博文推荐 | Apache Pulsar 对现代数据堆栈至关重要的四个原因

本文最初发布于 DataStax 官方博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。本译文发布也已获得授权，较原文有调整。
译文链接：https://www.infoq.cn/article/t7S3mF1HSCJJDE8zsdOt

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/

多年来，DataStax 一直关注消息领域。一个非常重要的原因是基于微服务的架构日益普及。简单来说，微服务架构使用消息总线来解耦服务之间的通信，并简化重放、错误处理和负载峰值。

有了 Cassandra 和 Astra，开发者和架构师就有了这样一个数据库生态系统：

•以开源为基础•非常适合混合云和多云部署•云原生，按消费计价

目前还没有满足这些需求的消息解决方案，因此我们计划打造一个。从评估最流行的 Apache Kafka 开始，我们发现它在四个方面存在不足：

1.跨地域复制2.扩展3.多租户4.队列

然而，针对 Kafka 的不足之处，Apache Pulsar 却解决了所有这些问题。让我们逐项看下 Pulsar 在这四方面的优势。

Pulsar 支持跨地域复制

Kafka 被设计为在单个区域内运行，不支持跨数据中心的复制。Kafka 部署区域之外的客户端只能忍受延迟增加。有几个项目试图在客户端层面向 Kafka 添加跨数据中心的复制，但操作都很困难，而且容易失败。

Pulsar 在核心服务器上构建了跨地域复制功能，你可以在部署时选择同步或异步配置，并且可以按主题配置复制机制。生产者可以从任何地区写入共享主题，Pulsar 负责确保这些信息对各地的消费者均可见。

Pulsar 具备高可扩展性

在 Kafka 中，存储单元是一个段文件，但是复制单元是一个分区中的所有段文件。每个分区都归一个 leader 代理所有，它会复制给多个 follower。所以，当你需要给 Kafka 集群增加容量时，在新节点分担现有节点的负载之前，有些分区需要复制到新节点上。

这意味着，增加 Kafka 集群的容量会使其变慢，而不是变快。如果你的容量规划恰到好处，这很好，但如果业务需求的变化比你预期的要快，那么这可能会是一个严重的问题。

Pulsar 增加了一个间接层。（Pulsar 也将计算和存储分开，分别由 broker 和 bookie 管理，但这里，最重要的部分是 Pulsar 如何通过 BookKeeper 增加复制的粒度。）在 Pulsar 中，分区被分割成 ledger，但和 Kafka 段不同，ledger 可以单独复制，互不影响。Pulsar 在 ZooKeeper 中维护着一个 ledger 到分区的映射。因此，当我们向集群添加一个新的存储节点时，我们所要做的就是在该节点上启动一个新的 ledger。现有的数据可以保留在原来的位置，不需要集群做额外的工作。

要深入了解 Pulsar 的架构和存储模型，请阅读 Jack Vanlightly 的博文。

Pulsar 支持多租户

多租户基础设施可以跨多个用户和组织共享，同时保证它们彼此隔离。一个租户的活动不应该影响其他租户的安全或 SLA。

从根本上说，多租户可以从两个方面降低成本。首先，简单地共享单个租户没有充分利用的基础设施——将组件的成本分摊到所有用户。第二，通过简化管理——当有几十、几百或几千个租户时，管理一个实例明显简单许多。即使在一个容器化的世界里，“在这样一个共享系统上给我分配一个帐户”也比“为我提供这个服务的一个新实例”容易实现得多。全球性的问题可能由于分散在许多实例中而被掩盖。

与跨地域复制一样，多租户很难移植到没有这项设计的系统上。Kafka 是单租户设计，但 Pulsar 从内核上就支持多租户。

Pulsar 允许我们通过一个接口管理跨多个区域的多个租户，该接口包括身份验证和授权、隔离策略（Pulsar 可以选择在集群中划分出专供单个租户使用的硬件）和存储配额。

Pulsar 支持队列（也支持流）

Kafka 提供了一个经典的发布/订阅（publish/subscribe）消息模型——发布者发送消息给 Kafka，后者在主题中按分区排序，并给每个订阅者（或”消费者“）发送一份副本。

Kafka 用日志中的偏移量记录消费者已经看到了哪条消息。这意味着消息不能乱序确认，同时也意味着不能跨多个消费者共享订阅。（在其消费者分组设计中，Kafka 允许将多个分区映射到一个消费者，但不能反过来。）

这对于发布/订阅用例（有时称为流）来说很好。对于流，重要的是要以与消息发布时相同的顺序消费消息。

Pulsar 支持发布/订阅模式，但也支持队列模式，在后一种情况下，处理顺序并不重要，我们只想在任意数量的消费者之间平衡一个主题的消息：

这（以及面向队列的特性，如“死信队列”和支持重新发送的否定确认）意味着 Pulsar 经常可以取代 AMQP 和 JMS 以及 Kafka 风格的发布/订阅，采用 Pulsar 的企业有机会进一步降低成本。

小结

与 Kafka 相比，Pulsar 的架构使它在跨地域复制、扩展、多租户和队列等方面具有重要的优势。近日，DataStax 也宣布加入到 Pulsar 社区，推动 Pulsar 成长和发展。

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