《深入理解 Kafka 与 Pulsar》
Apache Kafka（简称Kafka）是由LinkedIn公司开发的分布式消息流平台，于2011年开源。
Kafka是使用Scala和Java编写的，当下已成为最流行的分布式消息流平台之一。
Apache Pulsar（简称Pulsar）是雅虎开发的“下一代云原生分布式消息流平台”，于2016年开源，目前也在快速发展中。
Pulsar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。
Kafka与Pulsar都是优秀的分布式消息流平台，它们都提供了以下基础功能：
（1）消息系统：Kafka与Pulsar都可以实现基于发布/订阅模式的消息系统。
这种消息驱动机制具有以下优点：
- 系统解耦：生产者与消费者逻辑解耦，互不干预。如果需要对消息添加新的处理逻辑，则只需要添加新的消费者即可，非常方便。
- 流量削峰：消息系统作为消息缓冲区，以低成本将上游服务（生产者）的流量洪峰缓存起来，下游服务（消费者）按照自身处理能力从消息队列中读取数据并进行处理，避免下游服务由于大量的请求流量而崩溃。
- 数据冗余：消息系统将数据缓存起来，直到数据被处理，避免下游服务由于崩溃下线、网络阻塞等原因无法及时处理数据而导致数据丢失。
（2）存储系统：Kafka与Pulsar可以存储大量数据，并且客户端控制自己读取数据的位置，所以它们也可以作为存储系统，存储大量历史数据。
（3）实时流数据管道：Kafka与Pulsar可以构建实时流数据管道，流数据管道从MySQL、MongoDB等数据源加载数据到Kafka与Pulsar中，其他系统或应用就可以稳定地从Kafka与Pulsar中获取数据，而不需要再与MySQL等数据源对接。为此，Kafka提供了Kafka Connect模块，Pulsar提供了Pulsar IO模块，它们都可以构建实时流数据管道。
（4）流计算应用：流计算应用不断地从Kafka与Pulsar中获取流数据，并对数据进行处理，最后将处理结果输出到Kafka与Pulsar中（或其他系统）。流计算应用通常需要根据业务需求对流数据进行复杂的数据变换，如流数据聚合或者join等。
为此，Kafka提供了Kafka Streams模块，Pulsar提供了Pulsar Functions模块，它们都可以实现流计算应用。另外，Kafka与Pulsar也可以与流行的Spark、Flink等分布式计算引擎结合，构建实时流应用，实时处理大规模数据。
Kafka与Pulsar都追求以下特性
高吞吐、低延迟：它们都具有高吞吐量处理大规模消息流的能力，并且能够低延迟处理消息。这也是大多数消息流平台追求的目标。
持久化、一致性：Kafka与Pulsar都支持将消息持久化存储，并提供数据备份（副本）功能，保证数据安全及数据一致性，它们都是优秀的分布式存储系统。
高可扩展性（伸缩性）：Kafka与Pulsar都是分布式系统，会将数据分片存储在一组机器组成的集群中，并支持对集群进行扩容，从而支持大规模的数据。
故障转移（容错）：Kafka与Pulsar支持故障转移，即集群中某个节点因故障下线后，并不会影响集群的正常运行，这也是优秀的分布式系统的必备功能。
Kafka与Pulsar虽然提供的基础功能类似，但它们的设计、架构、实现并不相同，本书将深入分析Kafka与Pulsar如何实现一个分布式、高扩展、高吞吐、低延迟的消息流平台。另外，本书也会介绍Kafka与Pulsar中连接器、流计算引擎等功能的应用实践。
Kafka与Pulsar涉及的基础概念
将Kafka与Pulsar都视为一个简单的消息系统，消息流转流程如下图所示。
图中展示了消息系统中的4个基本概念。它们在Kafka与Pulsar中都存在，并且含义相同。
- 消息 Message：Kafka与Pulsar中的数据实体。
- 生产者 Producer：发布消息的应用。
- 消费者 Consumer：订阅消息的应用。
- 主题 Topic：Kafka与Pulsar将某一类消息划分到一个主题，主题是消息的逻辑分组，不同主题的消息互不干预。
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本文介绍了Kafka与Pulsar的起源发展与系统特性，以及Kafka与Pulsar中最基本的核心概念。
如果还想学习更多，《深入理解Kafka与Pulsar：消息流平台的实践与剖析》这本书中会详细介绍这些概念的具体含义与作用，也会逐渐补充Kafka与Pulsar中其他的关键概念，如果读者对某个概念不太理解。
