消息队列篇--原理篇--Pulsar（Namespace，BookKeeper，类似Kafka甚至更好的消息队列）

Apache Pulusar是一个分布式、多租户、高性能的发布/订阅（Pub/Sub）消息系统，最初由Yahoo开发并开源。它结合了Kafka和传统消息队列的优点，提供高吞吐量、低延迟、强一致性和可扩展的消息传递能力，适用于大规模分布式系统的实时数据处理和异步通信。
Pulsar的架构设计结合了消息队列和流处理的特点，既可以作为传统消息队列使用，也可以作为流处理平台支持实时数据处理。

主要特点：

分布式架构：Pulsar采用分层架构，将消息存储与代理服务分离，提供了更好的水平扩展能力和故障隔离。
多租户支持：Pulsar支持多租户部署，不同租户可以共享同一集群，同时保证资源隔离和安全性。
持久化和一致性：Pulsar支持消息的持久化存储，并通过BookKeeper提供强一致性保障。
灵活的消息模型：Pulsar支持多种消息传递模式，包括Pub/Sub、P2P和Key_Shared订阅模式。
多语言支持：Pulsar提供了多种编程语言的客户端库，如Java、Python、Go、C++等。
丰富的生态：Pulsar拥有活跃的社区和丰富的生态系统，支持与其他工具和服务集成，如Kafka Connect、Flink、Spark等。

1、核心概念

（1）、命名空间（Namespace）

命名空间是Pulsar中的一个逻辑单元，用于组织和管理主题（Topic）。每个命名空间可以包含多个主题，并且可以为不同的命名空间设置不同的配置，例如保留策略、订阅类型等。命名空间通常用于实现多租户隔离。

（2）、主题（Topic）

主题是Pulsar中的消息通道，生产者（Producer）将消息发送到主题，消费者（Consumer）从主题中消费消息。

Pulsar支持两种类型的主题：

持久化主题（Persistent Topic）：消息会被持久化存储，确保即使在broker故障的情况下也不会丢失。
非持久化主题（Non-Persistent Topic）：消息不会被持久化存储，适用于对延迟敏感但对可靠性要求较低的场景。

（3）、订阅（Subscription）

订阅是消费者与主题之间的绑定关系。Pulsar支持多种订阅类型，每种订阅类型决定了消息的分发方式：

独占订阅（Exclusive Subscription）：只有一个消费者可以订阅该主题，其他消费者无法订阅。
共享订阅（Shared Subscription）：多个消费者可以订阅同一个主题，消息会被轮询分发给不同的消费者。
故障转移订阅（Failover Subscription）：多个消费者可以订阅同一个主题，但只有一个是活跃的消费者，其他消费者作为备用。当活跃消费者失败时，备用消费者会接管消息消费。
Key_Shared 订阅：基于消息的key进行分区，确保相同key的消息总是被分发给同一个消费者。

（4）、消息（Message）

消息是Pulsar中的基本数据单位，由生产者发送到主题。

每个消息可以包含以下属性：

消息体（Payload）：消息的实际内容，可以是任意二进制数据。
消息ID（Message ID）：唯一标识每条消息的ID，用于确认消息的消费状态。
属性（Properties）：用户可以为消息添加自定义的键值对属性，方便后续处理。
时间戳（Timestamp）：消息的创建时间或发送时间。

（5）、分区（Partition）

Pulsar支持主题分区，即将一个主题划分为多个分区，每个分区可以独立地处理消息。分区可以提高主题的吞吐量和并发性，特别是在高负载场景下。Pulsar会自动将消息均匀分布到不同的分区中。

（6）、Broker

Broker是Pulsar的核心组件之一，负责接收生产者的消息并将其分发给消费者。注意，Broker不直接存储消息，而是将消息委托给BookKeeper进行持久化存储。Broker负责管理主题、订阅和消费者的连接，并处理消息的路由和分发。

