Apache Pulsar与Apache Kafka有何不同?

Apache Pulsar与Apache Kafka有何不同?

“Apache Pulsar 和 Apache Kafka 都是流行的分布式消息系统,但它们在架构和功能上有所不同。Kafka 主要设计为基于日志的消息系统,生产者将消息写入消费者读取的主题,而 Pulsar 提供了更灵活的架构,自然支持主题和队列。Pulsar 的多层设计将消息存储与服务分开,从而实现更好的可扩展性和更低的延迟。

两者之间一个显著的区别在于它们如何处理数据保留和消息传递。Kafka 将消息存储在提交日志中,数据保留策略基于时间或大小,但它主要与允许单个消费者组读取的主题一起使用。相比之下,Pulsar 同时支持主题和订阅模型,允许多种订阅类型,例如独占、共享和故障切换。这使得 Pulsar 在需要相同消息流的不同消费者行为的场景中非常合适,通常简化应用逻辑。例如,如果你有多个服务需要消费相同的消息但有不同的处理规则,Pulsar 的订阅模型可以简化对这些需求的管理。

另一个显著的区别在于扩展的易用性。Kafka 通常需要仔细管理代理和分区,特别是随着工作负载的增长。扩展 Kafka 通常涉及在多个代理之间平衡分区,这可能很复杂。与此同时,Pulsar 被设计为可以在最小的手动干预下水平扩展。它可以处理大量的主题和订阅,而无需重新平衡分区的复杂性。这使得 Pulsar 成为动态环境中更具吸引力的选择,因为工作负载可能迅速变化,从而让开发人员更专注于应用开发,而不是基础设施管理。”

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
预训练模型如BERT在信息检索中的作用是什么?
搜索查询管道是搜索引擎遵循的处理和返回用户查询的相关结果的步骤序列。它从用户输入搜索查询开始,并以显示搜索结果结束。 流水线通常包括诸如查询解析的阶段,其中查询被分析并分解成其组件 (例如,关键字、短语和运算符)。接下来,使用将用户的意图
Read Now
推荐系统中的冷启动问题是什么?
通过利用神经网络来理解用户行为和项目特征中的复杂模式,深度学习可以有效地应用于推荐系统。在其核心,推荐系统旨在根据用户的偏好和过去的交互向用户建议相关的项目或内容。传统方法通常依赖于协作过滤或基于内容的过滤,这可能会在可扩展性和个性化方面遇
Read Now
可观察性如何确保数据库加密监控?
可观测性在确保数据库加密监控的有效性方面发挥着至关重要的作用,因为它提供了数据在其生命周期内如何被访问和加密的洞察。借助可观测性工具和实践,开发人员可以跟踪应用于其数据库的加密机制的使用情况和性能。这意味着数据加密状态的任何变化都可以被实时
Read Now

AI Assistant