首先来看下造成扩容问题的原因，是受Kafka本身架构的限制。Kafka 是以分区为读写单位，分区是和节点绑定的，这些数据会写入到元数据存储中。此时一旦计算层(CPU/网卡)或存储层(util)出现瓶颈，是没办法让其他节点承载压力的。如果要解决这个问题，Kafka在架构上要做很大的改动。
从架构的角度出发，我个人理解，解决的思路就是：计算存储分离 + 存储分段。这一点Apache Pulsar就做的很好。我们来简单看一下Pulsar的做法。来看下图：
计算存储分离：解决的是计算压力的快速转移。计算节点和存储节点是分开的。计算节点只负责计算逻辑的处理，是无状态的节点。当节点出现瓶颈，可以快速横向扩容。
存储分段：解决的主要是存储层IO压力的快速转移。Pulsar使用Bookeeper作为存储层，Pulsar将逻辑上的分区，在实际存储层面，分为多个段(segment)进行管理和存储。如果出现某个存储的机器有瓶颈，直接禁用该机器上segment，在新的机器上拉起新的Segment即可。
总结一下，一旦Pulsar集群遇到上面说的Kafka集群类似的瓶颈，从扩容的角度来说，会更优雅和便捷。这是架构自身带来的优势。