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大家好，我是一哥，昨天分享了实时数仓的架构《网易实时数仓1.0 2.0 3.0 架构》，实时数仓一定离不开消息队列，现在市面上有非常多的消息中间件，rabbitMQ、kafka、rocketMQ、pulsar、 redis等等，多得令人眼花缭乱。它们到底有什么异同，你应该选哪个？本文尝试通过技术演进的方式，以redis、kafka和 pulsar为例，逐步深入，讲讲它们架构和原理，帮助你更好地理解和学习消息队列。文章作者：刘德恩，腾讯IEG研发工程师。
最基础的消息队列其实就是一个双端队列，我们可以用双向链表来实现，如下图所示：
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有了这样的数据结构之后，我们就可以在内存中构建一个消息队列，一些任务不停地往队列里添加消息，同时另一些任务不断地从队尾有序地取出这些消息。添加消息的任务我们称为producer，而取出并使用消息的任务，我们称之为consumer。
要实现这样的内存消息队列并不难，甚至可以说很容易。但是如果要让它能在应对海量的并发读写时保持高效，还是需要下很多功夫的。
redis刚好提供了上述的数据结构——list。redis list支持：
这正好对应了我们队列抽象的push_front和pop_tail，因此我们可以直接把redis的list当成一个消息队列来使用。而且redis本身对高并发做了很好的优化，内部数据结构经过了精心地设计和优化。所以从某种意义上讲，用redis的list大概率比你自己重新实现一个list强很多。
但另一方面，使用redis list作为消息队列也有一些不足，比如：
对于上述的不足，目前看来第一条（持久化）是可以解决的。很多公司都有团队基于rocksdb leveldb进行二次开发，实现了支持redis协议的kv存储。这些存储已经不是redis了，但是用起来和redis几乎一样。它们能够保证数据的持久化，但对于上述的其他缺陷也无能为力了。
其实redis 5.0开始新增了一个stream数据类型，它是专门设计成为消息队列的数据结构，借鉴了很多kafka的设计，但是依然还有很多问题…直接进入到kafka的世界它不香吗？
从上面你可以看到，一个真正的消息中间件不仅仅是一个队列那么简单。尤其是当它承载了公司大量业务的时候，它的功能完备性、吞吐量、稳定性、扩展性都有非常苛刻的要求。kafka应运而生，它是专门设计用来做消息中间件的系统。
前面说redis list的不足时，虽然有很多不足，但是如果你仔细思考，其实可以归纳为两点：
这两点也是kafka要解决的核心问题。
热key的本质问题是数据都集中在一台实例上，所以想办法把它分散到多个机器上就好了。为此，kafka提出了partition的概念。一个队列（redis中的list），对应到kafka里叫topic。kafka把一个topic拆成了多个partition，每个partition可以分散到不同的机器上，这样就可以把单机的压力分散到多台机器上。因此topic在kafka中更多是一个逻辑上的概念，实际存储单元都是partition。
其实redis的list也能实现这种效果，不过这需要在业务代码中增加额外的逻辑。比如可以建立n个list，key1, key2, ..., keyn，客户端每次往不同的key里push，消费端也可以同时从key1到keyn这n个list中rpop消费数据，这就能达到kafka多partition的效果。所以你可以看到，partition就是一个非常朴素的概念，用来把请求分散到多台机器。
redis list中另一个大问题是rpop会删除数据，所以kafka的解决办法也很简单，不删就行了嘛。kafka用游标（cursor）解决这个问题。
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和redis list不同的是，首先kafka的topic（实际上是partion）是用的单向队列来存储数据的，新数据每次直接追加到队尾。同时它维护了一个游标cursor，从头开始，每次指向即将被消费的数据的下标。每消费一条，cursor+1 。通过这种方式，kafka也能和redis list一样实现先入先出的语义，但是kafka每次只需要更新游标，并不会去删数据。
这样设计的好处太多了，尤其是性能方面，顺序写一直是最大化利用磁盘带宽的不二法门。但我们主要讲讲游标这种设计带来功能上的优势。
首先可以支持消息的ACK机制了。由于消息不会被删除，因此可以等消费者明确告知kafka这条消息消费成功以后，再去更新游标。这样的话，只要kafka持久化存储了游标的位置，即使消费失败进程崩溃，等它恢复时依然可以重新消费
第二是可以支持分组消费：
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这里需要引入一个消费组的概念，这个概念非常简单，因为消费组本质上就是一组游标。对于同一个topic，不同的消费组有各自的游标。监控组的游标指向第二条，BI组的游标指向第4条，trace组指向到了第10000条……各消费者游标彼此隔离，互不影响。
