Pulsar详解2—架构和组件 & 安装和配置（示例：Go语言）

Pulsar 详解 - 索引目录

一、Pulsar架构和组件

1、分层架构

Pulsar的整体架构采用了分层设计，这种分层架构为可伸缩性、可靠性和灵活性提供了很大的优势。

1.1 Pulsar的整体架构

Pulsar的整体架构包含多个关键组件，其中包括：

• Broker（代理）： Brokers是Pulsar的核心组件，负责接收、存储和传递消息。Pulsar集群包含多个Broker，它们分布在整个系统中，形成一个高度可伸缩的消息传递网络。

• ZooKeeper： Pulsar使用ZooKeeper来进行集群协调和元数据管理。ZooKeeper维护了Pulsar集群的配置信息、主题信息以及活跃的Broker列表。

• BookKeeper： BookKeeper是Pulsar的存储层，用于持久化消息。它提供了高度可靠的分布式日志存储，确保消息的持久性和可靠性。

• Pulsar Proxy： Pulsar Proxy是一个可选的组件，允许客户端通过代理访问Pulsar集群。它提供了负载均衡、安全性和协议转换等功能。

• Pulsar Functions： Pulsar Functions是一个用于处理和转换消息的服务器less计算框架。它允许用户以简单的方式编写和部署函数来处理消息流。

1.2 分层架构的优势

• 可伸缩性： 分层架构使得Pulsar能够轻松扩展，通过增加Broker来提高消息处理能力。每个Broker负责特定范围的主题分区，实现了水平扩展。

• 可靠性： 使用BookKeeper作为存储层确保了消息的可靠性和持久性。分层设计还使得系统能够更好地应对部分组件的故障，从而提高整体可用性。

• 灵活性： 分层设计使得Pulsar能够灵活地适应不同的场景和需求。例如，可以通过添加代理层实现负载均衡，通过引入函数计算层实现消息处理逻辑的扩展。

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2、BookKeeper和ZooKeeper

Pulsar的架构中涉及两个重要的组件：BookKeeper和ZooKeeper。它们分别扮演着存储层和协调层的角色，为Pulsar提供了可靠性和协同管理的支持。

2.1 BookKeeper的角色

• 存储层： BookKeeper是Pulsar的存储层组件，负责持久化消息。它采用分布式日志存储的方式，将消息以日志的形式存储在多个Bookie节点上。这种设计确保了消息的可靠性和持久性，即使在节点故障的情况下也能保证消息不丢失。

• 分布式日志： BookKeeper使用分布式日志来记录消息的写入操作，这使得多个Broker能够协同工作，同时确保消息的有序性。每个主题的消息都被分割成多个分区，并在BookKeeper中进行存储。

2.2 ZooKeeper的角色

• 协调层： ZooKeeper是Pulsar的协调层组件，用于进行集群协调和元数据管理。Pulsar集群的配置信息、主题信息以及活跃的Broker列表等关键元数据都由ZooKeeper进行管理和维护。

• 故障检测与恢复： ZooKeeper负责检测Pulsar集群中的节点故障，并进行相应的故障恢复。如果某个Broker节点出现故障，ZooKeeper将通知其他节点，并协助进行重新分配分区，确保系统的高可用性。

2.3 示例

在Go语言中，与BookKeeper和ZooKeeper交互的示例通常涉及使用相应的客户端库。

示例演示如何使用Go语言创建一个ZooKeeper连接和一个BookKeeper客户端：

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/samuel/go-zookeeper/zk"
	"github.com/apache/bookkeeper/bkclient-go/bkclient"
)

func main() {
    
    
	// 连接到ZooKeeper
	zkConn, _, err := zk.Connect([]string{
    
    "localhost:2181"}, 5000)
	if err != nil {
    
    
		fmt.Println("Error connecting to ZooKeeper:", err)
		return
	}

	defer zkConn.Close()

