立即报名，一同见证这场不平凡的聚会！点击「阅读原文」或访问如下链接即可进入活动页面：https://lu.ma/pulsar-meetup-beijing-2023报名步骤：请点击活动页面中的

[https://github.com/apache/pulsar/issues/16569](https://github.com/apache/pulsar/issues/16569)

节点读取和写入数据。客户端在存储节点外部且无状态，这会对协议其余部分的设计产生一些级联影响。例如，因为客户端在本地没有完整的状态，所以对待失败的处理方式就会不一样。一个

未来规划与展望活动详情主办方：StreamNative合作社区：开源社、CSDN、SegmentFault

中的租户、命名空间和可执行策略即可使用稳固的模型来共享集群。该模型提高集群利用率、简化数据共享，尤其适用于事件驱动架构和基于微服务的应用程序。此外，跨地域复制（目前在

集群来隔离终端用户，并允许用户根据场景使用不同的身份验证方法。同时，您可以获得使用共享存储层的优势，例如减少硬件占用空间以及降低相关的硬件和维护成本。3.Pulsar

添加到新交换出来的写缓存中，这部分的写操作也就完成了。然而，如果活跃状态的写缓存被写满了，同时交换出的写缓存仍然在刷盘，那么写线程将等待一段时间，最终拒绝写请求。等待写缓存的时间由配置文件中的参数

ledger，这种情况就属于脑裂。脑裂是指一个分布式系统由于网络波动分裂为多个独立的系统，在一定时间后网络恢复导致的数据不一致的情况。BookKeeper

线程)•BookieReadThreadPool-OrderedExecutor•BookieWriteThreadPool-OrderedExecutor•BookieJournal-3181

地址：http://github.com/apache/pulsar/本文转载自公众号：大数据技术与架构，作者王知无。原文《5000字阐述云原生消息中间件Apache

提供存储服务，为多个数据中心提供跨机器复制。https://github.com/apache/pulsar/pull/11498使用场景BookKeeper

的平台，也意味着后续是可以做历史性数据的重复消费。此外，在消息队列场景中，对于消息的消费没有严格的顺序限制，一个消息进来不会有严格的消费顺序，不是必须先消费这个消息。但是在

本文策划：StreamNative，设计：cunjie@StreamNative关于

https://pulsar.apache.org/docs/en/next/deploy-bare-metal-multi-cluster/#deploy-local-zookeeper[4]

软件基金会顶级项目，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、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。

Hadoop、Spark）则在同一集群节点/实例上处理和存储数据。这种设计可以降低通过网络进行传输的数据量，使得架构更简洁，性能也有所提升，但同时扩展性、弹性、运维受到了影响。

Pulsar。对于运维团队来说，学习这三种消息中间件的都有一定的学习成本问题，而且基础设施一旦落地再改变并不容易，所以在传智教育的中间件选型上我们进行了充分调研。调研角度主要包括：

需要有四部分组成（老版本由三部分组成），分别为（ledgerID，entryID，partition-index，batch-index），其中，partition-index

感谢广州小伙伴们，虽然活动场地距离市区较远，但大家仍热情满满参加活动，令人感动，同时积极互动，信仰充值满格！为小伙伴们点赞！😁️

本活动也特别感谢云加社区、腾讯技术工程、腾讯开源、开源社、传智教育等合作伙伴的大力支持，让本次

消息流平台承载的数据规模出现了成倍增长，下游的在线模型训练、在线推荐、实时数据分析、实时数仓等业务对消息流平台的实时性和稳定性提出了更高的要求。开源的

•默认租户：kafkaTenant=Public•默认命名空间：kafkaNamespace=default•禁止自动创建

框架来搭建内部实时数据流系统，并在此架构下支撑起了众多的业务场景；但是随着业务的快速发展，无论是从运维角度、还是消息系统特性的丰富度出发，在复杂的应用场景下，Kafka

成员、核心贡献者、社区技术专家汇聚一堂，面对面交流。本次活动，感谢腾讯云中间件作为联合举办方的大力支持，也感谢开源社、传智教育、云加社区、腾讯技术工程、腾讯开源、腾讯大数据等社区伙伴们的大力支持！