通过引入消费组的概念，就可以非常容易地支持多业务方同时消费一个topic，也就是说所谓的1-N的“广播”，一条消息广播给N个订阅方。
最后，通过游标也很容易实现重新消费。因为游标仅仅就是记录当前消费到哪一条数据了，要重新消费的话直接修改游标的值就可以了。你可以把游标重置为任何你想要指定的位置，比如重置到0重新开始消费，也可以直接重置到最后，相当于忽略现有所有数据。
因此你可以看到，kafka这种数据结构相比于redis的双向链表有了一个质的飞跃，不仅是性能上，同时也是功能上，全面的领先。
我们可以来看看kafka的一个简单的架构图：
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从这个图里我们可以看出，topic是一个逻辑上的概念，不是一个实体。一个topic包含多个partition，partition分布在多台机器上。这个机器，kafka中称之为broker。（kafka集群中的一个broker对应redis集群中的一个实例）。对于一个topic，可以有多个不同的消费组同时进行消费。一个消费组内部可以有多个消费者实例同时进行消费，这样可以提高消费速率。
但是这里需要非常注意的是，一个partition只能被消费组中的一个消费者实例来消费。换句话说，消费组中如果有多个消费者，不能够存在两个消费者同时消费一个partition的场景。
为什么呢？其实kafka要在partition级别提供顺序消费的语义，如果多个consumer消费一个partition，即使kafka本身是按顺序分发数据的，但是由于网络延迟等各种情况，consumer并不能保证按kafka的分发顺序接收到数据，这样达到消费者的消息顺序就是无法保证的。因此一个partition只能被一个consumer消费。kafka各consumer group的游标可以表示成类似这样的数据结构：
{ "topic-foo": { "groupA": { "partition-0": 0, "partition-1": 123, "partition-2": 78 }, "groupB": { "partition-0": 85, "partition-1": 9991, "partition-2": 772 }, }}
了解了kafka的宏观架构，你可能会有个疑惑，kafka的消费如果只是移动游标并不删除数据，那么随着时间的推移数据肯定会把磁盘打满，这个问题该如何解决呢？这就涉及到kafka的retention机制，也就是消息过期，类似于redis中的expire。
不同的是，redis是按key来过期的，如果你给redis list设置了1分钟有效期，1分钟之后redis直接把整个list删除了。而kafka的过期是针对消息的，不会删除整个topic(partition)，只会删除partition中过期的消息。不过好在kafka的partition是单向的队列，因此队列中消息的生产时间都是有序的。因此每次过期删除消息时，从头开始删就行了。
看起来似乎很简单，但仔细想一下还是有不少问题。举例来说，假如topicA-partition-0的所有消息被写入到一个文件中，比如就叫topicA-partition-0.log。我们再把问题简化一下，假如生产者生产的消息在topicA-partition-0.log中一条消息占一行，很快这个文件就到200G了。现在告诉你，这个文件前x行失效了，你应该怎么删除呢？非常难办，这和让你删除一个数组中的前n个元素一样，需要把后续的元素向前移动，这涉及到大量的CPU copy操作。假如这个文件有10M，这个删除操作的代价都非常大，更别说200G了。
因此，kafka在实际存储partition时又进行了一个拆分。topicA-partition-0的数据并不是写到一个文件里，而是写到多个segment文件里。假如设置的一个segment文件大小上限是100M，当写满100M时就会创建新的segment文件，后续的消息就写到新创建的segment文件，就像我们业务系统的日志文件切割一样。这样做的好处是，当segment中所有消息都过期时，可以很容易地直接删除整个文件。而由于segment中消息是有序的，看是否都过期就看最后一条是否过期就行了。
1. Kafka中的数据查找
topic的一个partition是一个逻辑上的数组，由多个segment组成，如下图所示：
这时候就有一个问题，如果我把游标重置到一个任意位置，比如第2897条消息，我怎么读取数据呢？根据上面的文件组织结构，你可以发现我们需要确定两件事才能读出对应的数据：为了解决上面两个问题，kafka有一个非常巧妙的设计。首先，segment文件的文件名是以该文件里第一条消息的offset来命名的。一开始的segment文件名是 0.log，然后一直写直到写了18234条消息后，发现达到了设置的文件大小上限100M，然后就创建一个新的segment文件，名字是18234.log……
