雅虎日本是一家雅虎和軟銀合資的日本互聯網公司，是日本最受歡迎的門戶網站之一。雅虎日本的互聯網服務在日本市場占主導地位。

下圖從三個維度顯示了雅虎日本的經營規模。第一個是服務數量，雅虎日本提供上百種互聯網服務；第二個是服務器數量，雅虎日本使用超過 150,000 臺服務器（大多為裸機服務器）全天候支持這上百種互聯網服務的正常運作；第三個是每月總頁面瀏覽量，2017 年的數據顯示，雅虎日本每月瀏覽量超過 700 億。由此可見，雅虎日本的服務規模之大。

挑戰

運營規模巨大對雅虎日本來說是個挑戰。高性能和可擴展的服務才能滿足海量用戶的需求。同時還需要提供多租戶支持來滿足運營眾多服務的需求。有時需要處理敏感消息或關鍵任務，因此持久性也很重要。此外，雅虎擁有眾多的數據中心，對跨地域復制有強烈的需求。在諸多方面，我們面臨著巨大挑戰，希望找到一個穩定且可擴展的消息平臺，能滿足上述需求并大規模地運行服務，同時能確保數據的完整性。

為什么選擇 Apache Pulsar

為了解決這些挑戰，我們開始調研各種消息平臺。

Apache Pulsar vs Apache Kafka

首先，我們比較了 Apache Pulsar 和 Apache Kafka，這兩個業界不同的消息系統，結果如下。

這兩個系統最主要的不同在于數據分布。在數據負載均衡方面，Pulsar 比 Kafka 處理得更勝一籌。以下圖為例，圖中有 1 個分區，3 個存儲節點，每個分區數據存儲兩個副本。Kafka 中，分區中的所有數據都保存在 leader broker（Broker 2）中，然后復制到另一個 follower broker（Broker 1）中。Broker 3 既不是 leader 也不是 follower，因此沒有任何數據。在 Kafka 中，由于一個分區中的所有數據都由一個 broker 保存，因此分區的容量受 broker 的容量限制。一旦要擴展分區，就需要重新分布數據；否則就會出現負載不均衡的情況。而 Pulsar 中，分區中的數據被劃分為粒度更細的單元，稱為分片（segment）。它們均勻地分布和保存在 bookies 中，分區容量不受單個 bookie 節點容量的限制，擴展分區時不需要重新分布數據。因此，Pulsar 比 Kafka 更靈活，更容易擴展。

另一個區別是跨地域復制。Kafka 使用 MirrorMaker 來處理跨地域復制，但需要使用額外的機器來運行和管理 MirrorMaker。而 Pulsar 內置了跨地域復制功能，不需要額外部署跨地域復制組件。

OpenMessaging Benchmark

使用 OpenMessaging Benchmark 可以很容易比較不同消息處理系統。據報道，Apache Pulsar 處理吞吐量和延遲的性能更好。圖中藍線代表 Pulsar，紅線代表 Kafka。左圖顯示吞吐量，上方線條說明吞吐量更高。右圖顯示延遲，下方線條說明延遲更低。

為什么 Apache Pulsar 最適合

這些對比說明 Apache Pulsar 比 Apache Kafka 更好，所以我們決定進一步研究 Apache Pulsar，并總結了 Pulsar 更適合我們的原因。

高性能

即使主題數量巨大，還要保證數據的可靠性，Apache Pulsar 也能實現高吞吐和低延遲。例如，Oath Inc. 每天要處理 230 萬個 topic，1000 億條消息。在這個巨大的體量下，要確保消息不能丟失且必須按順序處理。Apache Pulsar 不僅能滿足這些需求，還實現了 1,000,000 吞吐量（msg / s）和 5 ms 的延遲。

易擴展

Apache Pulsar 擴展性很好。要實現擴容，只需添加服務器即可。Pulsar 的服務層和存儲層是分開的，可以根據數據路徑靈活地添加 broker 或 bookie。如果需要提升服務容量，添加 broker 即可。如果需要擴大存儲容量，添加 bookie 即可。

多租戶

多租戶是指多種服務共用一個 Pulsar 系統。每個服務和應用程序作為 “租戶” 使用 Pulsar。因此，不同的服務無需單獨維護各自消息系統。Apache Pulsar 有不同的認證和授權機制，可保護消息不被攔截?？梢耘渲谜J證和授權機制，并共享到命名空間或主題，從而保護消息。因此，可以在一個 Pulsar 系統上運行多種服務，有效降低維護和勞動力成本。

