Apache Pulsar 在腾讯大数据场景的落地实践

过往记忆大数据 2021-07-23 08:38

在微服务架构和 SOA 架构百花齐放的今天,无论大数据工程师还是开发工程师,利用消息中间件实现可靠的消息传输,是应对复杂系统的一门必修课。


消息队列中间件的使用并不复杂,但消息队列的选型一直是个难点。比如:


  • 不同业务场景下该如何选型消息队列?
  • 流消息系统和队列消息系统的 producer 有何区别?
  • Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 各自的优劣在哪?

在实际场景中,性能强大的 Kafka 支持排序保证,非常适合提取消息;而RocketMQ、RabbitMQ 拥有完善的队列特性,可以弥补 Kafka 的不足。

很多公司经常会在 Kafka 和 RabbitMQ 或 RocketMQ 之间做选择,这是因为在实时流式架构中,消息用例可被分为两类:队列和流。两者都不能舍弃,系统复杂度自然大大提高。


我的经验是,消息中间件的兼容之道,最关键一环就是消息队列选型。

除了老牌消息系统,新一代云原生消息系统 Apache Pulsar 支持流处理,同时它的共享订阅模式能将 topic 用作队列,向同一 topic 内的 consumer 提供多个虚拟队列并支持延迟发送消息。


冉冉升起的新星 Pulsar 支持三种订阅类型,很大程度上解决了现有开源消息系统的核心痛点:


  • 排他性。只能有一个 Consumer,接收一个 Topic 所有的消息

  • 共享性。可以同时存在多个 Consumer,每个 Consumer 处理 topic 中一部消息

  • Failover 特性。同一时刻只有一个有效的Consumer,其余的 Consumer 作为备用节点,在 Master Consumer 不可用后进行替代


移动互联网下半场,高并发、高吞吐已经不再是业务的首要痛点,代表未来的云原生消息系统 Pulsar 不仅能上阵实战,更适合抢先学习和掌握。

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2、新一代万亿级消息系统 Pulsar 的架构设计理念;

3、新一代万亿级消息系统 Pulsar 的核心特性拆解;

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课程模块
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  • Day01 深入剖析主流消息队列优缺特性

  • Day02 Pulsar 核心架构设计与落地实践

  • Day03 全面剖析 Pulsar 腾讯、华为真实案例


模块一:主流消息系统选型优缺对比概念篇
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模块二:万亿级云原生消息系统Pulsar核心解读篇
课程将深入解读大数据中台的各个核心组成部分,以大厂实践模拟场景,手把手教你设计任务调度中台、数据采集中台、数据应用中台的架构模式,并完成核心组件选型。

模块三:新一代消息系统Pulsar大厂案例实践篇
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总之,通过从大数据核心技术“点”,到 Pulsar 架构设计“线”,再到企业应用实践“面”的深度剖析,帮助同学们全方面立体掌握 Pulsar 核心技术。
 

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