- /kafka/topic/order_create/partition-0 - 0.log - 18234.log #segment file - 39712.log - 54101.log
当我们要找offset为x的消息在哪个segment时，只需要通过文件名做一次二分查找就行了。比如offset为2879的消息（第2880条消息），显然就在0.log这个segment文件里。定位到segment文件之后，另一个问题就是要找到该消息在文件中的位置，也就是偏移量。如果从头开始一条条地找，这个耗时肯定是无法接受的！kafka的解决办法就是索引文件。就如mysql的索引一样，kafka为每个segment文件创建了一个对应的索引文件。索引文件很简单，每条记录就是一个kv组，key是消息的offset，value是该消息在segment文件中的偏移量：
- /kafka/topic/order_create/partition-0 - 0.log - 0.index - 18234.log #segment file - 18234.index #index file - 39712.log - 39712.index - 54101.log - 54101.index
有了索引文件，我们就可以拿到某条消息具体的位置，从而直接进行读取。再捋一遍这个流程：通过这种文件组织形式，我们可以在kafka中非常快速地读取出任何一条消息。但这又引出了另一个问题，如果消息量特别大，每条消息都在index文件中加一条记录，这将浪费很多空间。可以简单地计算一下，假如index中一条记录16个字节（offset 8 + position 8），一亿条消息就是16*10^8字节=1.6G。对于一个稍微大一点的公司，kafka用来收集日志的话，一天的量远远不止1亿条，可能是数十倍上百倍。这样的话，index文件就会占用大量的存储。因此，权衡之下kafka选择了使用”稀疏索引“。所谓稀疏索引就是并非所有消息都会在index文件中记录它的position，每间隔多少条消息记录一条，比如每间隔10条消息记录一条offset-position：offset | position |
|---|
| 0 | 0 |
| 10 | 1852 |
| 20 | 4518 |
| 30 | 6006 |
| 40 | 8756 |
| 50 | 10844 |
这样的话，如果当要查询offset为x的消息，我们可能没办法查到它的精确位置，但是可以利用二分查找，快速地确定离他最近的那条消息的位置，然后往后多读几条数据就可以读到我们想要的消息了。比如，当我们要查到offset为33的消息，按照上表，我们可以利用二分查找定位到offset为30的消息所在的位置，然后去对应的log文件中从该位置开始向后读取3条消息，第四条就是我们要找的33。这种方式其实就是在性能和存储空间上的一个折中，很多系统设计时都会面临类似的选择，牺牲时间换空间还是牺牲空间换时间。到这里，我们对kafka的整体架构应该有了一个比较清晰的认识了。不过在上面的分析中，我故意隐去了kafka中另一个非常非常重要的点，就是高可用方面的设计。因为这部分内容比较晦涩，会引入很多分布式理论的复杂性，妨碍我们理解kafka的基本模型。在接下来的部分，将着重讨论这个主题。2. Kafka高可用
高可用（HA）对于企业的核心系统来说是至关重要的。因为随着业务的发展，集群规模会不断增大，而大规模集群中总会出现故障，硬件、网络都是不稳定的。当系统中某些节点各种原因无法正常使用时，整个系统可以容忍这个故障，继续正常对外提供服务，这就是所谓的高可用性。对于有状态服务来说，容忍局部故障本质上就是容忍丢数据（不一定是永久，但是至少一段时间内读不到数据）。系统要容忍丢数据，最朴素也是唯一的办法就是做备份，让同一份数据复制到多台机器，所谓的冗余，或者说多副本。为此，kafka引入 leader-follower的概念。topic的每个partition都有一个leader，所有对这个partition的读写都在该partition leader所在的broker上进行。partition的数据会被复制到其它broker上，这些broker上对应的partition就是follower:producer在生产消息时，会直接把消息发送到partition leader上，partition leader把消息写入自己的log中，然后等待follower来拉取数据进行同步。具体交互如下：上图中对producer进行ack的时机非常关键，这直接关系到kafka集群的可用性和可靠性。如果producer的数据到达leader并成功写入leader的log就进行ack
优点：不用等数据同步完成，速度快，吞吐率高，可用性高；缺点：如果follower数据同步未完成时leader挂了，就会造成数据丢失，可靠性低。
- 优点：当leader挂了之后follower中也有完备的数据，可靠性高；
缺点：等所有follower同步完成很慢，性能差，容易造成生产方超时，可用性低。
