在微服务架构和 SOA 架构百花齐放的今天,无论大数据工程师还是开发工程师,利用消息中间件实现可靠的消息传输,是应对复杂系统的一门必修课。


消息队列中间件的使用并不复杂,但消息队列的选型一直是个难点。比如:

  • 不同业务场景下该如何选型消息队列?

  • 流消息系统和队列消息系统的 producer 有何区别?

  • Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 各自的优劣在哪?

在实际场景中,性能强大的 Kafka 支持排序保证,非常适合提取消息;而RocketMQ、RabbitMQ 拥有完善的队列特性,可以弥补 Kafka 的不足。

很多公司经常会在 Kafka 和 RabbitMQ 或 RocketMQ 之间做选择,这是因为在实时流式架构中,消息用例可被分为两类:队列和流。两者都不能舍弃,系统复杂度自然大大提高。

弃用消息队列!这个新一代消息系统,腾讯、华为用疯了?_编程语言

我的经验是,消息中间件的兼容之道,最关键一环就是消息队列选型。

除了老牌消息系统,新一代云原生消息系统 Apache Pulsar 支持流处理,同时它的共享订阅模式能将 topic 用作队列,向同一 topic 内的 consumer 提供多个虚拟队列并支持延迟发送消息。

弃用消息队列!这个新一代消息系统,腾讯、华为用疯了?_编程语言_02

冉冉升起的新星 Pulsar 支持三种订阅类型,很大程度上解决了现有开源消息系统的核心痛点:

  • 排他性。只能有一个 Consumer,接收一个 Topic 所有的消息

  • 共享性。可以同时存在多个 Consumer,每个 Consumer 处理 topic 中一部消息

  • Failover 特性。同一时刻只有一个有效的Consumer,其余的 Consumer 作为备用节点,在 Master Consumer 不可用后进行替代

移动互联网下半场,高并发、高吞吐已经不再是业务的首要痛点,代表未来的云原生消息系统 Pulsar 不仅能上阵实战,更适合抢先学习和掌握。

 

 

不夸张地说,翟佳老师是国内最懂 Pulsar 的人之一。跟着他学习 Pulsar 的架构和应用实践,有问题就在直播间和群里随时提问,几乎没有什么好顾虑的。况且,前转转公司大数据资深架构师、Hadoop平台负责人李希沅老师也会加入授课,解答你关于其他消息队列的核心问题。

12节干货实战课,带你快速掌握:

1、消息系统的架构选型;

2、深度掌握新一代万亿级消息系统 Pulsar 的架构设计;

3、搞定新一代万亿级消息系统 Pulsar 的核心特性;

4、掌握 Apache BookKeeper 的核心设计;

5、掌握大数据最新技术一手行业干货趋势、动态。

01

我为什么推荐这门课程给你

 

从 0 到 1 层层深入 Pulsar 架构核心

 

Pulsar 通过特别的设计和抽象,统一地支持 Streaming 和 Queueing 两种消息消费模式,保持了 Streaming 模式的高性能和 Queueing 模式的灵活性。Pulsar 在保证大数据消息系统的性能和吞吐量的同时,提供了更多企业级的 Feature,包括方便的运维和扩展,灵活的消息模型,多语言API,多租户,异地多备,和数据的强持久性一致性等等,解决了现有开源消息系统的很多不足之处。

 

总之,通过从大数据核心技术“点”,到 Pulsar 架构设计“线”,再到企业应用实践“面”的深度剖析,帮助同学们全方面立体掌握 Pulsar 核心技术。

 

适合谁学

技术浪潮一个接一个,总会有新技术不断涌现,作为技术从业者,最怕的就是还在用老技术解决别人早就解决了的问题。如果你是一名:

  1. 分布式系统开发工程师

  2. 大数据平台工程师

  3. 大数据研发工程师

  4. 大数据架构师

  5. 数据仓库工程师

  6. 后端开发工程师(Java/Go/C++/PHP/Python等语言方向)

  7. 架构师(大数据/云原生/平台/系统/业务等方向)