关于 Apache Pulsar
Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐以及低延时的高可扩展流数据存储特性。
本篇文章，我们将带着刚刚圆满结束的 Pulsar Summit 精华版内容，为大家分享 Apache Pulsar 的成长历史。
关于 Pulsar Summit 会议
本次 Pulsar Summit 主要是由 StreamNative 和 Splunk 主办，集结了来自欧洲、亚洲、北美洲众多国际大厂的 CEO、开发人员、数据架构师等。
还有来自 Pulsar Committer、Contributor 的实战经验分享，涉及发布/订阅消息、事件流、无服务器计算、实时分析、事件驱动应用程序和管理生产中的关键任务等最佳实践。
Pulsar 项目的成长
Pulsar 最初是以「集消息和事件流为一体的云原生平台」出现在众人面前。Pulsar 项目的支撑不仅仅是地域性的，其实更是一个全球性的开源项目，达到了几大洲用户/使用率同步增长的效果。
很多国际性公司，比如 Splunk、Narvar、Instructure、腾讯、虎牙等，这些公司大多看中了 Pulsar 的独特性能，开始用 Pulsar 替代之前的系统进行部署自己的产品，也通过他们的用户扩大了 Pulsar 项目影响力和社区活跃度，使 Pulsar 获得了更多关注。
想要获取更多使用 Pulsar 来部署自己产品的公司列表，可以参考：
https://pulsar.apache.org/en/powered-by/。
Pulsar 优势
同时，在年初我们整理「Pulsar 年度报告」时，也总结出了 Pulsar 的一些优势，比如：
- 可以增加产品敏捷性，让公司快速应对市场变化；
- 为业务开发解锁新的使用方向；
- 降低开发成本以及改进客户体验等。
Apache Pulsar 用其差异化特色吸引了越来越多的用户。
在调查中也发现，Pulsar 云原生、存储与计算分离和以分片为中心的架构设计，是用户最喜爱的亮点。还有可强伸缩性和高弹性，Pulsar 真的是把 MQ行业的特点拿捏的恰到好处呢，费用不太高还很能干，性价比超高的好嘛！！
我们在收集 Pulsar 用户案例时也发现，大部分用户将 Pulsar 用作打造异步应用程序、核心项目等实践，或者是从 Kafka 等项目迁移到 Pulsar 来构建 ETL 流水线（提取、转换、加载）操作等。这也是目前 Pulsar use case 的核心使用场景。
同时在个人使用用户中，大家使用最多的功能：比如 Pub/Sub、多租户、跨区域复制、Pulsar Functions 和 Connectors、分层存储，都成为用户青睐的特点，说明 Pulsar 也有其不可替代之处，更多的实用特点还等着大家一起去开发鸭！
社区成长
我们在之前很多时候都是在介绍 Pulsar 产品的一些动态，或者技术上的一些更新发布，很少会去提 Pulsar 整个社区的动态。
其实从 2019 年 1月开始，到现在 2020 年 6 月份左右，contributor 的数量从 48 人增加到 280 人左右，18 个月的时间达到了 7 倍级的数量增长。从数据增长上，我们也很感谢大家的参与和项目支持！
Pulsar 的未来
从最开始的项目孵化到现在，基础层面的代码基本没有改动过，一直执行着它「分层分块」架构的模型。在产品方面，Pulsar 的工程师们致力于将最好的基础设施让用户们去构建消息系统。
同时，在社区里聆听和接纳用户们的不同需求和建议，对 Pulsar 产品进行一代又一代的更新和完善。
从一开始的分层存储 Pub-Sub 开始搭建，添加 Schema 让整个数据变得更加结构化；添加 Functions 让 Pulsar 拥有实时流数据的处理能力；添加 Connector 让 Pulsar 可以与第三方系统更简易化对接；引入 SQL，可以使用 SQL 语言在 Pulsar 里查询数据等等。
这些都是 Pulsar 产品的大进步。
Pulsar Message
