1、PulsarClient 是客户端的入口点，通过它，用户可以创建和销毁实例，以及构建特定的 Client 和事务实例其主要功能包括客户端实例化配置管理以及与Pulsar服务端的交互客户端初始化时，会创建 Netty 客户端连接池和时间轮等基础组件，但不会立即连接在创建Producer时，PulsarClient 会根据Topic的分区情。
2、单个Pulsar集群由BrokerBookieZooKeeper和BookKeeper构成Broker负责发布和消费消息，Bookie专注于存储，ZooKeeper用于元数据存储集群配置和协调，BookKeeper提供持久化存储保证代理服务提供客户端与Pulsar集群交互的网关，服务发现机制允许客户端通过单个URL与整个Pulsar实例通信层级存储机制在面向分片式架构下。
3、核心架构Pulsar的核心架构由客户端代理和服务器三个关键组件构成其独特的分层架构使得Pulsar在架构设计上与传统消息系统有所不同Broker层Pulsar的Broker是一个无状态组件，主要负责Topic和Partitions的管理它不直接存储数据，而是通过Apache BookKeeper来保证消息的持久性和一致性Topic的元数据则存。
4、Pulsar的容错机制强大，Broker不保存数据，节点故障时，客户端仅需断开连接，重新连接其他Broker即可BookKeeper通过多副本机制提供高可用性，即便单节点故障，后台线程会自动处理数据恢复，保障数据不丢失Apache BookKeeper作为Pulsar的基础存储，展现出易扩展高可用运维简单等特性在BookKeeper中，客户端可从。
5、仅在当前active集群宕机时，切换到standby集群继续消费，同时复制订阅状态当前问题 Pulsar GeoReplication存在的问题相关推荐 你可能并不懂 Apache Pulsar 的消息存储模型生存还是毁灭一文带你看懂 Pulsar 的消息保留和过期策略一天，把 Pulsar 客户端的性能提升3倍+。
6、TOC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 RocksDB 存储索引数据Pulsar 的消息存储在 BookKeeper 中，BookKeeper 是一个胖客户的系统，客户端部分称为 BookKeeper，服务器端集群。
7、Service中调用在Service层调用封装好的Pulsar客户端，实现消息的生产和消费Server层引用在Server层引用封装好的Pulsar Server，通过kratosServer注册到Kratos框架，完成消息处理流程Pulsar在Kratos中的应用场景异步处理利用Pulsar实现微服务间的异步通信，减少同步接口的响应时间，提升系统吞吐量应用。
8、Pulsar是一个多租户高性能的消息系统，由Yahoo开发并由Apache软件基金会管理其关键特性包括1 单个实例支持多集群，集群间消息复制无缝2 极低的发布和端到端延迟3 扩展性优秀，支持上百万个topic4 简单的客户端API，支持多种语言5 多种订阅模式，支持消息持久化存储6 通过。
9、当身份认证系统识别出客户端的 role token 之后，Pulsar broker 会使用授权系统来告诉客户端当前你可以执行哪些操作 授权操作是在 tenant 级别进行配置的 ，这意味着在 Pulsar 集群中，允许用户根据不同的角色设定多个授权方案 具体的权限操作是在 namespace 级别进行设置和管理的 ，例如针对。
10、存储系统方面，Kafka与Pulsar能够存储大量数据，并允许客户端控制读取数据的位置，因此它们也被用作存储系统，存储大量历史数据实时流数据管道从MySQLMongoDB等数据源加载数据到Kafka与Pulsar中，使其他系统或应用能够稳定地获取数据，而无需直接与数据源对接Kafka的Kafka Connect模块与Pulsar的Pulsar IO。
11、企业支持StreamNative 为 Pulsar 提供企业级支持，包括全面托管的云服务和 Pulsar 企业级支持服务与其他社区合作，Pulsar 生态系统不断壮大生态集成Pulsar 生态系统集成应用数量迅速增长，通过 StreamNative Hub 等工具，用户可以轻松搜索和下载集成应用，加速生态发展多语言客户端库Pulsar 支持 7 种。
12、Pulsar的分布式特性使其能够在多个节点上部署和扩展，从而提高了系统的可用性和容错性它支持跨地域跨机房的部署，使得消息可以在全球范围内进行传输和消费此外，Pulsar还提供了多种客户端库和API，支持多种编程语言和框架，方便开发者进行集成和开发总的来说，Pulsar是一种高性能分布式发布订阅。
13、事件流需要一个有序的消息序列，这一特性在我们日常使用的各类应用程序中广泛运用然而，事件流拥有独特的语义，消费者需要决定如何处理流中的事件如果应用程序不需要使用有序序列，或者每个客户端只需获取下一个可用事件而不关注其在数据流中的位置呢Pulsar的主题可以既是队列也是事件流，这种灵活性让。
14、BookieBookKeeper服务端ClusterPulsar实例集群，由一个或多个实例组成部署Pulsar部署单机模式服务，设置管理Web UI管理员账号密码，后台创建环境添加Pulsar地址为服务地址Kratos应用Pulsar封装Pulsar客户端为Kratos的transportServer，实现Broker和Server层引用在Data层引用Broker，注入至Wire的Provider。
15、第二个原因可能是客户端因为各种原因没有调用 Ack，生产实践中出现较多 为了规避 Ack 一种方法是精确计算空洞 Backlog Size因为在 Broker 上解析 Batch 在 Pulsar 中对 Batch 消费者侧的消息分析，所以一个 Entry 可能是单个消息，也可能是单个消息 Batch 消息的后者情况下 Batch 新闻的数量或形式是未知的。
16、Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器支持TCP和UDPFlask一个用Python编写的轻量级Web应用框架 Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架基于WerkzeugWSGI工具箱和Jinja2 模板引擎Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能Flask没有默认使用的。
17、要将Kafka整合到Kratos微服务框架中，首先需要引用封装Kafka客户端的库，以便将其与Kratos的通信模型无缝对接通过引入封装库，可以将Kafka客户端封装为Kratos Server，进而简化与Kratos服务层的交互具体应用方法包括在Data层引用Kafka Broker，以及在Server层引用Kafka Server在Data层，创建Kafka Broker实例并。
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