1. 核心概念
Apache Pulsar 是下一代云原生分布式消息流平台。与 Kafka 相比，它最大的特点是“存算分离”（Separation of Compute and Storage）架构。
Pulsar 解决了 Kafka 在扩容、运维和多租户方面的痛点，被誉为“云原生时代的 Kafka”。
2. 原理与架构
Pulsar 的架构分为三层：
2.1 Broker 层（计算层 - 无状态）
- 职责：负责处理 Producer 的写入和 Consumer 的读取，但不存储数据。
- 优势：Broker 是无状态的，扩容非常容易。增加 Broker 节点后，流量会自动负载均衡，无需像 Kafka 那样进行繁重的数据 Rebalance（迁移）。
2.2 BookKeeper 层（存储层 - 有状态）
- 职责：由一组 Bookie 节点组成，负责持久化存储消息。
- 核心机制：
- Segment（分片）：Pulsar 将 Topic 的数据切分为很多个小的 Segment。
- Striping（条带化）：这些 Segment 均匀地分散存储在所有的 Bookie 节点上。
- 优势：
- 独立扩容：存储不够加 Bookie，计算不够加 Broker，互不干扰。
- 高吞吐：写入时并发写向多个 Bookie，IO 能力随节点数线性增长。
2.3 ZooKeeper 层（元数据层）
- 存储集群配置、Topic 归属、Ledger 索引等元数据。
3. 关键特性与场景
- 多租户（Multi-tenancy）：原生支持
Tenant和Namespace级别的资源隔离和配额管理，非常适合 PaaS 平台。 - 分层存储（Tiered Storage）：支持将冷数据自动卸载到廉价的对象存储（如 S3, HDFS）中，实现无限保留时长的“无限流”存储。
- 跨地域复制（Geo-Replication）：原生支持跨机房、跨地域的数据同步，配置简单，适合全球化业务。
- Pulsar Functions：内置轻量级 Serverless 计算框架，可在消息流上直接运行简单的 ETL 逻辑。
4. 示例与总结
回答总结： “我对 Pulsar 的理解可以用‘下一代云原生 MQ’来概括，核心在于存算分离。 架构上，它把计算（Broker）和存储（BookKeeper）完全分开。Broker 无状态，扩容时无需数据迁移（Rebalance），秒级生效；BookKeeper 负责存储，利用分片机制将数据打散，吞吐量极高。 功能上，它原生支持多租户、跨地域复制和分层存储（冷热分离），解决了 Kafka 运维难、扩容慢、不支持资源隔离的痛点。 简单说，如果业务需要极高的弹性、超大规模存储或多租户隔离，Pulsar 是比 Kafka 更好的选择。”
// Pulsar 客户端示例：发送消息
PulsarClient client = PulsarClient.builder()
.serviceUrl("pulsar://localhost:6650")
.build();
Producer<byte[]> producer = client.newProducer()
.topic("my-topic")
.create();
producer.send("Hello Pulsar".getBytes());