Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，自称是下一代云原生分布式消息流平台，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。
Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，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，被看作是云原生时代实时消息流传输、存储和计算优秀解决方案。
Apache Pulsar 系列第一篇文章为读者们详细解释了 Pulsar 的消息保留和过期策略，本文是系列第二篇，主要从 Pulsar 设计的原理以及在 BookKeeper 中如何存储做一个梳理。
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自 LinkedIn 2011 年创建了 Apache Kafka 后，这款消息系统一度成为大规模消息系统的唯一选择。为什么呢？因为这些消息系统每天需要传递数百万条消息，消息规模确实很庞大（2018 年 Twitter 推文平均每天 500 万条，用户数平均每天为 1 亿）。那时，我们没有 MOM 系统来处理基于大量订阅的流数据能力。所以，很多大牌公司，像 LinkedIn、Yahoo、Twitter、Netflix 和 Uber，只能选择 Kafka。
“Apache Pulsar 2.3.0 重磅发布！最新版本包含支持在Kubernetes中执行Pulsar Functions，基于JSON Web Tokens的认证方式，C++和Python客户端对Schema的支持，Python Functions对于状态函数的支持，以及一系列新增的IO Connectors（Debezium，Canal，MongoDB， Elastic Search，以及HBase）”
Pulsar 是一个用于服务器到服务器的消息系统，具有多租户、高性能等优势。Pulsar 最初由 Yahoo 开发，目前由 Apache 软件基金会管理。
Apache Pulsar 是灵活的发布-订阅消息系统（Flexible Pub/Sub messaging），采用计算与存储分离的架构。雅虎在 2013 年开始开发 Pulsar ，于 2016 年首次开源，目前是 Apache 软件基金会的顶级项目。Pulsar 具有支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制、高吞吐、低延迟等特性。
当 APP 有推送需求的时候, 会向个推发送一条推送命令，接到推送需求后，我们会把APP要求推送消息的用户放入下发队列中，进行消息下发；当同时有多个APP进行消息下发时，难免会出现资源竞争的情况, 因此就产生了优先级队列的需求，在下发资源固定的情况下, 高优先级的用户需要有更多的下发资源。
作者｜陈翔、王东松 在金融场景中，伴随着业务的扩展，应用系统也相应地增加更多的场景，这些新场景对消息系统提出更多样的需求，导致原有架构面临一系列挑战。在尝试使用 Apache Pulsar 后，平安证券决定在生产环境中进行实践。本文介绍了平安证券选择 Apache Pulsar 的原因，使用 Apache Pulsar 的场景，Apache Pulsar 实践应用中遇到的问题，以及使用 Apache Pulsar 的未来规划。 1 背景介绍 传统金融公司或券商一般会使用统一接入服务或组件来处理对外业务。
作者 | 鲍明宇、张大伟 近期，腾讯 TEG 数据平部 MQ 团队开发部署了一套底层运维指标性能分析系统（本文简称 Data 项目） ，目前作为通用基础设施服务整个腾讯集团。该系统旨在收集性能指标、上报数据以用于业务的运维监控，后续也将延用至前后端实时分析场景。 腾讯 Data 项目选用 Apache Pulsar 作为消息系统，其服务端采用 CVM 服务器（Cloud Virtual Machine，CVM）部署，并将生产者和消费者部署在 Kubernetes 上，该项目 Pulsar 集群是腾讯数据
云原生大潮风起云涌，企业不再停留在理念层面，目前已在多方面落地。消息队列作为关键技术基础设施之一，也在云原生时代面临着挑战和机会。本文从传统消息队列上云所面临的三大挑战说起，并以 Apache Pulsar 为技术案例，深入浅出地讲解了如何打造适配云原生的消息队列。希望本文能对大家提供参考。 PART ONE 背景介绍 如今，云原生的概念已经渗透到了软件开发的方方面面。云原生不再只是未来的设想，而是一个现在进行时。开发人员在开发设计之初就需要考虑未来如何在云原生环境上部署、运行服务，即如何“上云”。
导语：Apache InLong 增加了通过 Apache Pulsar 接入数据的能力，充分利用了 Pulsar 不同于其它 MQ 的技术优势，为金融、计费等数据质量要求更高的数据接入场景，提供完整的解决方案。 在下面的内容中，我们将通过一个完整的示例介绍如何通过 Apache InLong 使用 Apache Pulsar 接入数据。 Apache InLong(incubating) 简介 Apache InLong（应龙 https://inlong.apache.org）是腾讯捐献给 Apa