而具体什么时候进行ack，对于kafka来说是可以根据实际应用场景配置的。其实kafka真正的数据同步过程还是非常复杂的，本文主要是想讲一讲kafka的一些核心原理，数据同步里面涉及到的很多技术细节，HW epoch等，就不在此一一展开了。最后展示一下kafka的一个全景图：最后对kafka进行一个简要地总结：kafka通过引入partition的概念，让topic能够分散到多台broker上，提高吞吐率。但是引入多partition的代价就是无法保证topic维度的全局顺序性，需要这种特性的场景只能使用单个partition。在内部，每个partition以多个segment文件的方式进行存储，新来的消息append到最新的segment log文件中，并使用稀疏索引记录消息在log文件中的位置，方便快速读取消息。当数据过期时，直接删除过期的segment文件即可。为了实现高可用，每个partition都有多个副本，其中一个是leader，其它是follower，分布在不同的broker上。对partition的读写都在leader所在的broker上完成，follower只会定时地拉取leader的数据进行同步。当leader挂了，系统会选出和leader保持同步的follower作为新的leader，继续对外提供服务，大大提高可用性。在消费端，kafka引入了消费组的概念，每个消费组都可以互相独立地消费topic，但一个partition只能被消费组中的唯一一个消费者消费。消费组通过记录游标，可以实现ACK机制、重复消费等多种特性。除了真正的消息记录在segment中，其它几乎所有meta信息都保存在全局的zookeeper中。3. 优缺点
高性能：单机测试能达到 100w tps；
低延时：生产和消费的延时都很低，e2e的延时在正常的cluster中也很低；
可用性高：replicate + isr + 选举 机制保证；
工具链成熟：监控 运维 管理 方案齐全；
生态成熟：大数据场景必不可少 kafka stream.
无法弹性扩容：对partition的读写都在partition leader所在的broker，如果该broker压力过大，也无法通过新增broker来解决问题；
扩容成本高：集群中新增的broker只会处理新topic，如果要分担老topic-partition的压力，需要手动迁移partition，这时会占用大量集群带宽；
消费者新加入和退出会造成整个消费组rebalance：导致数据重复消费，影响消费速度，增加e2e延迟；
partition过多会使得性能显著下降：ZK压力大，broker上partition过多让磁盘顺序写几乎退化成随机写。
在了解了kafka的架构之后，你可以仔细想一想，为什么kafka扩容这么费劲呢？其实这本质上和redis集群扩容是一样的！当redis集群出现热key时，某个实例扛不住了，你通过加机器并不能解决什么问题，因为那个热key还是在之前的某个实例中，新扩容的实例起不到分流的作用。kafka类似，它扩容有两种：新加机器（加broker）以及给topic增加partition。给topic新加partition这个操作，你可以联想一下mysql的分表。比如用户订单表，由于量太大把它按用户id拆分成1024个子表user_order_{0..1023}，如果到后期发现还不够用，要增加这个分表数，就会比较麻烦。因为分表总数增多，会让user_id的hash值发生变化，从而导致老的数据无法查询。所以只能停服做数据迁移，然后再重新上线。kafka给topic新增partition一样的道理，比如在某些场景下msg包含key，那producer就要保证相同的key放到相同的partition。但是如果partition总量增加了，根据key去进行hash，比如 hash(key) % parition_num，得到的结果就不同，就无法保证相同的key存到同一个partition。当然也可以在producer上实现一个自定义的partitioner，保证不论怎么扩partition相同的key都落到相同的partition上，但是这又会使得新增加的partition没有任何数据。其实你可以发现一个问题，kafka的核心复杂度几乎都在存储这一块。数据如何分片，如何高效的存储，如何高效地读取，如何保证一致性，如何从错误中恢复，如何扩容再平衡……上面这些不足总结起来就是一个词：scalebility。通过直接加机器就能解决问题的系统才是大家的终极追求。Pulsar号称云原生时代的分布式消息和流平台，所以接下来我们看看pulsar是怎么样的。
