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在没使用 Pulsar 之前,涂鸦使用的架构基本如下图所示。消息进入接入层后,通过 Kafka进行消息分发转化,这个消息集群主要在做一些消息分发和路由的功能。之后再通过 HTTP 投递给第三方。基于网络原因、公司服务器规模不足以支撑业务时,都有可能出现重启过程中消息丢失的现象。如果想要满足这个需求,就需要对消息的持久化进行额外的处理。2. Kafka topic 数量与日俱增,运维成本高随着接入厂家和开发者数量的增加,导致 Kafka 的运维层面压力会比较大,人力和时间等耗费比较高。3. Kafka 自身的一些痛点,比如 Rebalance 机制
业务集群需要经常升级,consumer 就会经常断连。断连情况下,Rebalance 的过程是很长的,导致消息堆积量加大,造成用户体验下降。同时堆积后的重启,在大集群量情况下,对消费端的压力会非常大。 如果有一个租户挂掉并且没有进行及时处理,就会一直堆积在 Kafka 的处理器上,耽误后续进程,降低消息上报性能,影响到其他租户。Apache Pulsar 是灵活的发布-订阅消息系统,采用分层分片架构。 Pulsar 做了队列模型和流模型的统一,在 Topic 级别只需保存一份数据,同一份数据可多次消费。以流式、队列等方式计算不同的订阅模型大大提升了灵活度。2. 运维难度小(相比 Kafka),Rebalance 机制反应迅速主要体现在跨地域复制方面。Pulsar 使用计算与存储分离的云原生架构,数据从 Broker 搬离,存在共享存储内部。上层是无状态 Broker,复制消息分发和服务;下层是持久化的存储层 Bookie 集群。Pulsar 存储是分片的,这种架构可以避免扩容时受限制,实现数据的独立扩展和快速恢复。租户和命名空间(namespace)是 Pulsar 支持多租户的两个核心概念。- 在租户级别,Pulsar 为特定的租户预留合适的存储空间、应用授权与认证机制。
- 在命名空间级别,Pulsar 有一系列的配置策略(policy),包括存储配额、流控、消息过期策略和命名空间之间的隔离策略。
刚好这三点特性,对应了之前涂鸦面临的痛点,所以在契合下开始转向使用 Pulsar 来替代了 Kafka。目前 Pulsar 的架构已应用到涂鸦智能平台,成为一个主导消息队列,后续也在围绕 Pulsar 进行一些二次开发和周边服务搭建。以前信息的投递会有 5-6 s 的延迟,现在大概只有 1 s,整体的提升和改进是非常大的。当然用 Pulsar 替代 Kafka 的过程,也有一些缺点,比如:成本高。这个过程就需要督促第三方开发者去替换 SDK,同时过渡时期还要支持两套系统。刚好最近 StreamNative 开源了 KoP,可以让两者之间的迁移更简单,也算解决了这一问题。上图就是 BookKeeper 内的 Pulsar 架构示意图,其中 zk 是指 ZooKeeper。更多关于 Broker、Bookie 和 Proxy 等概念介绍,可以参考之前 TGIP-CN 的回顾:
Message Lifecycle:Pulsar 里的信息传递究竟是什么样子
。同时借由存储端 BookKeeper 的存储中间件特性,使得 Pulsar 现在的存储分离架构并没有增加额外的使用复杂度。Proxy 在这里提供了类似 TCP 的一个代理,为 Consume 提供了“寻址”的功能。Consumer 无需关心真实的 Broker 地址,连上 Proxy 后会直接从 ZooKeeper 里拉取 Topic 的位置等数据,此过程中 Consumer 只需保证稳定的连接即可。但 Proxy 并没有进行负载均衡的功能,这些都是在 Broker 上进行的。这一点也在之前的 TGIP-CN 直播中提到过。当然针对涂鸦的一些使用场景,他们也在 Proxy 上进行了一些扩展。
上图是一开始使用 Pulsar 时的架构图。生产者投递消息后,利用 in Topic 路由解析出来并进行投递。但是这个过程中需要构建多个 Pulsar 集群,导致运维程度的增加。现在在 Pulsar 架构里增加一个“source”,它可以用来收集之前的 topic,搭配 function 功能进行传递。之后在 function 部件内嵌入了 Dubbo-go consumer,把一些复杂的路由规则通过 Dubbo-go consumer 进行拉取。同时借用 Pulsar broker 的整体集群管理,减少了运维的业务压力。具体关于 Dubbo 的一些 demo 展示或者使用方法,可以参考以下网站。到此,关于“Pulsar的特性与优势有哪些”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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