近期，腾讯 TEG 数据平部 MQ 团队开发部署了一套底层运维指标性能分析系统（本文简称 Data 项目） ，目前作为通用基础设施服务整个腾讯集团。该系统旨在收集性能指标、上报数据以用于业务的运维监控，后续也将延用至前后端实时分析场景。
导语 近期，腾讯 TEG 数据平部 MQ 团队开发部署了一套底层运维指标性能分析系统（本文简称 Data 项目） ，目前作为通用基础设施服务整个腾讯集团。该系统旨在收集性能指标、上报数据以用于业务的运维监控，后续也将延用至前后端实时分析场景。 腾讯 Data 项目选用 Apache Pulsar 作为消息系统，其服务端采用 CVM 服务器（Cloud Virtual Machine，CVM）部署，并将生产者和消费者部署在 Kubernetes 上，该项目 Pulsar 集群是腾讯数据平台部 MQ 团队接入的
Apache Pulsar是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。腾讯数据平台部MQ团队对Pulsar做了深入调研以及大量的性能和稳定性方面优化，目前已经在TDbank落地上线。本文是Pulsar技术系列中的一篇，主要简单梳理了Pulsar消息存储与BookKeeper存储文件的清理机制。其中，BookKeeper可以理解为一个NoSQL的存储系统，默认使用RockDB存储索引数据。
从顶层来看， 一个Pulsar实例由一个或多个Pulsar集群组成。实例中的群集之间可以相互复制数据。 一个Pulsar集群由下面三部分组成：
本文整理自 8 月 Apache Pulsar Meetup 上的分享。科大讯飞是中国最大的智能语音技术提供商，在中文语音合成、语音识别、口语评测等多项技术上拥有国际领先的成果。2022 年 3 月，科大讯飞正式将 Pulsar 上线。本文将介绍经历一年多的测试与评估，科大讯飞为何选择 Pulsar；如何利用 SRE 保障体系将 Pulsar 从 0 到 1 落地；内部的监控与参数优化与 Pulsar 使用过程中可能出现的一系列问题及相应的解决方案。
Apache Pulsar越来越多的公司使用，与Apache Kafka、Apache RocketMQ并列成为消息领域三家马车，有必要对其研究一番。下面以笔者曾在生产环境使用的配置梳理，内容提要：
Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制（GEO replication）、快速扩容、灵活容错等特性。在很多场景下，用户需要通过 MQ 实现消息的重新推送能力，比如超时重推、处理异常时重推等，本文介绍 Apache Pulsar 提供的几种消息重推方案。
Sijie Guo, StreamNative 联合创始人，Apache BookKeeper 和 Apache Pulsar PMC 成员和 Committer。之前是 Twitter 消息组的技术负责人，与他人共同创建了 Apache DistributedLog。加入 Twitter 之前，他曾在 Yahoo！从事推送通知基础架构工作。
引言 | Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，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。GitHub 地址：http://github.com/apache/pulsar/ Apache Pulsar Meetup 深圳站 活动时间：2021年4月17日（本周六）13：30 ~ 18：00 活动地点：深圳市腾讯大
导语 | 消息队列是分布式系统中重要的中间件，在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。本文对Kafka、Pulsar、RocketMQ、RabbitMQ、NSQ这几个消息队列组件进行了一些调研，并整理了相关资料，为业务对MQ中间件选型提供参考。 一、概述 消息队列是分布式系统中重要的中间件，在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。分布式系统可以借助消息队列的能力，轻松实现以下功能： 解耦，将一个流程的上游和下游拆开，上游专注生产消息，下游专注处理消息。 广播，一个上游生产的消息轻松被
ApacheKafka是最流行的事件流处理系统。在这个领域中有很多同类的系统可以拿来比较。但是最关键的一点就是性能。Kafka以速度著称，但是，它现在能有多快，以及与其他系统相比又如何呢？我们决定在最新的云硬件上测试kafka的性能。 为了进行比较，我们选择了传统的消息broker RabbitMQ和基于Apache Bookeeper的消息broker Apache Pulsar。我们要关注以下几点，1.系统吞吐量。2.系统延迟。因为他们是生产中事件流系统的主要性能指标，特别是吞吐量测试测量每个系统在利用硬件（特别是磁盘和CPU）方面的效率。延迟测试测量每个系统交付实时消息的延迟程度，包括高达p99.9%的尾部延迟，这是实时和任务关键型应用程序以及微服务体系结构的关键需求。 我们发现Kafka提供了最好的吞吐量，同时提供了最低的端到端延迟，最高达到p99.9的百分比。在较低的吞吐量下，RabbitMQ以非常低的延迟交付消息。
