天津网站优化哪家快,惠民建设局网站是哪个,互联网电商,湖州网站建设湖州一、什么是云原生 云原生的概念是2013年Matt Stine提出的,到目前为止#xff0c;云原生的概念发生了多次变更#xff0c;目前最新对云原生定义为: Devps持续交付微服务容器 而符合云原生架构的应用程序是: 采用开源堆栈(K8SDocker)进行容器化#xff0c;基于微服务架构提高灵…一、什么是云原生 云原生的概念是2013年Matt Stine提出的,到目前为止云原生的概念发生了多次变更目前最新对云原生定义为: Devps持续交付微服务容器 而符合云原生架构的应用程序是: 采用开源堆栈(K8SDocker)进行容器化基于微服务架构提高灵活性和可维护性借助敏捷方法、DevOps支持持续迭代和运维自动化利用云平台设施实现弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率。 二、Apache Pulsar基本介绍 Apache Pulsar 是一个云原生企业级的发布订阅(pub-sub) 消息系统最初由Yahoo开发并于2016年底开源现在是Apache软件基金会顶级开源项目。Pulsar在Yahoo的生产环境运行了三年多助力Yahoo的主要应用如Yahoo MailYahoo Finance、Yahoo Sports、Flickr、Gemini广告平台和Yahoo分布式键值存储系统Sherpa。 Apache Pulsar的功能与特性:
2.1 多租户模式 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。
2.2 灵活的消息系统 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。 同时pulsar通过事务采用Exactly-0nce(精准一次)在进行消息传输过程中可以确保数据不丢不重
2.3 云原生架构 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 存储是分片的这种构架可以避免扩容时受限制实现数据的独立扩展和快速恢复
2.4 Segmented Streams(分片流) Pulsar 将无界的数据看作是分片的流分片分散存储在分层存储 (tiered storage)、BookKeeper 集群和Broker 节点上而对外提供一个统一的、无界数据的视图。其次不需要用户显式迁移数据减少存储成本并保持近似无限的存储。
2.5 支持跨地域复制 Pulsar 中的跨地域复制是将 Pulsar 中持化的消息在多个集群间备份。在 Pulsar 2.4.0 中新增了复制订阅模式(Replicated-subscriptions)在某个集群失效情况下该功能可以在其他集群恢复消费者的消费状态从而达到热备模式下消息服务的高可用。 三、pulsar组件介绍
3.1 层级存储 Infinite Stream:以流的方式永久保存原始数据 分区的容量不再受限制 充分利用云存储或现有的廉价存储 ( 例如 HDFS) 数据统一表征:客户端无需关心数据究竟存储在哪里 3.2 Pulsar I0(Connector)连接器 Pulsar I0 分为输入(Input)和输出(Output)两个模块输入代表数据从哪里来通过 Source 实现数据输0入。输出代表数据要往哪里去通过 Sink 实现数据输出。 Pulsar 提出了 Connector (也称为 Pulsar I)用于解决 Pulsar 与周边系统的集成问题帮助用户高效完成工作。 目前 pulsar I0 支持非常多的连接集成操作:例如HDFS 、Spark、Flink 、Flume 、ES 、HBase等 3.3 Pulsar Funcations(轻量级计算框架) Pulsar Functions 是一个轻量级的计算框架可以给户提供一个部署简单、运维简单、API 简单的 FASS(Function as a service)平台。Pulsar Functions 提供基于事件的服务支持有状态与无状态的多语言计算是对复杂的大数据处理框架的有力补充 Pulsar Functions 的设计灵感来自于 Heron 这样的流处理引Pusar Functions 将会拓展 Pulsar 和整个消息领域的未来。使用 Pulsar Functions用户可以轻松地部署和管理 function通过 function 从 Pulsatopic 读取数据或者生产新数据到 Pulsar topic。 四、pulsar 与kafka对比
4.1 Pulsar和Kafka的对比介绍说明 详细对比可以参考kafka和pulsar的区别_pulsar kafka区别-CSDN博客 Apache Kafka和Apache Pulsar都有类似的消息概念。 客户端通过主题与消息系统进行交。 每个主题都可以分为多个分区。 然而Apache Pulsar和Apache Kafka之间的根本区别在于Apache Kafka是以分区为存储中心而ApachePulsar是以Segment为存储中心。 对比总结: Apache Pulsar将高性能的流(Apache Kafka所追求的)和灵活的传统队列(RabbitMQ所追求的)结合到一个统一的消息模型和API中。 Pulsar使用统一的API为用户提供一个支持流和队列的系统且具有同样的高性能。
4.2 性能对比: Pulsar 表现最出色的就是性能Pulsar 的速度比 Kafka 快得多美国德克萨斯州一家名为 Gigam(https://gigaom.com/) 的技术研究和分析公司对 Kafka 和 Pulsar 的性能做了比较并证实了这一点