数据管道，就是让数据通过一定的传输介质，从一个地点到达另一个地点，从而实现数据的同步或复制，来满足应用需求。随着业务量及数据量的的大幅增长，我们现有的微服务需要再度细化（拆分）。

的情况下，是没有办法做数据的单向复制的，但是很多场景下，我们并不需要所有的集群之间的数据都是全连通的，这种场景下，我们就可以考虑使用单向复制的功能，需要强调的是，单向复制并不需要用户单独配置或指定

原文作者冉小龙，首发于公众号“腾讯云中间件”，发布已获得原帐号授权。如需转载，请前往联络。本文主要为大家介绍

Meetup，将社区大咖面对面交流的热情蔓延开来。深圳、广东的小伙伴们如果感兴趣可以扫描下方二维码了解详情报名活动，也请持续关注后续公众号推送的相关

Request，依次进行如下处理：LengthFieldBasedFrameDecoder、LengthFieldPrepender、RequestDecoder、ResponseEncoder、

https://streamnative.io/en/blog/tech/2021-02-10-migrate-to-serverless-with-pulsar-functions。

http://pulsar.apache.org/tools/pulsar-admin/2.8.0-SNAPSHOT/#-em-set-bookie-affinity-group-em-[20]

和批流融合方向的规划。作为一家品牌电商，网易严选对数据实时驱动业务有较高要求。在严选，实时计算被广泛应用在实时数仓、风控、业务监控等场景中，本次分享为工作内容对实时有极高要求的工程师们提供参考。

在生产环境中，有时可能遇到质量差的数据是由于上游的原因导致的，必须由上游来解决，继续尝试处理其它的消息已经没有意义，这时候用户希望在发生错误时立即停止处理。Pulsar

成员、核心贡献者、社区技术专家汇聚一堂，面对面交流，解疑答惑，充值信仰！特别感谢网易有道技术沙龙作为本次活动联合主办方，提供活动推广与场地等支持！

完全托管的消息队列服务，适用于分离和扩展微服务、分布式系统和无服务器应用程序，并支持动态弹性扩展。因为其操作简单、上手快速等特点，颇受用户青睐。

秒钟上送一次，其他与用户相关的操作（包括开关插座、插拔用电设备）则实时上送。针对这些数据，我们做了一些数据可视化的尝试，并把数据贡献给研究院的其他团队进行分析，或用作开发算法的参考信息和原始数据。

https://jack-vanlightly.com/blog/2018/9/14/how-to-lose-messages-on-a-kafka-cluster-part1[4]

once）：发送到的消息未接受到返回值会重新发送，保证消息不丢，可能会造成消息的重复，在消费的时候需要对消息进行幂等性操作；•精确一次（Exactly

流模型通常与有状态应用程序相关联。有状态的应用程序更加关注消息的顺序及其状态。消息的消费顺序决定了有状态应用程序的状态。消息的顺序将影响应用程序处理逻辑的正确性。典型的基于流模型的消息系统包括

快速发展的过程中，社区的伙伴们也致力于硅谷以外的布道，中文开发者社区作为全球社区的重要一部分也经历了不平凡的历程。

快速发展的过程中，社区的伙伴们也致力于硅谷以外的布道，中文开发者社区作为全球社区的重要一部分也经历了不平凡的历程。

https://github.com/apache/pulsar/wiki/PIP-70%3A-Introduce-lightweight-broker-entry-metadata[2]

JAPAN、TIBCO、BIGO、腾讯、华为等大厂的架构师分享一线技术干货。参会观众更是分布广泛，覆盖互联网、金融科技、物联网等行业。

英文链接：https://dzone.com/articles/10-reasons-to-choose-apache-pulsar-over-apache-kaf

managedLedgerMaxSizePerLedgerMbytes=2048当发生存储空间不释放的时候，我们在

https://github.com/streamnative/kop#install-kop-protocol-handler[2]

https://pulsar-summit.org/en/event/virtual-conference-2020[3]

中文站翻译并分享。本译文发布也已获得授权，较原文有调整。译文链接：https://www.infoq.cn/article/t7S3mF1HSCJJDE8zsdOt

分钟后进行重试；•用户购买商品，但一直处于未支付状态，需要定期提醒用户支付，超时则关闭订单；•面试或者会议预约，在面试或者会议开始前半小时，发送通知再次提醒；

软件基金会顶级项目，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、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。