导读 Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，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。 作者介绍 冉小龙 腾讯云微服务产品中心研发工程师 Apache Pulsar Committer Apache BookKeeper Contributor 默认情况下，Pulsar Broker 会对消息做如下处理： 当消息被
导语 Pulsar Summit Aisa 2021 将于2022年1月15-16日以线上直播的形式举办。 大会将分为主论坛和分论坛，汇聚技术大咖和行业先行者分享 Apache Pulsar 实践经验、用户案例、技术探究和运维故事，交流探讨 Pulsar 项目最新进展和动态，彼此切磋。 关于 Pulsar Summit Pulsar Summit 是由 StreamNative 组织的 Apache Pulsar 社区年度盛会。于此盛会，大家分享 Apache Pulsar 实践经验、用户案例、技术探究
前段时间业务团队偶尔会碰到一些 Pulsar 使用的问题，比如消息阻塞不消费了、生产者消息发送缓慢等各种问题。
导读：对于Apache Pulsar，一个经常被问的问题是：Apache Pulsar与现有的消息系统有什么根本的不同。我们之前在文章中介绍了Aache Pulsar很多功能上的具体差异，例如统一的消费模型，多租户，高可用性等等，但最本质的最重要的区别还是Apache Pulsar的系统架构。
本文最初发布于 Confluent 官方博客，经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
Iterable 公司每天代表客户发送大量营销消息，包括电子邮件、通知、短信、应用程序消息等，并且每天处理更多的用户数据更新、事件、自定义工作流状态。Iterable 日常处理的很多消息都可能触发系统中的其他操作，从而导致系统越来越复杂，产品易用性越来越低。随着客户数量不断增加，降低系统复杂性迫在眉睫。
关于 Apache Pulsar Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，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。GitHub 地址：http://github.com/apache/pulsar/ Apache Pulsar Meetup 深圳站 活动时间：2021年4月17日（本周六）13：30 ~ 18：
最近，我一直在研究 Pulsar 及其与 Kafka 的比较。通过快速搜索，你会看到这两个最著名的开源消息传递系统之间正在进行的"战争"。
拉卡拉支付成立于 2005 年，是国内领先的第三方支付企业，致力于整合信息科技，服务线下实体，从支付切入，全维度为中小微商户的经营赋能。2011 年成为首批获得《支付业务许可证》企业的一员，2019 年上半年服务商户超过 2100 万家。2019 年 4 月 25 日，登陆创业板。
问题导读 1.什么是Pulsar？ 2.Pulsar都有哪些概念？ 3.Pulsar有什么特点？ 4.Flink未来如何与Pulsar整合？ Apache Flink和Apache Pulsar的开源数据技术框架可以以不同的方式集成，以提供大规模的弹性数据处理。 在这篇文章中，我将简要介绍Pulsar及其与其他消息传递系统的差异化元素，并描述Pulsar和Flink可以协同工作的方式，为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。 Pulsar简介 Apache Pulsar是一个开源的分布式pub-sub消息系统，由Apache Software Foundation管理。 Pulsar是一种用于服务器到服务器消息传递的多租户，高性能解决方案，包括多个功能，例如Pulsar实例中对多个集群的本地支持，跨集群的消息的无缝geo-replication，非常低的发布和端到端 - 延迟，超过一百万个主题的无缝可扩展性，以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存储保证消息传递。现在让我们讨论Pulsar和其它pub-sub消息传递框架之间的主要区别： 第一个差异化因素源于这样一个事实：虽然Pulsar提供了灵活的pub-sub消息传递系统，但它也有持久的日志存储支持 - 因此在一个框架下结合了消息传递和存储。由于采用了分层架构，Pulsar提供即时故障恢复，独立可扩展性和无平衡的集群扩展。 Pulsar的架构遵循与其他pub-sub系统类似的模式，因为框架在主题中被组织为主要数据实体，生产者向主体发送数据，消费者从主题（topic）接收数据，如下图所示。
Apache Flink 和 Apache Pulsar 的开源数据技术框架可以以不同的方式融合，来提供大规模弹性数据处理。4 月 2 日，我司 CEO 郭斯杰受邀在 Flink Forward San Francisco 2019 大会上发表演讲，介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。这篇文章会简要介绍 Apache Pulsar 及其与其他消息系统的不同之处，并讲解如何融合 Pulsar 和 Flink 协同工作，为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。