	// 创建BookKeeper客户端
	bkClient, err := bkclient.New(&bkclient.ClientConfig{
    
    
		ZkServers:    []string{
    
    "localhost:2181"},
		BkEnsemble:   3,
		BkWriteQuorum: 2,
		BkAckQuorum:   2,
	})
	if err != nil {
    
    
		fmt.Println("Error creating BookKeeper client:", err)
		return
	}

	defer bkClient.Close()

	// 可以使用ZooKeeper和BookKeeper客户端进行更多的操作，例如创建主题、发布消息等。
	fmt.Println("ZooKeeper and BookKeeper connection established successfully.")
}

3、Broker服务

Pulsar的架构中，Broker是核心组件之一，承担着接收、存储和传递消息的关键角色。

3.1 Broker的功能

• 消息接收： Broker负责接收生产者发送的消息。生产者将消息发送到特定的主题（Topic），而Broker负责接收这些消息并进行处理。

• 消息存储： 接收到的消息会被Broker存储在本地或通过BookKeeper进行持久化。这样即使Broker节点发生故障，消息也能够得到保留，确保消息的可靠性和持久性。

• 消息传递： 一旦消息被存储，Broker负责将消息传递给订阅了相关主题的消费者。这涉及到消息的路由、分发和传输。

• 主题和分区管理： Broker管理主题的创建、删除以及与分区的关联。主题可以被分为多个分区，每个分区由不同的Broker进行管理，以实现水平扩展。

• 消费者协调： Broker与消费者进行协调，确保消息按照正确的顺序和适当的策略被传递给消费者。这包括负载均衡、故障恢复等方面的工作。

3.2 Broker的工作流程

• 接收消息： 当生产者发送消息到Pulsar集群时，消息首先到达Broker。每个Broker负责接收属于自己管理范围内的主题和分区的消息。

• 消息存储： 接收到的消息会被存储在本地，同时也可以选择通过BookKeeper进行持久化。这确保了消息在发生Broker节点故障时仍然可用。

• 消息传递： 一旦消息被存储，Broker负责将消息传递给相应主题的订阅者。这可能涉及到消息的路由，以确保消息被正确地传递给订阅了相应主题的消费者。

• 主题和分区管理： Broker管理主题的创建、删除和分区的分配。它维护了主题和分区的元数据，以便在系统中进行正确的资源分配。

• 消费者协调： Broker与消费者协调，确保消息以正确的顺序和策略传递给消费者。这包括处理消费者的加入、退出、负载均衡以及故障恢复等情况。

4、Pulsar IO（连接器）

Pulsar IO是Pulsar的一个重要组件，也称为连接器（Connectors），它提供了一种灵活的方式来集成Pulsar与外部系统，实现数据的输入和输出。这使得Pulsar能够与各种数据源和目标系统进行集成，从而支持更广泛的应用场景。

4.1 Pulsar IO的概念

• 连接器： Pulsar IO连接器是用于将Pulsar与其他数据存储、处理系统连接起来的组件。它们可以用于将数据从外部系统导入Pulsar，也可以将Pulsar中的数据导出到其他系统中。

• Source连接器： Source连接器负责从外部系统读取数据并将其推送到Pulsar的主题中。这样可以实现将外部系统的数据引入到Pulsar中，以便进行进一步的处理和分发。

• Sink连接器： Sink连接器负责将Pulsar中的数据导出到外部系统中。通过Sink连接器，可以将Pulsar中的消息传输到目标系统，实现数据的持久化、分析或其他处理。

4.2 Pulsar IO的使用场景

• 数据集成： Pulsar IO连接器可用于将数据从各种数据源引入Pulsar，实现不同系统之间的数据集成。这对于构建数据湖、数据仓库或数据流处理平台非常有用。

• 异构系统集成： Pulsar IO连接器支持与各种异构系统的集成，包括关系型数据库、NoSQL数据库、消息队列等。这使得 Pulsar 成为一个通用的中间件，能够在不同系统之间进行数据交换。

• 实时数据处理： 使用Source连接器，可以将实时产生的数据源接入 Pulsar，并通过 Pulsar 的分布式消息传递机制进行高效处理。Sink连接器则可以将处理结果输出到其他系统，实现实时数据处理流程。