（7）、BookKeeper

BookKeeper是Pulsar的持久化存储层，负责将消息持久化到磁盘。BookKeeper采用分布式日志存储机制，提供了高可用性和强一致性保障。每个消息会被写入多个BookKeeper节点，确保即使部分节点故障也不会丢失数据。

（8）、ZooKeeper

ZooKeeper是Pulsar的元数据管理组件，用于存储集群的配置信息、主题和命名空间的元数据、以及Broker和BookKeeper的状态信息。ZooKeeper提供了分布式协调服务，确保Pulsar集群的一致性和可靠性。

2、架构设计

Pulsar的架构设计采用了分层结构，将消息存储与代理服务分离，使得系统更加模块化和可扩展。

结构示例图：
在这里插入图片描述

Pulsar的主要组件及其作用：

Broker：负责接收生产者的消息并将其分发给消费者。Broker不直接存储消息，而是将消息委托给BookKeeper进行持久化存储。Broker还负责管理主题、订阅和消费者的连接。
BookKeeper：即上图BK Client。负责将消息持久化到磁盘，提供高可用性和强一致性保障。BookKeeper采用分布式日志存储机制，确保消息的安全性和可靠性。
Bookie：Bookie是BookKeeper的存储节点组成，持久化地存储消息。BookKeeper采用分布式日志存储的方式，将消息以日志的形式存储在多个Bookie节点上。这种设计确保了消息的可靠性和持久性，即使在节点故障的情况下也能保证消息不丢失。
ZooKeeper：负责存储集群的元数据，包括主题、命名空间、Broker和BookKeeper的状态信息。ZooKeeper提供了分布式协调服务，确保集群的一致性和可靠性。
Proxy（可选）：Pulsar提供了一个可选的代理层（Proxy），允许客户端通过HTTP或WebSocket协议与Pulsar集群进行通信。Proxy可以简化客户端的连接管理，并提供跨区域访问的能力。
Function：Pulsar提供了一个轻量级的流处理框架（Pulsar Functions），允许用户编写简单的流处理逻辑并将其部署到Pulsar集群中。Pulsar Functions可以用于实时数据处理、事件驱动计算等场景。
SQL：Pulsar提供了一个SQL查询引擎（Pulsar SQL），允许用户通过SQL语句查询Pulsar中的消息数据。Pulsar SQL可以用于数据分析、监控和告警等场景。

3、特性与优势

（1）、高吞吐量和低延迟

Pulsar采用了分层架构，将消息存储与代理服务分离，使得系统能够同时具备高吞吐量和低延迟。Broker负责处理消息的路由和分发，而BookKeeper负责持久化存储，两者相互协作，确保消息的高效传递。

（2）、多租户支持

Pulsar支持多租户部署，不同租户可以共享同一集群，同时保证资源隔离和安全性。每个租户可以拥有自己的命名空间，并可以根据需要设置不同的配置，例如保留策略、订阅类型等。
即：类似Nacos的命名空间，实现配置，服务等隔离。

（3）、持久化和一致性

Pulsar支持消息的持久化存储，并通过BookKeeper提供强一致性保障。每个消息会被写入多个Bookie节点，确保即使部分节点故障也不会丢失数据。Pulsar还支持事务和幂等性，确保消息的可靠传递。

（4）、灵活的消息模型

Pulsar支持多种消息传递模式，包括Pub/Sub、P2P和Key_Shared订阅模式。用户可以根据实际需求选择合适的订阅类型，满足不同的业务场景。Pulsar还支持消息的重播、回溯和跳过等功能，方便用户进行调试和故障排查。

（5）、多语言支持

Pulsar提供了多种编程语言的客户端库，包括Java、Python、Go、C++等。用户可以根据自己的技术栈选择合适的客户端库，快速集成Pulsar到应用程序中。

