Pulsar-架构与设计

2024-02-19 07:04
文章标签 设计 架构 pulsar

本文主要是介绍Pulsar-架构与设计,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Pulsar架构与设计

  • 一、背景和起源
  • 二、框架概述
    • 1.设计特点
    • 2.框架适用场景
  • 三、架构图
    • 1.Broker
    • 2.持久化存储(Persistent storage)
    • 3.Pulsar元数据(Metadata store)
  • 四、功能特性
    • 1.消息顺序性
    • 2.消息回溯
    • 3.消息去重
    • 4.消息重投递
    • 5.消息重试
    • 6.消息TTL
    • 7.延迟队列
    • 8.重试队列
    • 9.死信队列
    • 10.消息语义
  • 五、设计原理
    • 1.消息去重
    • 2.消息重试
    • 3.延迟队列
    • 4.消费订阅模式
      • 4.1 独享模式
      • 4.2 灾备模式
      • 4.3 共享模式
      • 4.4 Key共享模式
    • 5.生产访问模式
      • 5.1 共享模式
      • 5.2 独占模式
      • 5.3 独占屏蔽模式
      • 5.4 等待独占模式
  • 总结
  • 参考链接


一、背景和起源

随着云原生的兴起,对消息中间件的伸缩性和多租户隔离有了更高的要求。现有的消息中间件不支持多租户的隔离,但是有一定伸缩性,需要一定的迁移工具支持和手工操作。
Pulsar是下一代云原生分布式消息平台,采用存储和计算分离架构设计,支持弹性伸缩,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制。

二、框架概述

1.设计特点

  • 下一代云原生分布式消息流平台
  • 单实例支持多集群,支持跨机房在集群间消息复制
  • 极低的发布延迟和端到端延迟
  • 支持超过百万的消息主题。
  • 支持多种消息订阅模式(独占、共享和故障转移)
  • 由BookKeeper 提供的持久化消息存储机制保证消息传递
  • 由轻量级的 serverless 计算框架 Pulsar Functions 实现流原生的数据处理。
  • 基于 Pulsar Functions 的 Server less connector 框架 Pulsar IO 使得数据更易移入、移出
    Apache Pulsar。
  • 支持冷热数据分级存储

2.框架适用场景

  • 适用于多租户、云服务场景
  • 适用于业务波动比较大、需要弹性伸缩场景

三、架构图

一个Pulsar实例有多个Pulsar Cluster组成,Pulsar Cluster之间可以进行消息复制。
Pulsar Cluster整体架构和组成如下,其中Broker为无状态服务,用于发布和消费消息,BookKeeper用于存储。

  • Broker集群:用于处理producer发出的消息;将消息存储到BookKeeper集群;将消息分配给consumer;处理集群协调任务。
  • BookKeeper集群:用于消息持久化存储。
  • Zookeeper集群:用于处理多个Pulsar集群之间的协调任务。
    在这里插入图片描述

1.Broker

主要包含以下部分:

  • HTTP服务器:主要是提供系统管理接口、topic查找接口
  • Dispatcher:异步TCP服务器,用于数据传输
  • Managed Ledger:用于缓存从BookKeeper读取的消息

Broker是无状态服务的计算节点;可以通过增加Broker来增加系统的吞吐量;某个Broker节点负载过高,可以将负载迁移到其他Broker节点。

2.持久化存储(Persistent storage)

Pulsar采用BookKeeper作为持久化存储组件。其中Bookie为数据的存储节点,采用分片机制。Bookie支持扩缩容,在扩容过程中不需要将已持久化数据迁移到新存储节点。

3.Pulsar元数据(Metadata store)

Pulsar元数据和BookKeeper元数据可以共享一个Zookeeper集群,也可以使用不同集群。Pulsar使用Zookeeper来进行元数据存储、集群配置和协调。