本文分别从性能、架构和功能方面比较 Pulsar 和 Kafka 的区别，并且介绍 Pulsar 的用例、支持与社区等。
Pulsar Meetup 深圳 2024 将于 2024 年 4 月 27 日 周六举办，此次活动由 AscentStream 谙（ān）流科技和腾讯云中间件联合举办。Apache Pulsar 社区和合作伙伴诚邀 Pulsar 和各大社区的小伙伴、广大技术爱好者、架构师和企业代表参与。
导语 Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，数据持久化依赖 Apache BookKeeper 实现，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。本文将从以下几个方面为大家介绍 Apache Pulsar的设计原理和特性。 1、Apache Pulsar 架构 2、架构设计的优势 3、Pulsar 特性 4、总结 Apache Pulsar 架构 存储计算分离 Apache Pulsar 是 Pub/Sub 模型的消息系统，并且从设计上做了存储和
场景描述：2019 年 7 月，Apache Pulsar 正式发布了 2.4.0 版本，在 2.3.2 版本的基础上新增了诸多功能并修复了大量漏洞，包括存储端、Broker 端、Schema、安全、客户端、Pulsar Functions、Pulsar IO、Pulsar Kafka、Pulsar Flink 和 Pulsar Storm 等多方面。
导读 RocketMQ 用户可以无缝迁移到 Apache Pulsar 了。自此，Apache Pulsar 补齐了兼容主流消息队列协议的能力。 我们很高兴地宣布腾讯云中间件开源 RoP！RoP 将 RocketMQ 协议处理插件引入 Pulsar broker，这样 Pulsar 就能支持原生 RocketMQ 协议了。 作者介绍 冉小龙 腾讯高级工程师，Apache Pulsar Committer，Apache BookKeeper Contributor 什么是RoP 什么是高可用性
RocketMQ 用户可以无缝迁移到 Apache Pulsar 了。自此，Apache Pulsar 补齐了兼容主流消息队列协议的能力。
pulsar号称是下一代的消息系统，这二年风光无限，大有干掉kafka的势头，如果想快速体验下，可以按以下步骤在本地搭建一个单机版本:（mac环境+jdk8）
Apache Flink 和 Apache Pulsar 的开源数据技术框架可以以不同的方式融合，来提供大规模弹性数据处理。Flink Forward San Francisco 2019 大会上郭斯杰发表演讲，介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。这篇文章会简要介绍 Apache Pulsar 及其与其他消息系统的不同之处，并讲解如何融合 Pulsar 和 Flink 协同工作，为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。
作者简介 冉小龙 腾讯云高级研发工程师 Apache Pulsar committer RoP maintainer Apache Pulsar Go Client、Pulsarctl 与 Go Functions 作者与主要维护者 Apache Pulsar 作为云原生时代消息流系统，采用存储计算分离架构，支持大集群、多租户、百万级 Topic、跨地域数据复制、持久化存储、分层存储、高可扩展性等企业级和金融级功能。Apache Pulsar 提供了统一的消费模型，支持消息队列和流两种场景，既能为队列场景提
作者 | 冉小龙 Apache Pulsar 作为云原生时代消息流系统，采用存储计算分离架构，支持大集群、多租户、百万级 Topic、跨地域数据复制、持久化存储、分层存储、高可扩展性等企业级和金融级功能。Apache Pulsar 提供了统一的消费模型，支持消息队列和流两种场景，既能为队列场景提供企业级读写服务质量和强一致性保障，又能为流场景提供高吞吐、低延迟。 Apache Pulsar 在腾讯云中已经得到大规模的生产实践，在过去一年中承接了诸多行业生态中不同的使用场景。在实际的生产实践中，腾讯云针对
作为优秀的消息流平台，Pulsar 的使用越来越多，这篇文章讲解 Pulsar 的 Java 客户端。
导语 Apache Pulsar是Yahoo开源的MQ解决方案，功能上跟Kafka、RocketMQ、TubeMQ等类似，同时支持多租户、读写分离、跨地域复制等特性。联邦学习作为新一代人工智能基础技术，通过解决数据隐私与数据孤岛问题，重塑金融、医疗、城市安防等领域。本文将介绍Pulsar在Angel PowerFL 联邦学习平台中的应用，探索MQ和联邦学习的跨界合作过程。 01 背 景 Angel PowerFL联邦学习平台及其通信模块要求 Angel PowerFL联邦学习平台构建在Angel之
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