腾讯云消息队列 Pulsar 版 - Pulsar Topic 和分区
文档简介：
Apache Pulsar 架构：
Apache Pulsar 是一个发布-订阅模型的消息系统，由 Broker、Apache BookKeeper、Producer、Consumer 等组件组成。
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Apache Pulsar 架构
Apache Pulsar 是一个发布-订阅模型的消息系统，由 Broker、Apache BookKeeper、Producer、Consumer 等组件组成。
Producer ： 消息的生产者，负责发布消息到 Topic。
Consumer：消息的消费者，负责从 Topic 订阅消息。
Broker：无状态服务层，负责接收和传递消息，集群负载均衡等工作，Broker 不会持久化保存元数据，因此可以快速的上、下线。
Apache BookKeeper：有状态持久层，由一组 Bookie 存储节点组成，可以持久化地存储消息。
Apache Pulsar 在架构设计上采用了计算与存储分离的模式，消息发布和订阅相关的计算逻辑在 Broker 中完成，数据存储在 Apache BookKeeper 集群的 Bookie 节点上。
Topic 与分区
Topic（主题）是某一种分类的名字，消息在 Topic 中可以被存储和发布。生产者往 Topic 中写消息，消费者从 Topic 中读消息。
Pulsar 的 Topic 分为 Partitioned Topic 和 Non-Partitioned Topic 两类，Non-Partitioned Topic 可以理解为一个分区数为1的 Topic。实际上在 Pulsar 中，Topic 是一个虚拟的概念，创建一个3分区的 Topic，实际上是创建了3个“分区Topic”，发给这个 Topic 的消息会被发往这个 Topic 对应的多个 “分区Topic”。
例如：生产者发送消息给一个分区数为3，名为my-topic的 Topic，在数据流向上是均匀或者按一定规则（如果指定了key）发送给了 my-topic-partition-0、my-topic-partition-1 和 my-topic-partition-2 三个“分区 Topic”。
分区 Topic 做数据持久化时，分区是逻辑上的概念，实际存储的单位是分片（Segment）的。
如下图所示，分区 Topic1-Part2 的数据由N个 Segment 组成， 每个 Segment 均匀分布并存储在 Apache BookKeeper 群集中的多个 Bookie 节点中， 每个 Segment 具有3个副本。
物理分区与逻辑分区
逻辑分区和物理分区对比如下：
物理分区：计算与存储耦合，容错需要拷贝物理分区，扩容需要迁移物理分区来达到负载均衡。
逻辑分区：物理“分片”，计算层与存储层隔离，这种结构使得 Apache Pulsar 具备以下优点。
Broker 和 Bookie 相互独立，方便实现独立的扩展以及独立的容错。
Broker 无状态，便于快速上、下线，更加适合于云原生场景。
分区存储不受限于单个节点存储容量。
分区数据分布均匀，单个分区数据量突出不会使整个集群出现木桶效应。
存储不足扩容时，能迅速利用新增节点平摊存储
