開源社區發布了許多新功能和附加組件，例如用於模式演化的Schema Registry，用於從其他數據源輕鬆流式傳輸的Kafka Connect等。資料庫到Kafka，Kafka Streams進行分布式流處理，最近使用KSQL對Kafka主題執行類似SQL的查詢等等。它還具有用於許多系統的許多連接器，有關更多詳細信息，請查看Confluent Platform。
Kafka快速，易於安裝，非常受歡迎，可用於廣泛的範圍或用例。 從開發人員的角度來看，儘管Apache Kafka一直很友好，但在操作上卻是一團糟。 因此，讓我們回顧一下Kafka的一些痛點。
> Kafka example. Source: https://talks.rmoff.net/pZC6Za/slides
Kafka的問題
擴展Kafka十分棘手，這是由於代理還存儲數據的耦合體系結構所致。 剝離另一個代理意味著它必須複製主題分區和副本，這非常耗時。 沒有與租戶完全隔離的本地多租戶。 存儲可能會變得非常昂貴，儘管可以長時間存儲數據，但是由於成本問題，很少使用它。 萬一副本不同步，有可能丟失消息。 必須提前計劃和計算代理，主題，分區和副本的數量(以適應計劃的未來使用量增長)，以避免擴展問題，這非常困難。 如果僅需要消息傳遞系統，則使用偏移量可能會很複雜。 集群重新平衡會影響相連的生產者和消費者的性能。 MirrorMaker Geo複製機制存在問題。像Uber這樣的公司已經創建了自己的解決方案來克服這些問題。如您所見，大多數問題與操作方面有關。 儘管安裝起來相對容易，但Kafka難以管理和調整。 而且，它還沒有像它可能的那樣靈活和有彈性。
Pulsar基礎知識
Pulsar由Yahoo在2013年創建，並於2016年捐贈給Apache基金會。Pulsar現在是Apache的頂級項目。Yahoo，Verizon，Twitter等公司在生產中使用它來處理數百萬條消息。它具有許多功能，並且非常靈活。它聲稱比Kafka更快，因此運行成本更低。它旨在解決Kafka的大部分難題，使其更易於擴展。
Pulsar非常靈活; 它可以像Kafka這樣的分布式日誌，也可以像RabbitMQ這樣的純消息傳遞系統。 它具有多種類型的訂閱，幾種交付保證，保留策略以及幾種處理模式演變的方法。 它還有很多功能……
> Pulsar architecture: https://pulsar.apache.org/docs/en/concepts-architecture-overview/
Pulsar的特性
由於內置了多租戶，因此不同的團隊可以使用相同的集群並將其隔離。這解決了許多管理難題。它支持隔離，身份驗證，授權和配額。 多層體系結構：Pulsar將所有主題數據存儲在由Apache BookKeeper支持的專業數據層中，作為數據分類帳。 存儲和消息傳遞的分離解決了擴展，重新平衡和維護集群的許多問題。 它還提高了可靠性，幾乎不可能丟失數據。 另外，在讀取數據時，可以直接連接到Bookeeper，而不會影響實時攝取。 例如，可以使用Presto對主題執行SQL查詢，類似於KSQL，但請放心，這不會影響實時數據處理。 虛擬主題。由於採用n層體系結構，因此對主題的數量沒有限制，主題及其存儲是分離的。還可以創建非持久性主題。 N層存儲。 Kafka的一個問題是，存儲可能變得昂貴。 因此，它很少用於存儲"冷"數據，並且消息經常被刪除。 並且仍然向客戶展示透明視圖; 客戶端可以從時間開始讀取，就像所有消息都存在於日誌中一樣。 Pulsar函數。易於部署，輕量級計算過程，對開發人員友好的API，無需運行自己的流處理引擎(如Kafka)。 安全性：它具有內置的代理，多租戶安全性，可插入身份驗證等等。 快速重新平衡。 分區分為易於重新平衡的段。 伺服器端重複數據刪除和無效欄位。無需在客戶端中執行此操作，也可以在壓縮期間執行重複數據刪除。 內置架構註冊表。 支持多種策略，非常易於使用。 地理複製和內置發現。 將群集複製到多個區域非常容易。 集成的負載均衡器和Prometheus指標。 多重集成：Kafka，RabbitMQ等。 支持許多程式語言，例如GoLang，Java，Scala，Node，Python… 客戶端不需要知道分片和數據分區，這是在伺服器端透明進行的。> List of features: https://pulsar.apache.org/
如您所見，Pulsar具有許多有趣的功能。
Pulsar 動手
開始使用Pulsar非常容易。確保已安裝JDK!