跨地域復制

雅虎日本在多個數據中心運行很多服務。Pulsar 提供內置的跨地域復制功能，在數據中心之間復制消息，可以有效處理災備，恢復數據，提高服務質量。更重要的是，跨地域復制是 Pulsar 的內置功能，方便啟用和使用。

Pulsar Functions

Pulsar Functions 是輕量級計算框架（如 AWS lambda 或 Google Cloud Functions），不需要外部系統（如 Apache Heron，Apache Storm，Apache Spark 或其他類似系統）。只需構造邏輯并部署至 Pulsar 集群。Pulsar Functions 支持 Java、Python 和 Go 語言。

Pulsar on Kubernetes

Kubernetes 有眾多用戶，雅虎日本也是其中之一。在 Kubernetes 集群上部署 P??ulsar 很容易。下圖展示了 Pulsar 在 Kubernetes 引擎上的使用狀態。

經過詳細調研，我們發現 Apache Pulsar 不僅比 Apache Kafka 的性能更好，還能夠滿足我們企業運行的所有需求，在 Kubernetes 上容易部署，所以我們最終決定采用 Apache Pulsar 作為內部消息平臺。

Apache Pulsar 在雅虎日本的應用

雅虎日本在生產環境中使用 Pulsar 已經好幾年了。我來分享下 Apache Pulsar 在雅虎日本的應用場景。

下圖是雅虎日本的系統構架。我們有兩個數據中心：一個在東部，一個在西部。每個數據中心都有 broker、bookie、ZooKeeper 和 WebSocket 代理服務器。我們使用 Prometheus 收集指標，并通過 Grafana 將其可視化。

Prometheus 可以用來監控 topic、生產者和消費者的數量，如下圖所示。

自助服務工具

在雅虎日本，我們開發了一套工具，用來創建和管理租戶、命名空間和主題。用戶可以在 UI 界面自己創建租戶和命名空間，并配置設置。目前，這個 UI 僅在雅虎日本內部使用，所以是日語的，沒有開源。使用這個 UI，可以創建租戶和命名空間，并查看 topic 的統計信息，如吞吐量、平均消息規模等。

案例 1: 內容更新通知

我們把 Apache Pulsar 作為通知服務系統使用。各種內容文件（例如天氣，地圖或新聞數據）從合作伙伴公司推送到雅虎日本。服務需要了解這些更新的內容，所以服務把文件當作 topic。內容更新時會向 topic 發送通知。服務一旦收到通知，就會從文件服務器獲取更新的內容文件。

案例 2: 郵件服務中的工作隊列

我們使用 Apache Pulsar 構建異步工作隊列。郵件索引工作繁重，所以異步執行。首先，Mail BE 服務器中的生產者在 Pulsar 中注冊 job，消費者按照自己的節奏從 Pulsar 獲取 job。如果索引失敗，生產者會重新注冊。

案例 3: 日志管道

我們使用 Apache Pulsar 收集日志。雅虎日本幾乎所有的服務和應用程序都運行 PaaS 平臺（如 Heron）或 CaaS 平臺（如 Kubernetes），我們想從中收集日志。首先，日志發布到 Pulsar 后會分成 topic。根據使用 Pulsar Functions 的最終目的地和服務，日志最終會發送到其他數據庫或平臺，例如 HBase、Prometheus 和 Twilio。下圖是雅虎日本的日志收集架構。

結論

Apache Pulsar 是一個快速、持久、可擴展的 pub-sub 消息系統，配備很多有用的內置功能，如跨地域復制、多租戶、Pulsar Functions 等。

多年來，雅虎日本使用 Apache Pulsar，關注 Pulsar 社區的新聞，更新和活動，在應用場景中使用 Pulsar 新功能，Pulsar 的穩定性一直很好。

Pulsar 社區雖然年輕，但發展迅猛，在不同的應用場景下不斷有新的案例落地。我們會持續關注并和 Apache Pulsar 社區深入合作，進一步完善、優化 Pulsar 的特性和功能。

相關信息

以下是 Apache Pulsar 的相關信息:

• Apache Pulsar官網
• 在線視頻
• 演示文稿

關于作者

Nozomi Kurihara, 雅虎日本消息平臺團隊經理、Apache Pulsar 項目 committer。負責創建基于 Apache Pulsar pub-sub 為中心的消息處理平臺，該平臺能夠處理海量服務和應用程序流量。