Pulsar 作为一个消息中间件，它的目标一直都是提供最核心的消息发布和订阅，让用户使用不同的协议、语言，从不同的地方来生产和消费消息。
对于消息协议的支持，Pulsar 最近也是在不停地拓展。比如已经开源的 KoP（Kakfa on Pulsar）、AoP（AMQP on Pulsar）。这些我们之前都发布过文章，大家可以点击文字直接跳转查看。
当然，之后我们也会开源出 MoP（MQTT on Pulsar），让 Pulsar 可以更加方便地支持这些不同类型的消息协议。
同时关于一些新功能也都在扩展中，比如事务支持、REST API 的生产和消费、只读 broker 、exclusive producer、自动扩缩容等等。这些都会逐渐在未来版本中一一呈现。
Pulsar Storage
在存储方面，Pulsar 也在致力成为流数据存储平台，基本都是围绕在性能、可操作性和成本开销方面去进行开发，使 Pulsar 和 BookKeeper 作为高效平台在不同环境中运行。比如说云端存储或者持久化部署。
但其实从存储层面看的话，Pulsar 的每一个大版本都围绕存储做了改进，也奠定了存储和计算分离的功能。
- 分布式 log：基础存储
- Schema：结构化存储
- 分层存储：无限流容量
- Topic 压缩：表和流二元表达
- Key-Value：函数状态访问
包括新增的 Columnar Offloader、State store 等功能，也在存储层面为 Pulsar 的功能性添砖加瓦。
Pulsar Processing
有了消息和存储后，为了让收集到 Pulsar 的数据有价值，就需要计算过程了。Pulsar 在计算层面主要是想做到实时、大规模地处理事件流。
- 利用 Pulsar Functions，可以实现更轻量级/无服务器的计算
- 利用 Pulsar-Flink/Spark 集成集合，可以进行批量复杂地流处理计算
- 利用 Pulsar SQL 在 Pulsar 里进行 SQL 或 Presto 语言的交互式查询
同时 Pulsar 也在开发 event storage API 接口，可以方便用户直接访问 Pulsar storage，用同一套接口就可以实现搭建 Pulsar-Flink/Spark 等集成应用。
除了在计算方面跟其他系统打造集成外，Pulsar 也在 Functions 上做足了功课。接下来的版本更新中，可能会针对 Functions 更新以下功能：
- 可插拔的语言运行
Function registry
- 共享和重用功能
可操作性
- 版本控制功能
- 升级/回滚
- A / B测试
- Connectors(批处理/流连接器)
为了使用户可以更容易地使用 Pulsar，也诞生了很多 managements tool。比如前期的 Pulsar Manager、Pulsarctl、Pulsar Helm Chart 等等。
更多 Pulsar 管理工具，大家可以在 StreamNative Hub 进行查看和使用：https://hub.streamnative.io。
Q & A
Q：组合 Function（Function Mesh）会添加么？
A：目前这个功能的内部实现已经有雏形了，会在接下来的时间内开源出此项目，敬请期待。
Q：消息轨迹这个功能，后续会支持吗？
A：Pulsar 可能不会直接支持消息轨迹，但可能会通过添加命令的方式去追踪实现。
Q：Presto SQL 查询 BookKeeper 里面的消息，会对正在生产消费的消息有多大性能影响？读 BookKeeper 会影响写性能吗？
A：对于正在生产的消息，不会有太大的影响。
Q：Pulsar 以后会出商业版本吗，定向支持金融企业？
A：Pulsar 目前核心的功能还是开源的状态，跟企业相关的安全特性会以插件的方式去实现。后期会出商业化版本。
总 结
本次分享，主要是由 Pulsar Summit opening keynote 内容，向大家简单概括了关于 Pulsar 的一些功能性、概念性的细节。希望通过此次分享，可以让大家更清楚的了解 Pulsar 在生产使用中的目的和效果。
如需查看更多细节，可以点击回放视频进行查看。