kafka的核心复杂度是它的存储，高性能、高可用、低延迟、支持快速扩容的分布式存储不仅仅是kafka的需求，应该是现代所有系统共同的追求。而apache项目底下刚好有一个专门就是为日志存储打造的这样的系统，它叫bookeeper！有了专门的存储组件，那么实现一个消息系统剩下的就是如何来使用这个存储系统来实现feature了。pulsar就是这样一个”计算-存储 分离“的消息系统：pulsar利用bookeeper作为存储服务，剩下的是计算层。这其实是目前非常流行的架构也是一种趋势，很多新型的存储都是这种”存算分离“的架构。比如tidb，底层存储其实是tikv这种kv存储。tidb是更上层的计算层，自己实现sql相关的功能。还有的例子就是很多"持久化"redis产品，大部分底层依赖于rocksdb做kv存储，然后基于kv存储关系实现redis的各种数据结构。在pulsar中，broker的含义和kafka中的broker是一致的，就是一个运行的pulsar实例。但是和kafka不同的是，pulsar的broker是无状态服务，它只是一个”API接口层“，负责处理海量的用户请求，当用户消息到来时负责调用bookeeper的接口写数据，当用户要查询消息时从bookeeper中查数据，当然这个过程中broker本身也会做很多缓存之类的。同时broker也依赖于zookeeper来保存很多元数据的关系。由于broker本身是无状态的，因此这一层可以非常非常容易地进行扩容，尤其是在k8s环境下，点下鼠标的事儿。至于消息的持久化，高可用，容错，存储的扩容，这些都通通交给bookeeper来解决。但就像能量守恒定律一样，系统的复杂性也是守恒的。实现既高性能又可靠的存储需要的技术复杂性，不会凭空消失，只会从一个地方转移到另一个地方。就像你写业务逻辑，产品经理提出了20个不同的业务场景，就至少对应20个if else，不论你用什么设计模式和架构，这些if else不会被消除，只会从从一个文件放到另一个文件，从一个对象放到另一个对象而已。所以那些复杂性一定会出现在bookeeper中，并且会比kafka的存储实现更为复杂。但是pulsar存算分离架构的一个好处就是，当我们在学习pulsar时可以有一个比较明确的界限，所谓的concern segregation。只要理解bookeeper对上层的broker提供的API语义，即使不了解bookeeper内部的实现，也能很好的理解pulsar的原理。接下来你可以思考一个问题：既然pulsar的broker层是无状态的服务，那么我们是否可以随意在某个broker进行对某个topic的数据生产呢？看起来似乎没什么问题，但答案还是否定的——不可以。为什么呢？想一想，假如生产者可以在任意一台broker上对topic进行生产，比如生产3条消息a b c，三条生产消息的请求分别发送到broker A B C，那最终怎么保证消息按照a b c的顺序写入bookeeper呢？这是没办法保证，只有让a b c三条消息都发送到同一台broker，才能保证消息写入的顺序。既然如此，那似乎又回到和kafka一样的问题，如果某个topic写入量特别特别大，一个broker扛不住怎么办？所以pulsar和kafka一样，也有partition的概念。一个topic可以分成多个partition，为了每个partition内部消息的顺序一致，对每个partition的生产必须对应同一台broker。这里看起来似乎和kafka没区别，也是每个partition对应一个broker，但是其实差别很大。为了保证对partition的顺序写入，不论kafka还是pulsar都要求写入请求发送到partition对应的broker上，由该broker来保证写入的顺序性。然而区别在于，kafka同时会把消息存储到该broker上，而pulsar是存储到bookeeper上。这样的好处是，当pulsar的某台broker挂了，可以立刻把partition对应的broker切换到另一个broker，只要保证全局只有一个broker对topic-partition-x有写权限就行了，本质上只是做一个所有权转移而已，不会有任何数据的搬迁。当对partition的写请求到达对应broker时，broker就需要调用bookeeper提供的接口进行消息存储。和kafka一样，pulsar在这里也有segment的概念，而且和kafka一样的是，pulsar也是以segment为单位进行存储的（respect respect respect）。为了说清楚这里，就不得不引入一个bookeeper的概念，叫ledger，也就是账本。可以把ledger类比为文件系统上的一个文件，比如在kafka中就是写入到xxx.log这个文件里。pulsar以segment为单位，存入bookeeper中的ledger。在bookeeper集群中每个节点叫bookie（为什么集群的实例在kafka叫broker在bookeeper又叫bookie……无所谓，名字而已，作者写了那么多代码，还不能让人开心地命个名啊）。在实例化一个bookeeper的writer时，就需要提供3个参数：节点数n：bookeeper集群的bookie数；
副本数m：某一个ledger会写入到n个bookie中的m个里，也就是说所谓的m副本；
确认写入数t：每次向ledger写入数据时（并发写入到m个bookie），需要确保收到t个acks，才返回成功。