$ wget https://archive.apache.org/dist/pulsar/pulsar-2.6.1/apache-pulsar-2.6.1-bin.tar.gz
下載連接器(可選)：$ wget https://archive.apache.org/dist/pulsar/pulsar-2.6.1/connectors/{connector}-2.6.1.nar
下載nar文件後，將文件複製到pulsar目錄中的connectors目錄 啟動Pulsar!$ bin/pulsar standalone
Pulsar提供了一個稱為pulsar-client的CLI工具，我們可以使用它與集群進行交互。
產生消息：
$ bin/pulsar-client produce my-topic --messages "hello-pulsar"
閱讀消息：
$ bin/pulsar-client consume my-topic -s "first-subscription"
Akka流示例
作為一個客戶示例，讓我們在Akka上使用Pulsar4s!
首先，我們需要創建一個Source來使用數據流，所需要的只是一個函數，該函數將按需創建使用者並查找消息ID：
val topic = Topic("persistent://standalone/mytopic") val consumerFn = () => client.consumer(ConsumerConfig(topic, subscription))
然後，我們傳遞consumerFn函數來創建源：
import com.sksamuel.pulsar4s.akka.streams._ val pulsarSource = source(consumerFn, Some(MessageId.earliest))
Akka源的物化值是Control的一個實例，該對象提供了一種"關閉"方法，可用於停止使用消息。 現在，我們可以像往常一樣使用Akka Streams處理數據。
要創建一個接收器：
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：
Pulsar函數示例
Pulsar函數處理來自一個或多個主題的消息，對其進行轉換並將結果輸出到另一個主題：
> Pulsar Functions. Source: https://pulsar.apache.org/docs/en/functions-overview/
可以在兩個接口之間進行選擇以編寫函數：
語言本機界面：不需要特定於Pulsar的庫或特殊的依賴項。無法訪問上下文。僅支持Java和Python。 Pulsar Function SDK：可用於Java / Python / Go，並提供更多功能，包括訪問上下文對象。使用語言本機接口非常容易，您只需編寫一個簡單的函數即可轉換消息：
def process(input): return "{}!".format(input)
用Python編寫的這個簡單函數只是向所有傳入的字符串添加一個感嘆號，並將結果字符串發布到主題。
要使用SDK，您需要導入依賴項，例如在Go中，我們將編寫：
package main import ( "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) }
要發布無伺服器功能並將其部署到集群，我們使用pulsar-admin CLI，如果使用Python，我們將使用：
$ bin/pulsar-admin functions create \ --py ~/router.py \ --classname router.RoutingFunction \ --tenant public \ --namespace default \ --name route-fruit-veg \ --inputs persistent://public/default/basket-items
Pulsar Functions的一個重要功能是您可以在發布該函數時設置交付保證：
$ bin/pulsar-admin functions create \ --name my-effectively-once-function \ --processing-guarantees EFFECTIVELY_ONCE