（6）、丰富的生态

Pulsar拥有活跃的社区和丰富的生态系统，支持与其他工具和服务集成。例如，Pulsar可以与Kafka Connect、Flink、Spark等工具集成，实现数据的实时处理和分析。Pulsar还提供了Pulsar Functions和Pulsar SQL等功能，进一步扩展了其应用场景。

4、应用场景

（1）、实时数据处理

Pulsar的高吞吐量和低延迟特性使其非常适合用于实时数据处理场景。例如，电商网站可以使用Pulsar来处理订单、支付、库存等实时数据，确保数据的及时性和准确性。

（2）、物联网（IoT）

Pulsar的分布式架构和多租户支持使其非常适合用于物联网场景。物联网设备可以将传感器数据发送到Pulsar，Pulsar可以将这些数据分发给不同的消费者进行处理。Pulsar还支持消息的重播和回溯功能，方便用户进行历史数据分析。

（3）、微服务架构

Pulsar可以作为微服务之间的消息总线，实现服务间的异步通信。微服务可以通过Pulsar发送和接收消息，避免阻塞主线程，提高系统的响应速度和稳定性。

（4）、日志收集和监控

Pulsar可以用于日志收集和监控场景，将应用的日志数据发送到Pulsar，Pulsar可以将这些数据分发给不同的消费者进行处理。Pulsar还支持消息的持久化存储，确保日志数据不会丢失。

（5）、事件驱动架构

Pulsar支持事件驱动架构，用户可以将事件发送到Pulsar，Pulsar可以将这些事件分发给不同的消费者进行处理。Pulsar还支持消息的重播和回溯功能，方便用户进行事件的回放和调试。

5、代码示例

（1）、生产者示例

import org.apache.pulsar.client.api.PulsarClient;
import org.apache.pulsar.client.api.Producer;
import org.apache.pulsar.client.api.MessageId;public class PulsarProducerExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1、创建Pulsar客户端try (PulsarClient client = PulsarClient.builder().serviceUrl("pulsar://localhost:6650").build()) {// 2、创建生产者try (Producer<byte[]> producer = client.newProducer().topic("persistent://public/default/example-topic")    // 指定主题.create()) {// 3、发送消息for (int i = 0; i < 10; i++) {String message = "Hello, Pulsar! " + i;MessageId msgId = producer.send(message.getBytes());    // 发送消息System.out.println(" [x] Sent message: " + message + ", msgId: " + msgId);}}}}
}

（2）、消费者示例

import org.apache.pulsar.client.api.Consumer;
import org.apache.pulsar.client.api.Message;
import org.apache.pulsar.client.api.PulsarClient;
import org.apache.pulsar.client.api.SubscriptionType;public class PulsarConsumerExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 1、创建Pulsar客户端try (PulsarClient client = PulsarClient.builder().serviceUrl("pulsar://localhost:6650").build()) {// 2、创建消费者try (Consumer<byte[]> consumer = client.newConsumer().topic("persistent://public/default/example-topic")   // 监听的主题.subscriptionName("example-subscription").subscriptionType(SubscriptionType.Shared).subscribe()) {// 3、接收和消费消息while (true) {       // 利用循环接收消息Message<byte[]> msg = consumer.receive();      // 具体接收消息try {System.out.println(" [x] Received message: " + new String(msg.getData()));consumer.acknowledge(msg);  // 4、确认消息已消费} catch (Exception e) {consumer.negativeAcknowledge(msg);  // 5、处理失败，重新投递}}}}}
}

6、Pulsar总结

Apache Pulsar是一个功能强大、架构灵活的消息系统，特别适合大规模分布式系统的实时数据处理和异步通信。它的分层架构、多租户支持、持久化和一致性保障、灵活的消息模型等特点，使其在性能、可靠性和可扩展性方面表现出色。Pulsar还拥有丰富的生态系统，支持与其他工具和服务集成，适用于多种应用场景。

乘风破浪会有时，直挂云帆济沧海！！！