Apache Pulsar
What is Pulsar
"Pulsar is a distributed pub-sub messaging platform with a very flexible messaging model and an intuitive client API."
Pulsar是pub-sub模式的分布式消息平台，拥有灵活的消息模型和直观的客户端API。
Pulsar由雅虎开发并开源的下一代消息系统，目前是Apache软件基金会的孵化器项目。
概念
Topic
Topic是Pulsar的核心概念，表示一个“channel”，Producer可以写入数据，Consumer从中消费数据（Kafka、RocketMQ都是这样）。
Topic名称的URL类似如下的结构：
{persistent|non-persistent}://tenant/namespace/topic- persistent|non-persistent表示数据是否持久化（Pulsar支持消息持久化和非持久化两种模式）
- Tenant为租户
- Namespace一般聚合一系列相关的Topic，一个租户下可以有多个Namespace
租户和Namespace
上图中Property即为租户，每个租户下可以有多个Namespace，每个Namespace下有多个Topic。
Namespace是Pulsar中的操作单元，包括Topic是配置在Namespace级别的，包括多地域复制，消息过期策略等都是配置在Namespace上的。
订阅模型
Pulsar提供了灵活的消息模型，支持三种订阅类型：
- Exclusive subscription：排他的，只能有一个Consumer，接收一个Topic所有的消息
- Shared subscription：共享的，可以同时存在多个Consumer，每个Consumer处理Topic中一部消息（Shared模型是不保证消息顺序的，Consumer数量可以超过分区的数量）
- Failover subscription：Failover模式，同一时刻只有一个有效的Consumer，其余的Consumer作为备用节点，在Master Consumer不可用后进行替代（看起来适用于数据量小，且解决单点故障的场景）
分区
为了解决吞吐等问题，Pulsar和Kafka一样，采用了分区（Partition）的机制。
Pulsar提供了一些策略来处理消息到Partition的路由（MessageRouter）：
- Single partitioning：Producer随机选择一个Partition并将所有消息写入到这个分区
- Round robin partitioning ：采用Round robin的方式，轮训所有分区进行消息写入
- Hash partitioning：这种模式每条消息有一个Key，Producer根据消息的Key的哈希值进行分区的选择（Key相同的消息可以保证顺序）。
- Custom partitioning：用户自定义路由策略
不同于别的MQ系统，Pulsar允许Consumer的数量超过分区的数量（对于RocketMQ，超过分区数的Consumer会分配不到分区而“空跑”）。
在Shared subscription的订阅模式下，Consumer数量可以大于分区的数量，每个Consumer处理每个Partition中的一部分消息，不保证消息的顺序。
持久化
Pulsar通过BookKeeper来存储消息，保证消息不会丢失（BookKeeper：A scalable, fault-tolerant, and low-latency storage service optimized for real-time workloads）。
架构
Pulsar采用“存储和服务分离”的两层架构（这是Pulsar区别于其他MQ系统最重要的一点，也是所谓的“下一代消息系统”的核心）：
- Broker：提供发布和订阅的服务（Pulsar的组件）
- Bookie：提供存储能力（BookKeeper的存储组件）
优势是Broker成为了stateless的组件，可以水平扩容（RocketMQ的Broker是包含存储的，是有状态的，Broker的扩容更像是“拆分”）。高可靠，一致性等通过BookKeeper去保证。
上图是Pulsar Cluster的架构：
- 采用ZooKeeper存储元数据，集群配置，作为coordination
- local zk负责Pulsar Cluster内部的配置等
- global zk则用于Pulsar Cluster之间的数据复制等
- 采用Bookie作为存储设备(大多数MQ系统都采用本地磁盘或者DB作为存储设备)
- Broker负责负载均衡和消息的读取、写入等
- Global replicators负责集群间的数据复制
GEO-REPLICATOIN
多个Broker节点组成一个Pulsar Cluster；多个Pulsar Cluster组成一个Pulsar Instance。
Pulsar通过GEO-REPLICATION支持一个Instance内在不同的地域发送和消费消息。
上图中，Producer P1、P2、P3在不同的Cluster发送给Topic T1的消息，会在Cluster之间进行复制，Consumer C1、C2可以在自己所在的Cluster消费到所有的消息。
当消息被写入Pulsar时，首先消息被持久化在local cluster，之后异步的发送到其他cluster。在没有链接问题的情况下，通常复制的latency相近于网络的RTT。
Pulsar的应用
- 作为普通的Pub-Sub模型的消息队列使用，类似于RocketMQ
- 支持Function（Stream），整合到Stream平台
Pulsar VS RocketMQ
| RocketMQ | Pulsar | |
|---|---|---|
| 架构 | 单层架构，Broker服务也负责存储 | 存储和服务分离，Broker负责提供服务，BookKeeper提供存储能力 |
| 存储 | Master-Slave结构 | BookKeeper，高可用存储 |
| 多域部署 | 无 | GEO-REPLICATION |
| 订阅模式 | 集群消费、广播消费 | Exclusive、Shared、Failover三种模式 |
| Stream | 不支持 | 支持 |
| ACK | cumulative ack | individual & cumulative ack |
| 顺序消息 | 支持 | 支持 |
| 事务消息 | 支持 | 无 |
| 二级消息 | 支持 | 无 |
| 定时消息 | 支持 | 无 |
总结
主要是简单的介绍了Pulsar的概念和架构，最重要的是去理解“存储和服务”分离的两层架构。之后和Rocket进行了对比，RocketMQ提供了更多消息领域的能力比比如事务消息、定时消息等等，而Pulsar在Streaming方便做的更好一些。