有以下選擇：
Pulsar的優勢
讓我們回顧一下與Kafka相比的主要優勢：
更多功能：Pulsar函數，多租戶，架構註冊表，n層存儲，多種使用模式和持久性模式等。 更大的靈活性：3種訂閱類型(獨佔，共享和故障轉移)，您可以在一個訂閱上收聽多個主題。持久性選項：非持久(快速)，持久，壓縮(每個消息僅最後一個鍵)。可以選擇交付保證，它具有伺服器端重複數據刪除和無效字樣。許多保留政策和TTL。 無需提前定義擴展需求。 支持排隊和流媒體。 因此它可以像RabbitMQ或Kafka。 由於存儲與代理分離，因此擴展性更好。重新平衡更快，更可靠。 易於操作：得益於去耦和n層存儲。 管理員REST API也很棒。 與Presto的SQL集成，可直接查詢存儲而不會影響代理。 藉助n層自動存儲選項，可以更便宜地存儲。 更快：許多基準測試在各種情況下都表現出更好的性能。 Pulsar聲稱具有較低的延遲和更好的擴展功能。 但是，這正受到Confluent的挑戰，因此，請帶著鹽味做，並自己制定基準。 Pulsar Functions將無伺服器計算帶到您的消息傳遞平臺。 集成架構註冊表支持輕鬆的架構演變 集成的負載平衡器和Prometheus指標。 地理複製效果更好，更易於設置。Pulsar還內置了發現能力。 可以創建的主題數量沒有限制。 與Kafka兼容，易於集成。Pulsar的問題
Pulsar並不完美，Kafka之所以流行是有原因的，它做一件事並且做得很好。 Pulsar試圖解決太多領域，但沒有超越任何一個領域。 讓我們總結一下Pulsar的一些問題：
受歡迎程度：Pulsar不那麼受歡迎。它缺乏支持，文檔和實際使用情況。對於大型組織而言，這是一個主要問題。 由於n層體系結構，它需要更多組件：Bookkeeper。 在平臺內沒有對流應用程式的適當支持。 Pulsar函數與Kafka Streams不同，它們更簡單，並且不用於實時流處理。 您無法進行有狀態處理。 與Kafka相比，插件和客戶端更少。此外，掌握Pulsar技能的人較少，因此需要在內部學習。 它在雲中的支持較少。 Confluent具有託管雲產品。Confluent在Pulsar和Kafka之間進行了比較，可以在其中進行更多的詳細說明。 該博客還回答了有關Kafka與Pulsar的一些問題，但請注意，這些問題可能有偏見。
Pulsar使用案例
Pulsar可用於廣泛的用例：
發布/訂閱隊列消息傳遞 分布式日誌 事件源壁架，用於永久性事件存儲 微服務 SQL分析 無伺服器功能什麼時候應該考慮Pulsar
需要像RabbitMQ這樣的隊列，也需要像Kafka這樣的流處理程序。 需要簡單的地理複製。 多租戶是必須具備的，並且想確保每個團隊的訪問權限。 需要將所有消息保留很長時間，並且不想將其卸載到另一個存儲中。 性能對你至關重要，基準測試表明Pulsar提供了更低的延遲和更高的吞吐量。 在本地運行，沒有設置Kafka的經驗，但具有Hadoop經驗。請注意，如果在雲中，請考慮基於雲的解決方案。雲提供商擁有涵蓋某些用例的不同服務。例如，對於隊列消息傳遞，雲提供商提供了許多服務，例如Google pub / sub。對於分布式日誌，有Confluent雲或AWS Kinesis。雲提供商還提供了非常好的安全性。Pulsar的優勢在於可以在一個平臺上提供許多功能。一些團隊可能將其用作微服務的消息傳遞系統，而另一些團隊則將其用作數據處理的分布式日誌。
結論
我是Kafka的忠實粉絲，這就是為什麼我對Pulsar如此感興趣。競爭是好的，它驅動創新。
Kafka是一種成熟，富有彈性且經過戰鬥考驗的產品，在世界範圍內獲得了巨大成功。 沒有它，我無法想像任何公司。 但是，我確實看到Kafka成為其自身成功的受害者，巨大的增長減慢了功能開發的速度，因為它們需要支持這麼多大型公司。 刪除ZooKeeper依賴項等重要功能花費的時間太長。 這為諸如Pulsar等工具蓬勃發展創造了空間。 解決Kafka的一些問題並添加更多功能。
但是，Pulsar仍然很不成熟，在投入生產之前，我會格外小心。在將Pulsar納入你的組織之前，進行分析，進行基準測試，研究並編寫概念證明。從小處著手，在從Kafka遷移之前進行概念驗證，並在決定進行完全遷移之前先評估影響。
【責任編輯：
趙寧寧TEL：（010）68476606】