4.3 扩展说明: kafka目前存在的痛点 1)Kafka很难进行扩展因为 kafka 把消息持久化在 broker 中迁移主题分区时需要把分区的数据完全复制到其他 broker 中这个操作非常耗时。 2)当需要通过更改分区大小以获得更多的存储空间时会与消息索引产生冲突打乱消息顺序。因此如果用户需要保证消息的顺序Kafka 就变得非常就0手了。 3)如果分区副本不处于 ISR(同步状态那么 leader 选取可能会素乱。一般地当原始主分区出现故障时应该有一个 S 副本被征用但是这点并不能完全保证。若在设置中并未规定只有 S 副本可被选为 leader 时选出一个处于非同步状态的副本做 eader这比没有 broker 服务该 partitior的情况更糟糕。 4)使用 kfaka 时你需要根据现有的情况并充分考虑未来的增量计划规划 broker、主题、分区和副本的数量才能避免 aka 扩展导致的问题。这是理想状况实际情况很难规划不可避免会出现扩展需求。 5) Kafka 集群的分区再均衡会影响相关生产者和消费者的性能。 6)发生故障时Kafka 主题无法保证消息的完整性(特别是遇到第 3 点中的情况需要扩展时极有可能丢失消息)。 7)使用 Kafka 需要和 offset 打交道这点让人很头痛因为 broker 并不维护 consumer 的消费状态 8) 如果使用率很高则必须尽快删除旧消息否则就会出现磁盘空间不够用的问题。 9)众所周知kafka 原生的跨地域复制机制 (Wiroraker)有问题即使只在两个数据中心也无法正常使用跨地域复制。因此甚至 Uber 都不得不创球另一套解决方案来解决这个问题并将其称为 uReplicator (https://eng.uber.com/ureplicator/)。 10)要想进行实时数据分析就不得不选用第三方工具如 Apche Strm、Apache Heron 或 Apache Spark。同时你需要确保这些第三方工具足以支撑传入的流量。 11)Kafka 没有原的多租户功能来实现租户的完全隔离它是通过使用主题授权等安全功能来完成的。
五、pulsar架构
5.1单个 Pulsar 集群由以下三部分组成: 多个 broker负责处理和负载均衡 producer 发出的消息并将这些消息分派给 consumer; Broker 与 Pulsar 配置存储交互来处理相应的任务并将消息存储在 BokKeeper 实例中(又称 bookies); Broker 依赖 ZooKeeper集群处理特定的任务等等。 多个 bookie的 BookKeeper 集群负责消息的持久化存储 一个zookeeper集群用来处理多个Pulsar集群之间的协调任务 5.2 Brokers介绍 Pulsar的broker是一个无状态组件主要负责运行另外的两个组件: 一个 HTTP 服务器它暴露了 REST 系统管理接口以及在生产者和消费者之间进行 Topic查找的API 一个调度分发器它是异步的TCP服务器通过自定义 二进制协议应用于所有相关的数据传输。 出于性能考虑消息通常从Managed Ledger缓存中分派出去除非积压超过缓存大小。如果积压的消息对于缓存来说太大了则Broker将开始从BookKeeper那里读取Entries (Entry同样是BookKeeper中的概念相当于一条记录)。 最后为了支持全局Topic异地复制Broker会控制Replicators追踪本地发布的条目并把这些条目用Java 客户端重新发布到其他区域
5.3 Zookeeper的元数据存储 Pulsar使用Apache Zookeeper进行元数据存储集群配置和协调 配置存储:存储租户,命名域和其他需要全局一致的配置项 每个集群有自己独立的ZooKeepr保存集群内部配置和协调信息例如归属信息broker负载报告BooKeeper每个集群有自己独立的ZooKeeper保存集群的) 等等。
5.4 基于bookKeeper持久化存储 详细资料可以参考BookKeeper 简介-腾讯云开发者社区-腾讯云 Apache Pulsar 为应用程序提供有保证的信息传递如果消息成功到达broker就认为其预期到达 为了提供这种保证未确认送达的消息需要持久化存储直到它们被确认送达。这种消息传递模式通常称为持久消息传递在Pulsar内部所有消息都被保存并同步N份例如2个服务器保存四份每个服务器上面都有镜像的RAID存储。Pulsar用 Apache bookkeeper作为持久化存储。 bookkeeper是一个分布式的预写日志 (WAL)系统有如下几个特性特别适合Pulsar的应用场景: 1)使pulsar能够利用独立的日志,称为ledgers. 可以随着时间的推移为topic创建多个Ledgers 2) 它为处理顺序消息提供了非常有效的存储 3) 保证了多系统挂掉时Ledgers的读取一致性 4) 提供不同的Bookies之间均匀的I0分布的特性0 5)它在容量和吞吐量方面都具有水平伸缩性。能够通过增加bookies立即增加容量到集群中,并提升吞吐量 6)Bookies被设计成可以承载数千的并发读写的ledgers。 使用多个磁盘设备(一个用于日志另一个用于一般存储)这样Bookies可以将读操作的影响和对于写操作的延迟分隔开。 Ledger是一个只追加的数据结构并且只有一个写入器这个写入器负责多个bookkeeper存储节点(就是Bookies)的写入Ledger的条目会被复制到多个bookies。 Ledgers本身有着非常简单的语义: Pulsar Broker可以创建ledeger添加内容到ledger和关闭ledger。 当一个ledger被关闭后除非明确的要写数据或者是因为写入器挂掉导致ledger关闭ledger只会以只读模式打开。 最后当ledger中的条目不再有用的时候整个ledger可以被删除 (ledger分布是跨Bookies的)。
5.5Pulsar 代理 Pulsar客户端和Pulsar集群交互的一种方式就是直连Pulsar brokers。然而在某些情况下这种直连既不可行也不可运行Pulsar直连取因为客户端并不知道broker的地址。 例t在云环境或者Kubernetes以及其他类似的系统上面brokers就基本上不可能了。 Pulsar proxy 为这个问题提供了一个解决方案为所有的broker提供了一个网关如果选择了Pulsar Proxy,所有的客户都会通过这个代理而不是直接与brokers通信
六、待续