四、功能特性

1.消息顺序性

可以支持分区顺序性,生产者通过指定的key将消息发送到固定分区,消息订阅模式需要选择独享模式、灾备模式、key共享模式。

2.消息回溯

pulsar默认删除已经被所有Consumer确认消费完成消息,可以通过配置保留已经被消费完成的消息。

3.消息去重

通过服务器设置可以保证消息不会重复持久化存储,保证存储的幂等。

4.消息重投递

消息投递失败,会进行重新投递

5.消息重试

消息消费失败后消息会重新消费

6.消息TTL

支持消息生存期

7.延迟队列

支持任意时间延迟的消息

8.重试队列

重试队列是消费失败后,消息会重新投递到此队列,重试队列按照消费组进行设置的。

9.死信队列

重试次数达到一定次数后,会将消息投递此队列

10.消息语义

支持Exactly Once消息语义,消息确定被写入一次。producer保存发送失败消息再次发送,服务端保证重试多条消息只存储一次。

五、设计原理

1.消息去重

消息去重是指即使消息被Producer多次投递到Broker,也只会被持久化一次。Pulsar可以通过Broker配置开启消息去重功能,不需要应该代码去保证。
实现原理:

  • Producer每个消息都有一个递增的唯一SequenceId
  • Broker针对每个Producer保存已经接受到的最大SequenceId和已经持久化的最大SequenceId
  • Broker接收的消息中SequenceId大于以上SequenceId,则正常处理;如果小于或者等于则为重复消息,直接返回Ack确认

2.消息重试

如果消费组中设置消息主题可以重试,则会(以主题和消费组为度)创建重试队列和死信队列;其中重试队列名称格式为--RETRY;死信队列名称格式为--DLQ;
整体流程为:

  • 消费失败后,会将消息作为延迟消息重新投递到重试队列,利用延迟消息特性使Consumer延后一段时间重新消费
  • 如果重新投递到重试队列超过一定次数,则会把消息投递到死信队列

在这里插入图片描述

3.延迟队列

Broker针对topic每个分区,按照subscription维度维护了DelayedDeliveryTracker优先级队列,队列中以消息的延迟投递时间进行升序排列。

  • 延迟消息投递到Broker后,不用特殊处理直接持久化
  • 消费时,优先检测DelayedDeliveryTracker是否有消息需要消费(延迟投递时间已到);如有则消费;如果没有则消费正常队列消息
  • 消费正常队列消息,如果消息为延迟消息,则需要把消息索引存入到DelayedDeliveryTracker优先级队列
    在这里插入图片描述
    注意:只有在共享模式和key共享模式才支持延迟队列

4.消费订阅模式

pulsar总共有四种消费订阅模式:独享模式、灾备模式、共享模式和Key共享模式;
在这里插入图片描述

4.1 独享模式

此模式下,一个topic的某个消费组中只有一个消费者;即使topic进行了分区,所有分区也是共享同一个消费者。
此模式可以保证全局消息顺序性。

4.2 灾备模式

此模式下,一个topic可以对应多个消费者,但是只有master consumer可以消费,当master出现异常会由其他消费者进行消费。如果topic进行了分区,则每个分区都会对应一个master消费者和多个备用消费者。
此模式可以保证分区消息顺序性。

此模式下分区topic和master消费者之间分配图:
在这里插入图片描述

4.3 共享模式

此模式一个分区对应多个消费者,每个消费者处理分区中的一部分数据,消费者数量可以大于分区数量。此模式下可以通过增加消费者来提高消费速度。

4.4 Key共享模式

此模式一个分区对应多个消费者,每个消费者处理分区中的一部分数据,具有相同Key的消息会分派给相同Consumer处理。此模式下可以通过增加消费者来提高消费速度。
在这里插入图片描述

5.生产访问模式

pulsar总共有四种生产访问模式:共享模式、独占模式、独占屏蔽模式、等待独占模式;

5.1 共享模式

一个Topic可以有多个生产者

5.2 独占模式

一个Topic只能有一个生产者,新生产者连接到topic会直接报错

5.3 独占屏蔽模式

一个Topic只能有一个生产者,新生产者连接Topic,原有的生产者会被断开连接

5.4 等待独占模式

一个Topic只能有一个生产者,新的生产者连接topic会被挂起,直到生产者获取独占访问权。

总结

作为下一代云原生消息队列,Pulsar采用存储和计算分离的架构设计,具有很好的弹性伸缩能力。Pulsar单个实例可以部署多个Pulsar集群,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制。本文主要是介绍一下Pulsar的架构和特性,后续还会对Pulsar进行近一步研读。