bookeeper会根据这三个参数来为我们做复杂的数据同步，所以我们不用担心那些副本啊一致性啊的东西，直接调bookeeper的提供的append接口就行了，剩下的交给它来完成。如上图所示，parition被分为了多个segment，每个segment会写入到4个bookie其中的3个中。比如segment1就写入到了bookie1,2,4中，segment2写入到bookie1,3,4中…这其实就相当于把kafka某个partition的segment均匀分布到了多台存储节点上。这样的好处是什么呢？在kafka中某个partition是一直往同一个broker的文件系统中进行写入，当磁盘不够用了，就需要做非常麻烦的扩容+迁移数据的操作。而对于pulsar，由于partition中不同segment可以保存在bookeeper不同的bookies上，当大量写入导致现有集群bookie磁盘不够用时，我们可以快速地添加机器解决问题，让新的segment寻找最合适的bookie（磁盘空间剩余最多或者负载最低等）进行写入，只要记住segment和bookies的关系就好了。由于partition以segment为粒度均匀的分散到bookeeper上的节点上，这使得存储的扩容变得非常非常容易。这也是Pulsar一直宣称的存算分离架构的先进性的体现：其实在理解kafka的架构之后再来看pulsar，你会发现pulsar的核心就在于bookeeper的使用以及一些metadata的存储。但是换个角度，正是这个恰当的存储和计算分离的架构，帮助我们分离了关注点，从而能够快速地去学习上手。消费模型
Pulsar相比于kafka另一个比较先进的设计就是对消费模型的抽象，叫做subscription。通过这层抽象，可以支持用户各种各样的消费场景。还是和kafka进行对比，kafka中只有一种消费模式，即一个或多个partition对一个consumer。如果想要让一个partition对多个consumer，就无法实现了。pulsar通过subscription，目前支持4种消费方式：可以把pulsar的subscription看成kafka的consumer group，但subscription更进一步，可以设置这个”consumer group“的消费类型：exclusive：消费组里有且仅有一个consumer能够进行消费，其它的根本连不上pulsar；
failover：消费组里的每个消费者都能连上每个partition所在的broker，但有且仅有一个consumer能消费到数据。当这个消费者崩溃了，其它的消费者会被选出一个来接班；
shared：消费组里所有消费者都能消费topic中的所有partition，消息以round-robin的方式来分发；
key-shared：消费组里所有消费者都能消费到topic中所有partition，但是带有相同key的消息会保证发送给同一个消费者。
这些消费模型可以满足多种业务场景，用户可以根据实际情况进行选择。通过这层抽象，pulsar既支持了queue消费模型，也支持了stream消费模型，还可以支持其它无数的消费模型（只要有人提pr），这就是pulsar所说的统一了消费模型。其实在消费模型抽象的底下，就是不同的cursor管理逻辑。怎么ack，游标怎么移动，怎么快速查找下一条需要重试的msg……这都是一些技术细节，但是通过这层抽象，可以把这些细节进行隐藏，让大家更关注于应用。
其实技术的发展都是螺旋式的，很多时候你会发现最新的发展方向又回到了20年前的技术路线了。在20年前，由于普通计算机硬件设备的局限性，对大量数据的存储是通过NAS(Network Attached Storage)这样的“云端”集中式存储来完成。但这种方式的局限性也很多，不仅需要专用硬件设备，而且最大的问题就是难以扩容来适应海量数据的存储。数据库方面也主要是以Oracle小型机为主的方案。然而随着互联网的发展，数据量越来越大，Google后来又推出了以普通计算机为主的分布式存储方案，任意一台计算机都能作为一个存储节点，然后通过让这些节点协同工作组成一个更大的存储系统，这就是HDFS。然而移动互联网使得数据量进一步增大，并且4G 5G的普及让用户对延迟也非常敏感，既要可靠，又要快，又要可扩容的存储逐渐变成了一种企业的刚需。而且随着时间的推移，互联网应用的流量集中度会越来越高，大企业的这种刚需诉求也越来越强烈。因此，可靠的分布式存储作为一种基础设施也在不断地完善。它们都有一个共同的目标，就是让你像使用filesystem一样使用它们，并且具有高性能高可靠自动错误恢复等多种功能。然而我们需要面对的一个问题就是CAP理论的限制，线性一致性（C），可用性（A），分区容错性（P），三者只能同时满足两者。因此不可能存在完美的存储系统，总有那么一些“不足”。我们需要做的其实就是根据不同的业务场景，选用合适的存储设施，来构建上层的应用。这就是pulsar的逻辑，也是tidb等newsql的逻辑，也是未来大型分布式系统的基本逻辑，所谓的“云原生”。最后给大家一个小福利：公众号“数据社”后台回复“资料”，即可直接下载！
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