Pulsar是一款分布式发布/订阅消息平台,近两年非常火,被称为下一代的消息流平台,大有取代Kafka的势头。今天我们就来比较一下Pulsar跟Kafka。

历史背景

Pulsar源自Yahoo,于2016年开源并捐献给Apache基金会,并在2018年9月升级成为Apache顶级项目。
Kafka最初由Linkedin开发,并于2010年贡献给了Apache基金会,之后成为Apache顶级项目。

架构

Kafka

Kafka架构由broker和zookeeper组成,如下图:
image.png[1]
注意:Kafka2.8版本可以不依赖Zookeeper独立运行了

Pulsar

Pulsar的架构如下:
image.png
Pulsar Broker会在本地缓存消息,并且支持TTL,
从上面的2个架构我们看到,Kafka和Pulsar有3点不同:

  • Pulsar采用分层架构,将计算和存储相分离,存储使用BookKeeper集群,计算使用Broker集群,Broker需要内置BookKeeper客户端。
  • Pulsar的部署和架构更加复杂,但是也更具有伸缩性。
  • Pulsar在最新版本中依然不能脱离Zookeeper独立运行。

    消息存储模型

    Kafka

    Kafka采用分区(Partition)的方式来保存topic,模型图如下:
    image.png
    每个topic都会在不同的broker保存多个分区副本,其中只有一个副本的分区是leader分区,供消费者使用。如果某个broker宕机了,这个broker上的leader分区失效,需要在其他broker上重新进行选举。

    Pulsar

    跟Kafka不同的是,Pulsar的消息存储模型采用了分层的方式,如下图:
    image.png[2]
    第一层是Topic,用来存储Producer追加的messages,Topic下面是ledger层,保存了分片(Segment),分片里面保存更小粒度的ertries,entries存储一条条的Message。
    Bookkeeper中,数据的最小操作单位是Segment。
    Ledger中的最后一个分片是最新写入的分片,如上图Segment-2。Segment-2之前的所有分片已完成封装,这些分片的数据是不会再发生变化的。这样增加或删除一个BookKeeper节点,或者迁移长期存储节点,都不会发生一致性问题。

    消息消费模型

    Kafka

    Kafka的消费模型是采用消费者组的模式,每一个分区只能给消费者组中的一个消费者消费。如下图:image.png

    Pulsar

    Pulsar的消费模型如下图:
    image.png[3]Pulsar的topic是一种partitioned topic,可以被保存到多个broker,提高了topic的吞吐量。
    Consumer通过Subscription获取消息,同一Topic的Subscription可以获取到Topic数据的完整拷贝,这样Subscription为每一个Consumer分配一个Cursor,Consumer之间互不影响。如下图:
    image.pngPulsar的消费模型有4种:

  • 独占模式(Exclusive):同一个topic只能有一个消费者订阅,如果多个消费者订阅,就会出错。

  • 灾备模式(Failover):同一个topic可以有多个消费者订阅,但是只能有一个消费者消费,其他订阅的消费者作为故障转移的消费者,只有当前消费者出了故障才可以进行消费当前的topic。如下图:

image.png

  • 共享订阅(Shared):同一个topic可以由多个消费者订阅和消费。消息通过round robin轮询机制分发给不同的消费者,并且每个消息仅会被分发给一个消费者。当消费者断开,发送给它的没有被消费的消息还会被重新分发给其它存活的消费者。如下图:

image.png

  • Key_Shared:消息和消费者都会绑定一个key,消息只会发送给绑定同一个key的消费者。如果有新消费者建立连接或者有消费者断开连接,就需要更新一些消息的key。如下图:

image.png

多租户

Pulsar

Pulsar是一个多租户系统,租户可以跨集群分布,每个租户都可以有单独的认证和授权机制。租户也是存储配额、消息 TTL 和隔离策略的管理单元。
Pulsar中topic的URL如下,可以看到租户是最基本的管理单位:
persistent://tenant/namespace/topic
上面的URL可以看到,Pulsar通过tenant和namespace来支持多租户。
namespace是一个术语,指租户的管理单元。同一个namespace上设置的配置策略适用于在namespace中创建的所有 topic。
Pulsar为实例中的每个租户分配:

  • 授权机制
  • 适用于租户配置的集群配置

    Kafka

    Kafka为了控制客户端对broker资源的限制,从0.9版本引入了配额(quotas)管理,强制客户端请求使用配额。目前Kafka支持两种类型的配额:

  • 网络带宽配额,用来定义byte-rate阈值(从0.9版本开始)

  • 请求速率配额,将CPU利用率阈值定义为网络和I/O线程的百分比(从0.11开始)

生产者和消费者有可能以很高的速率生产和消费大量的请求,从而垄断broker资源,导致网络饱和,最终影响到其他客户端和broker本身。使用配额可以防止这些问题,让集群体验更好。

运维

集群部署

Kafka去除Zookeeper以后,部署是非常简单的。而Pulsar目前还没有去除Zookeeper的详细计划,而且需要使用到BookKeeper集群,部署复杂不少。

扩容

Pulsar支持自动负载均衡,这对于增加broker节点和增加存储节点都非常方便。

云原生支持

Pulsar 计算和存储节点分离,对云原生支持很好。
Kafka 多数组件也支持云原生。

替换broker

Pulsar的broker节点是无状态的,替换时不用考虑数据丢失。

社区

Pulsar社区发展非常迅速,StreamNative 还推出了StreamNative Hub来支持Pulsar社区建设。[4]
但Pulsar毕竟是一个新型的消息中间件,文档和社区都不太完善。在过去的一年多时间里,Pulsar在这方面做了很多的努力,包括举办全球峰会,创作视频和培训教程,邀请专业讲师进行培训。
使用Pulsar时,遇到的一些问题可能在网上找不到答案,需要查找源代码来解决。这对于中小公司来说,无疑增加了使用成本。
而Kafka作为非常成熟中间件,用户遇到的问题也非常多,新用户可以很方便地从网上找到答案。

总结

Pulsar作为新型的云原生分布式消息流平台,确实有很多优秀的设计理念。
在Yahoo内部支持应用服务平台中 140 万个topic,日处理消息超过 1000 亿条。腾讯的分布式交易引擎 TDXA也使用了Pulsar,应用于腾讯的计费平台。[5]
kafka目前的使用场景最多的还是日志大数据处理,对金融场景的应用比较少。
但这并不能说明Pulsar可以取代Kafka,Kafka用户群体庞大,社区和资源完善,而且在2.8版本中去除了Zookeeper,部署非常容易。毕竟不是每家公司都需要Yahoo和腾讯这样的集群体量。