4.3 示例

假设我们有一个 Kafka 主题 “kafka-source-topic”，并且我们想要将其消息导入到 Pulsar 中的主题 “pulsar-destination-topic”。

示例：
使用 Pulsar IO 的 Kafka Source 连接器：

1. 准备工作：

   • 安装 Pulsar 和 Kafka。
   • 确保 Pulsar IO 的 Kafka Source 连接器已经安装和配置。

2. 创建 Kafka 生产者：

   package main
   
   import (
      "github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
      "fmt"
   )
   
   func main() {
         
         
      p, err := kafka.NewProducer(&kafka.ConfigMap{
         
         
         "bootstrap.servers": "localhost:9092",
      })
   
      if err != nil {
         
         
         fmt.Printf("Failed to create Kafka producer: %s\n", err)
         return
      }
   
      defer p.Close()
   
      // 生产者发送消息到 Kafka 主题
      err = p.Produce(&kafka.Message{
         
         
         TopicPartition: kafka.TopicPartition{
         
         Topic: &"kafka-source-topic", Partition: kafka.PartitionAny},
         Value:          []byte("Message from Kafka"),
      }, nil)
   
      if err != nil {
         
         
         fmt.Printf("Failed to produce message: %s\n", err)
      }
   
      // 等待消息发送完成
      p.Flush(5000)
   }
   

   以上代码使用 Confluent Go 客户端创建了一个 Kafka 生产者，并发送了一条消息到 “kafka-source-topic” 主题。

3. 配置并启动 Kafka Source 连接器：

   • 配置文件示例（kafka-source-config.yaml）：

     tenant: public
     namespace: default
     name: kafka-source
     className: org.apache.pulsar.io.kafka.KafkaSource
     topic: pulsar-destination-topic
     kafkaTopic: kafka-source-topic
     bootstrapServers: localhost:9092
     

   • 启动连接器：

     bin/pulsar-admin source create --name kafka-source \
         --destination-topic-name pulsar-destination-topic \
         --source-type org.apache.pulsar.io.kafka.KafkaSource \
         --source-config-file kafka-source-config.yaml
     

4. 观察结果：

   • 在 Pulsar 中消费者订阅 “pulsar-destination-topic” 主题，以接收从 Kafka 导入的消息。

   // 创建 Pulsar 消费者
   consumer, _ := client.Subscribe(pulsar.ConsumerOptions{
         
         
      Topic:            "pulsar-destination-topic",
      SubscriptionName: "my-subscription",
   })
   
   defer consumer.Close()
   
   // 接收消息
   msg, _ := consumer.Receive(context.Background())
   fmt.Printf("Received message from Pulsar: %s\n", string(msg.Payload()))
   
   // 手动确认消息
   consumer.Ack(msg)
   

这个示例演示了使用 Pulsar IO 的 Kafka Source 连接器将消息从 Kafka 主题导入到 Pulsar 中。

二、Pulsar的安装和配置

1、安装步骤

下面说明在 Windows、Linux 和 macOS 上进行 Pulsar 的单节点安装和集群安装。

1.1 单节点安装

1. 下载 Pulsar：

   • 从 Apache Pulsar 的官方网站（https://pulsar.apache.org/download/）下载最新版本的 Pulsar 发行版。选择适合您操作系统的二进制发行版并下载。

2. 解压 Pulsar：

   • 解压下载的 Pulsar 发行版文件到您选择的目录。您会得到一个包含 Pulsar 文件的文件夹。

3. 配置 Pulsar：

   • 进入 Pulsar 解压目录，找到 conf 目录，然后编辑 standalone.conf 文件。配置文件中包含了 Pulsar 的各种参数，例如网络端口、存储路径等。至少需要配置 brokerServicePort 和 webServicePort。

