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Pulsar:下一代消息引擎真的这么强吗?

crossoverJie | 224 2021-04-22 03:44 0 0 0
UniSMS (合一短信)

背景

我们最近在做新业务的技术选型,其中涉及到了对消息中间件的选择;结合我们的实际情况希望它能满足以下几个要求:

  • 友好的云原生支持:因为现在的主力语言是 Go,同时在运维上能够足够简单。
  • 官方支持多种语言的 SDK:还有一些 PythonJava 相关的代码需要维护。
  • 最好是有一些方便好用的特性,比如:延时消息、死信队列、多租户等。

当然还有一些水平扩容、吞吐量、低延迟这些特性就不用多说了,几乎所有成熟的消息中间件都能满足这些要求。

基于以上的筛选条件,Pulsar 进入了我们的视野。

作为 Apache 下的顶级项目,以上特性都能很好的支持。

下面我们来它有什么过人之处。

架构

从官方的架构图中可以看出 Pulsar 主要有以下组件组成:

  1. Broker 无状态组件,可以水平扩展,主要用于生产者、消费者连接;与 Kafka 的 broker 类似,但没有数据存储功能,因此扩展更加轻松。
  2. BookKeeper 集群:主要用于数据的持久化存储。
  3. Zookeeper 用于存储 brokerBookKeeper 的元数据。

整体一看似乎比 Kafka 所依赖的组件还多,这样确实会提供系统的复杂性;但同样的好处也很明显。

Pulsar 的存储于计算是分离的,当需要扩容时会非常简单,直接新增 broker 即可,没有其他的心智负担。

当存储成为瓶颈时也只需要扩容 BookKeeper,不需要人为的做重平衡,BookKeeper 会自动负载。

同样的操作,Kafka 就要复杂的多了。

特性

多租户

多租户也是一个刚需功能,可以在同一个集群中对不同业务、团队的数据进行隔离。

persistent://core/order/create-order

以这个 topic 名称为例,在 core 这个租户下有一个 ordernamespace,最终才是 create-ordertopic 名称。

在实际使用中租户一般是按照业务团队进行划分,namespace 则是当前团队下的不同业务;这样便可以很清晰的对 topic 进行管理。

通常有对比才会有伤害,在没有多租户的消息中间件中是如何处理这类问题的呢:

  1. 干脆不分这么细,所有业务线混着用,当团队较小时可能问题不大;一旦业务增加,管理起来会非常麻烦。
  2. 自己在 topic 之前做一层抽象,但其实本质上也是在实现多租户。
  3. 各个业务团队各自维护自己的集群,这样当然也能解决问题,但运维复杂度自然也就提高了。

以上就很直观的看出多租户的重要性了。

Function 函数计算

Pulsar 还支持轻量级的函数计算,例如需要对某些消息进行数据清洗、转换,然后再发布到另一个 topic 中。

这类需求就可以编写一个简单的函数,Pulsar 提供了 SDK 可以方便的对数据进行处理,最后使用官方工具发布到 broker 中。

在这之前这类简单的需求可能也需要自己处理流处理引擎。

应用

除此之外的上层应用,比如生产者、消费者这类概念与使用大家都差不多。

比如 Pulsar 支持四种消费模式:

  • Exclusive:独占模式,同时只有一个消费者可以启动并消费数据;通过 SubscriptionName 标明是同一个消费者),适用范围较小。
  • Failover 故障转移模式:在独占模式基础之上可以同时启动多个 consumer,一旦一个 consumer  挂掉之后其余的可以快速顶上,但也只有一个 consumer 可以消费;部分场景可用。
  • Shared 共享模式:可以有 N 个消费者同时运行,消息按照 round-robin 轮询投递到每个 consumer 中;当某个 consumer 宕机没有 ack 时,该消息将会被投递给其他消费者。这种消费模式可以提高消费能力,但消息无法做到有序。
  • KeyShared 共享模式:基于共享模式;相当于对同一个topic中的消息进行分组,同一分组内的消息只能被同一个消费者有序消费。

第三种共享消费模式应该是使用最多的,当对消息有顺序要求时可以使用 KeyShared 模式。

SDK

官方支持的 SDK 非常丰富;我也在官方的 SDK 的基础之上封装了一个内部使用的 SDK

因为我们使用了 dig 这样的轻量级依赖注入库,所以使用起来大概是这个样子:

 SetUpPulsar(lookupURL)
 container := dig.New()
 container.Provide(func() ConsumerConfigInstance {
  return NewConsumer(&pulsar.ConsumerOptions{
   Topic:            "persistent://core/order/create-order",
   SubscriptionName: "order-sub",
   Type:             pulsar.Shared,
   Name:             "consumer01",
  }, ConsumerOrder)

 })

 container.Provide(func() ConsumerConfigInstance {
  return NewConsumer(&pulsar.ConsumerOptions{
   Topic:            "persistent://core/order/update-order",
   SubscriptionName: "order-sub",
   Type:             pulsar.Shared,
   Name:             "consumer02",
  }, ConsumerInvoice)

 })

 container.Invoke(StartConsumer)

其中的两个 container.Provide() 函数用于注入 consumer 对象。

container.Invoke(StartConsumer)  会从容器中取出所有的 consumer 对象,同时开始消费。

这时以我有限的 Go 开发经验也在思考一个问题,在 Go 中是否需要依赖注入?

先来看看使用 Dig 这类库所带来的好处:

  • 对象交由容器管理,很方便的实现单例。
  • 当各个对象之前依赖关系复杂时,可以减少许多创建、获取对象的代码,依赖关系更清晰。

同样的坏处也有:

  • 跟踪阅读代码时没有那么直观,不能一眼看出某个依赖对象是如何创建的。
  • 与 Go 所推崇的简洁之道不符。

对于使用过 SpringJava 开发者来说肯定直呼真香,毕竟还是熟悉的味道;但对于完全没有接触过类似需求的 Gopher 来说貌似也不是刚需。

目前市面上各式各样的 Go 依赖注入库层出不穷,也不乏许多大厂出品,可见还是很有市场的。

我相信有很多 Gopher 非常反感将 Java 中的一些复杂概念引入到 Go,但我觉得依赖注入本身是不受语言限制,各种语言也都有自己的实现,只是 Java 中的 Spring 不仅仅只是一个依赖注入框架,还有许多复杂功能,让许多开发者望而生畏。

如果只是依赖注入这个细分需求,实现起来并不复杂,并不会给带来太多复杂度。如果花时间去看源码,在理解概念的基础上很快就能掌握。

回到 SDK 本身来说,GoSDK 现阶段要比 Java 版本的功能少(准确来说只有 Java 版的功能最丰富),但核心的都有了,并不影响日常使用。

总结

本文介绍了 Pulsar 的一些基本概念与优点,同时顺便讨论一下 Go 的依赖注入;如果大家和我们一样在做技术选型,不妨考虑一下 Pulsar

后续会继续分享 Pulsar 的相关内容,有相关经验的朋友也可以在评论区留下自己的见解。



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