参考链接

1.Pulsar简介
2.Pulsar架构
3.Pulsar生产消费

这篇关于Pulsar-架构与设计的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/723875

相关文章

Knife4j+Axios+Redis前后端分离架构下的 API 管理与会话方案(最新推荐)

《Knife4j+Axios+Redis前后端分离架构下的API管理与会话方案(最新推荐)》本文主要介绍了Swagger与Knife4j的配置要点、前后端对接方法以及分布式Session实现原理,... 目录一、Swagger 与 Knife4j 的深度理解及配置要点Knife4j 配置关键要点1.Spri

mysql中的服务器架构详解

《mysql中的服务器架构详解》:本文主要介绍mysql中的服务器架构,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1、背景2、mysql服务器架构解释3、总结1、背景简单理解一下mysqphpl的服务器架构。2、mysjsql服务器架构解释mysql的架

k8s上运行的mysql、mariadb数据库的备份记录(支持x86和arm两种架构)

《k8s上运行的mysql、mariadb数据库的备份记录(支持x86和arm两种架构)》本文记录在K8s上运行的MySQL/MariaDB备份方案,通过工具容器执行mysqldump,结合定时任务实... 目录前言一、获取需要备份的数据库的信息二、备份步骤1.准备工作(X86)1.准备工作(arm)2.手

MyBatis设计SQL返回布尔值(Boolean)的常见方法

《MyBatis设计SQL返回布尔值(Boolean)的常见方法》这篇文章主要为大家详细介绍了MyBatis设计SQL返回布尔值(Boolean)的几种常见方法,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴... 目录方案一:使用COUNT查询存在性(推荐)方案二:条件表达式直接返回布尔方案三:存在性检查(EXI

Maven 插件配置分层架构深度解析

《Maven插件配置分层架构深度解析》:本文主要介绍Maven插件配置分层架构深度解析,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录Maven 插件配置分层架构深度解析引言:当构建逻辑遇上复杂配置第一章 Maven插件配置的三重境界1.1 插件配置的拓扑

Java异常架构Exception(异常)详解

《Java异常架构Exception(异常)详解》:本文主要介绍Java异常架构Exception(异常),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1. Exception 类的概述Exception的分类2. 受检异常(Checked Exception)

MySQL 缓存机制与架构解析(最新推荐)

《MySQL缓存机制与架构解析(最新推荐)》本文详细介绍了MySQL的缓存机制和整体架构,包括一级缓存(InnoDBBufferPool)和二级缓存(QueryCache),文章还探讨了SQL... 目录一、mysql缓存机制概述二、MySQL整体架构三、SQL查询执行全流程四、MySQL 8.0为何移除查

微服务架构之使用RabbitMQ进行异步处理方式

《微服务架构之使用RabbitMQ进行异步处理方式》本文介绍了RabbitMQ的基本概念、异步调用处理逻辑、RabbitMQ的基本使用方法以及在SpringBoot项目中使用RabbitMQ解决高并发... 目录一.什么是RabbitMQ?二.异步调用处理逻辑:三.RabbitMQ的基本使用1.安装2.架构

Python中的可视化设计与UI界面实现

《Python中的可视化设计与UI界面实现》本文介绍了如何使用Python创建用户界面(UI),包括使用Tkinter、PyQt、Kivy等库进行基本窗口、动态图表和动画效果的实现,通过示例代码,展示... 目录从像素到界面:python带你玩转UI设计示例:使用Tkinter创建一个简单的窗口绘图魔法:用

mybatis的整体架构

mybatis的整体架构分为三层: 1.基础支持层 该层包括:数据源模块、事务管理模块、缓存模块、Binding模块、反射模块、类型转换模块、日志模块、资源加载模块、解析器模块 2.核心处理层 该层包括:配置解析、参数映射、SQL解析、SQL执行、结果集映射、插件 3.接口层 该层包括:SqlSession 基础支持层 该层保护mybatis的基础模块,它们为核心处理层提供了良好的支撑。