   # standalone.conf
   
   # Pulsar broker service port
   brokerServicePort=6650
   
   # Pulsar web service port
   webServicePort=8080
   

4. 启动 Pulsar：

   • 在命令行中进入 Pulsar 解压目录，运行以下命令启动 Pulsar Standalone：

   • Windows：

     bin\pulsar standalone
     

   • Linux/Mac：

     bin/pulsar standalone
     

5. 验证安装：

   • 使用 Pulsar 提供的命令行工具或客户端 API 连接到 Pulsar 实例，确保它正常运行并可访问。

1.2 集群安装

1. 复制 Pulsar：

   • 将单节点安装中的 Pulsar 目录复制到所有集群节点。确保所有节点上的 Pulsar 版本一致。

2. 配置集群：

   • 在每个节点上编辑 broker.conf 文件，配置集群的相关信息，包括 advertisedAddress、brokerServicePort、webServicePort 等。确保所有节点的配置相似，但 advertisedAddress 需要设置为每个节点的实际 IP 地址。

   # broker.conf
   
   # Advertised address for the broker
   advertisedAddress=<Node_IP_Address>
   
   # Pulsar broker service port
   brokerServicePort=6650
   
   # Pulsar web service port
   webServicePort=8080
   

3. 启动集群：

   • 在每个节点上运行以下命令启动 Pulsar Broker：

   • Windows：

     bin\pulsar broker
     

   • Linux/Mac：

     bin/pulsar broker
     

4. 验证集群：

   • 使用 Pulsar 提供的命令行工具或客户端 API 连接到集群中的任何节点，确保它正常运行并可访问。您可以使用任何节点的 IP 地址和端口（默认为 6650）连接到集群。

2、配置文件

2.1 配置文件结构

Pulsar 的配置文件通常采用 .conf 格式，是键值对的集合，用于指定 Pulsar 的各项参数。

以下是一个配置文件结构示例：

# 注释以 '#' 开头
key1=value1
key2=value2
# ...

[Section1]
key3=value3
key4=value4
# ...

[Section2]
key5=value5
key6=value6
# ...

• 注释行以 # 开头，用于注释说明。
• 键值对用于设置配置项的值。
• 方括号用于定义配置项的分组，称为部分（Section）。

2.2 常见配置项解析

1. Broker 配置 (broker.conf)

• advertisedAddress：

  • 用于设置 Pulsar Broker 广告的地址，即客户端连接到 Broker 使用的地址。可以是 IP 地址或主机名。

• brokerServicePort：

  • 设置 Pulsar Broker 提供服务的端口号，客户端通过该端口连接到 Broker。

• webServicePort：

  • 设置 Pulsar Web 服务的端口号，用于提供管理和监控功能的 Web 界面。

• zookeeperServers：

  • 指定 ZooKeeper 服务器的地址，Pulsar 使用 ZooKeeper 来协调集群中的各个节点。

2. Standalone 模式配置 (standalone.conf)

• brokerServicePort：

  • 同上，设置 Pulsar Standalone 模式下提供服务的端口号。

• webServicePort：

  • 同上，设置 Pulsar Standalone 模式下 Web 服务的端口号。

3. 其他常见配置项

• zookeeperServers：

  • 在集群中，此项也可以在 Broker 配置中用于指定 ZooKeeper 服务器的地址。

• configurationStoreServers：

  • 用于指定 Pulsar 配置信息的存储服务器地址，Pulsar 使用这些信息来共享配置。

• managedLedgerDefaultEnsembleSize 和 managedLedgerDefaultWriteQuorum：

  • 配置 Managed Ledger 的默认副本数量和写入的最小数量。

• bookkeeperMetadataServiceUri：

  • 指定 BookKeeper Metadata Service 的 URI，用于存储 BookKeeper 的元数据。

2.3 补充说明

• 配置文件位置：

  • 配置文件通常位于 Pulsar 安装目录下的 conf 子目录中。

• 文档参考：

  • 建议查阅 Apache Pulsar 官方文档，其中包含了详细的配置项说明和最佳实践建议。

• 动态配置：

  • 在运行时，您也可以通过 Pulsar 的命令行工具或 API 动态更改配置，而无需重新启动 Broker。