节点上，而对外提供一个统一的、无界数据的视图。其次，不需要用户显式迁移数据，减少存储成本并保持近似无限的存储。

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中新增了复制订阅模式(Replicated-subscriptions)，在某个集群失效情况下，该功能可以在其他集群恢复消费者的消费状态，从而达到热备模式下消息服务的高可用。

则有了更多出色的表现。StreamNative

移动支付在电商，金融，交通出行及零售等各领域的渗透率也在逐年升高。简单便捷的支付手段是移动支付得以快速发展的主要原因，扫码支付是当前最常用的移动支付方式，用户通过扫码就能在瞬间完成一笔交易。

计算引擎批流融合的趋势：从计算引擎层面，用同一套API/语义处理数据。

https://apachecon.com/acna19/s/#/scheduledEvent/1153

级别只需保存一份数据，同一份数据可多次消费。以流式、队列等方式计算不同的订阅模型大大提升了灵活度。郭斯杰还介绍了智联招聘的用户案例，展现了

https://www.slidestalk.com/ApachePulsar/190831WAICPulsarFlinkpptx13461。

https://conferences.oreilly.com/oscon/oscon-or-2018/public/schedule/detail/69704

在计费场景中，延迟消息是比较常见的需求，比如交易引擎中超时处理，又或者团购砍价活动等。对于失败超时重试场景，并不需要在短时间内大量重试，因为很可能还是失败，依次扩大时间间隔进行重试是比较合理的。采用

强企业达成战略合作，典型用户包括华为、中兴、HPE、VMware、Ericsson、中国移动、中国电信、国家电网、上汽大众、中国银联、长虹等。EMQ

(https://medium.com/streamnative/whats-new-in-apache-pulsar-2-4-0-d646f6727642)

通过创建快照解决了这个问题。有了该功能后，应用程序将消费者从一个有故障的数据中心转移到另一个正常的数据中心时会非常方便。在故障转移期间，消费者可以从之前消费停止的地方重启消费。

的计算（消息服务）存储分离的架构、基于分片的存储和层级式存储这三点区别于传统消息队列、实时数据管道的特性进行了简要说明。随后介绍了

消息系统解耦了生产者与消费者，但实际的消息本质上仍是有结构的，因此生产者和消费者之间需要一种协调机制，达到生产、消费过程中对消息结构的共识，以达到类型安全的目的。Pulsar

是否处于运行状态，总共接收了多少条消息，成功处理了多少条消息，系统发生过多少次错误，平均延迟为多少等。由于一个

"github.com/apache/pulsar/pulsar-function-go/pf"，使用方式具体如下：

的实现形式，所以他们的部署、运行以及内部实现的原理都很相似，都是动态加载用户编写好的

(https://github.com/apache/pulsar/wiki/PIP-32%3A-Go-Function-API%2C-Instance-and-LocalRun)。

$PWD/javafunction/target/java-function-1.0-SNAPSHOT.jar

https://archive.apache.org/dist/pulsar/pulsar-2.3.0/apache-pulsar-2.3.0-bin.tar.gz。

将日志分段分散到多台不同的服务器上。也就是说，日志不会保存在单台服务器上，任何一台服务器都不会成为整个系统的瓶颈。这使故障处理和扩容更加简单，只需要加入新的服务器，而无需进行再均衡处理。

的观点相似。该框架也使用流作为所有数据的统一视图，分层架构允许传统发布-订阅消息传递，用于流式工作负载和连续数据处理；并支持分片流（Segmented

都有一个最终一致的全局视图，其中包含所有正在运行的函数的状态。因此，可以将读取请求（例如获取正在运行中函数的状态请求）提交给任何工作者。