Pulsar,做大数据一定要牢牢掌握的世界级产品!

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提起成熟的消息队列,毋庸置疑,大多数人的第一反应一定是 Kafka。

Kafka 作为一款明星级产品,能够彻底满足海量数据场景下高吞吐、高并发需求,在短短几年内,已经被阿里、腾讯、百度、字节跳动、Netflix、Twitter 等超一线大厂视为技术核心——可以说今天还没听说过 Kafka,等于不知道地球是圆的!

然而,技术的世界从没有“三十年河东三十年河西”的说法,夸张地比喻一下:很多技术经常是今天诞生、明天爆火、后天淘汰市面上真的没有其他产品有可能取代 Kafka 吗?一身光环、头顶王冠的 Kafka 究竟还能火多久?

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消息传递系统之王“陨落”在即

Kafka 最大的对手来了?

Kafka 被誉为消息传递系统之王,它全面具备:高吞吐量、低延迟、容错、持久性、可伸缩性,尤其是广为人知的高吞吐量,Kafka 每秒大约可以生产约 25 万消息(50 MB),每秒处理 55 万消息(110 MB)!Kafka 还有一个巨大的优势就是容错,它具备一个固有功能,可以自行应对集群中的节点故障。

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Kafka 当然很强,但在运维和实践过程中,却也始终存在着一些棘手的问题。例如:

扩展性较差,剥离 Broker 意味着必须复制 topic 分区和副本,效率很低;

缺乏一致性,一旦 API 发生变化很有可能出现问题;

存储成本非常高,几乎没有人用Kafka长时间存储数据;
没有与租户完全隔离的本地多租户,需要自行配置解决方案。

俯瞰技术生态,有没有一个平台,能够既拥有 Kafka 的优势,又规避它的缺陷,同时还融合了 MQ 的一系列特性呢?是的,你想要的完美,下一代云原生消息平台、Apache 顶级项目 Pulsar 都可以满足!

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存储计算分离、分层分片云原生架构

Apache Pulsar

生来,注定是王者!

很多公司常常会在 Kafka 和 MQ 之间做选择,这是因为在实时流式架构中,消息用例可被分为两类:队列和流。而 Pulsar 最优秀的地方正在于此,它将队列和流合二为一,统一为消息传递模型(producer-topic-subscription-consumer)!

也就是说,Pulsar 不仅可以如同 Kafka 一样处理高速率实时场景,还能支持传统的标准消息队列模式,例如多消费者和失效备援订阅等。

一个 Pulsar 系统,直接让你拥有 RabbitMQ + RocketMQ + Kafka 的各项特性!更惊艳的是,Pulsar 采用云原生架构,它的架构设计能够充分利用分布式且能弹性扩容云端资源,永久性告别性能不足。

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Pulsar 消息发送模式架构图

目前,Pulsar 已经被腾讯、智联招聘、涂鸦智能、中国移动、中国电信、360、达达集团(京东到家)、苏宁、平安证券、华为等各个领域的巨头争先广泛实践,有全面赶超 Kafka 的趋势,和当年阿里推动 Flink 取代 Spark 的态势非常相似!

2021 移动互联网下半场,高并发、高吞吐已经不再是首要的痛点,几乎可以肯定 Pulsar 将会被越来越多的大厂快速应用,成为下一个风口!

为了帮助你快速学习、理解、掌握和实践强悍的 Pulsar,赶超技术圈下一个高薪风口,我们特别邀请了 StreamNative 的联合创始人,同时也是开源项目 Apache Pulsar 和 Apache BookKeeper 的 PMC 成员和 Committer 的翟佳老师,与奈学教育联合创始人、前58转转公司大数据资深架构师、Hadoop平台负责人李希沅老师,推出国内首套 Pulsar 课程,打造了最新一期《Apache Pulsar - 万亿级云原生的分布式消息平台》在线专栏课

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Pulsar 通过特别的设计和抽象,统一地支持 Streaming 和 Queueing 两种消息消费模式,保持了 Streaming 模式的高性能和 Queueing 模式的灵活性。Pulsar 在保证大数据消息系统的性能和吞吐量的同时,提供了更多企业级的 Feature,包括方便的运维和扩展,灵活的消息模型,多语言API,多租户,异地多备,和数据的强持久性一致性等等,解决了现有开源消息系统的很多不足之处。

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总之,通过从大数据核心技术“点”,到 Pulsar 架构设计“线”,再到企业应用实践“面”的深度剖析,帮助同学们全方面立体掌握 Pulsar 核心技术。

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