如何进行下一代分布式消息队列ApachePulsar的分析

如何进行下一代分布式消息队列Apache Pulsar的分析，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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Pulsar简介

Apache Pulsar是一个企业级的分布式消息系统，最初由Yahoo开发并在2016年开源，目前正在Apache基金会下孵化。Plusar已经在Yahoo的生产环境使用了三年多，主要服务于Mail、Finance、Sports、 Flickr、 the Gemini Ads platform、 Sherpa以及Yahoo的KV存储。

Pulsar之所以能够称为下一代消息队列，主要是因为以下特性:

• 线性扩展。能够丝滑的扩容到成百上千个节点(Kafka扩容需要占用很多系统资源在节点间拷贝数据，而Plusar完全不用)

• 高吞吐。已经在Yahoo的生产环境中经受了考验，每秒数百万消息

• 低延迟。在大规模的消息量下依然能够保持低延迟(< 5ms)

• 持久化机制。Plusar的持久化机制构建在Apache BookKeeper之上，提供了写与读之前的IO隔离

• 基于地理位置的复制。Plusar将多地域/可用区的复制作为首要特性支持。用户只需配置好可用区，消息就会被源源不断的复制到其他可用区。当某一个可用区挂掉或者发生网络分区，plusar会在之后不断的重试。

• 部署方式的多样化。既可以运行在裸机，也支持目前例如Docker、K8S的一些容器化方案以及不同的云厂商，同时在本地开发时也只需要一行命令即可启动整个环境。

• Topic支持多种消费模式:exclusive、shared、failover

架构概述

从最上层来看，一个Plusar单元由若干个集群组成，单元内的集群可以互相之前复制数据, plusar中通常有以下几种组件:

• Broker:负责处理Producer发来的消息并分发给消费者。通过一个全局的ZK集群来处理多种协作式任务，例如说基于地理位置的复制。并将消息存储到BookKeeper中，同时单个集群内也需要有一套ZK集群，来存储一些元数据。

• BookKeeper集群: 内部包含多个bookies，用于持久化消息。

• ZooKeeper集

Broker

在Kafka和RocketMQ中，Broker负责消息数据的存储以及consumer消费位移的存储等，而Plusar中的broker和他们两个有所不同，plusar中的broker是一个无状态的节点，主要负责三件事情：

• 暴露REST接口用于执行管理员的命令以及topic所有者的查询等

• 一个用于节点间通讯的异步的TCP服务器，协议目前采用的是Google之前开源的Protocol Buffer

• 为了支持地域复制，broker会将自己 集群所在的消息发布到其他可用区。

消息会被先发布到BookKeeper中，然后会在Broker本地内存中缓存一份，因此一般来说消息的读取都会从从内存中读取，因此第一条中所说的查找topic所有者就是说，因为BookKeeper中的一个ledger只允许一个writer，因此我们可以调用rest接口获取到某一个topic当前的所有者。

BookKeeper

BookKeeper是一个可横向扩展的、错误容忍的、低延迟的分布式存储服务，BookKeeper中最基本的单位是记录，实际上就一个字节数组，而记录的数组称之为ledger，BK会将记录复制到多个bookies，存储ledger的节点叫做bookies，从而获得更高的可用性和错误容忍性。从设计阶段BK就考虑到了各种故障，Bookies可以宕机、丢数据、脏数据，但是主要整个集群中有足够的Bookies服务的行为就是正确的。
在Pulsar中，每个分区topic是由若干个ledger组成的，而ledger是一个append-only的数据结构，只允许单个writer，ledger中的每条记录会被复制到多个bookies中，一个ledger被关闭后(例如broker宕机了或者达到了一定的大小)就只支持读取，而当ledger中的数据不再需要的时候(例如所有的消费者都已经消费了这个ledger中的消息)就会被删除。

Bookkeeper的主要优势在于它可以保证在出现故障时在ledger的读取一致性。因为ledger只能被同时被一个writer写入，因为没有竞争，BK可以更高效的实现写入。在Broker宕机后重启时，Plusar会启动一个恢复的操作，从ZK中读取最后一个写入的Ledger并读取最后一个已提交的记录，然后所有的消费者也都被保证能看到同样的内容。

我们知道Kafka在0.8版本之前是将消费进度存储到ZK中的，但是ZK本质上基于单个日志的中心服务，简单来讲，ZK的性能不会随着你增加更多的节点而线性增加，会只会相反减少，因为更多的节点意味着需要将日志同步到更多的节点，性能也会随之下降，因此QPS也会受单机性能影响，因此0.8版本之后就将消费进度存储到了Kafka的Topic中，而RocketMQ最初的版本也类似，有几种不同的实现例如ZK、数据库等，目前版本采用的是存储到本机文件系统中，而Plusar采用了和Kafka类似的思想，Plusar将消费进度也存储到了BK的ledger中。

元数据

Plusar中的元数据主要存储到ZK中，例如不同可用区相关的配置会存在全局的ZK中，集群内部的ZK用于存储例如某个topic的数据写入到了那些Ledger、Broker目前的一些埋点数据等等。

Plusar核心概念

Topic

发布订阅系统中最核心的概念是topic，简单来说，topic可以理解为一个管道，producer可以往这个管道丢消息，consumer可以从这个管道的另一端读取消息，但是这里可以有多个consumer同时从这个管道读取消息。

每个topic可以划分为多个分区，同一个topic下的不同分区所包含的消息都是不同的。每个消息在被添加到一个分区后都会分配一个唯一的offset，在同一个分区内消息是有序的，因此客户端可以根据比如说用户ID进行一个哈希取模从而使得整个用户的消息都发往整个分区，从而一定程度上避免race condition的问题。
通过分区，将大量的消息分散到不同的节点处理从而获得高吞吐。默认情况下，plusar的topic都是非分区的，但是支持通过cli或者接口创建一定分区数目的topic。

默认情况下Plusar会自动均衡Producer和Consumer,但有时候客户端想要根据自己的业务规则也进行路由，Plusar默认支持以下几种规则:单分区、轮询、哈希、自定义(即自己实现相关接口来定制路由规则)

消费模式

消费决定了消息具体是如何被分发到消费者的，Plusar支持几种不同的消费模式: exclusive、shared、failover。图示如下:

• Exclusive: 一个topic只能被一个消费者消费。Plusar默认就是这个模式

• Shared: 共享模式或者叫轮询模式，多个消费者可以连接到同一个topic，消息被依次分发给消费者，当一个消费者宕机或者主动断开连接，那么发到那个消费者的还没有ack的消息会得到重新调度分发给其他消费者。

• Failover: 多个消费者可以连接同一个topic并按照字典序排序，第一个消费者会开始消费消息，称之为master，当master断开连接，所有未ack和队列中剩下的消息会分发给另一个消费者。

Plusar目前也支持另一种Reader接口，支持传入一个消息ID，例如说Message.Earliest来从最早的消息开始消费。

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当前题目：如何进行下一代分布式消息队列ApachePulsar的分析
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