Pulsar到底有多厉害？真能颠覆现有消息系统吗，还是被夸大了？

关于Apache Pulsar是否被神化，以及它能否真正颠覆像Kafka这样的现有消息系统，是近年来大数据领域一个非常热门的话题，要回答这个问题，我们不能简单地给出“是”或“否”，而需要从它的设计理念、实际应用和生态发展来看。

Pulsar确实有一些非常亮眼的“杀手锏”，这些是它被认为可能颠覆市场的核心原因，根据其官方文档和许多技术分析文章（如来自StreamNative、知乎技术专栏等的解读），Pulsor最突出的优势在于其独特的分层架构，它将数据的存储和计算（服务）分开了，Broker节点只负责处理连接和流量调度，而真正的数据持久化保存在Apache BookKeeper这个专门的存储层中，这种架构带来几个直接的好处：

第一,极致的弹性扩展，当需要处理更多流量时，你可以轻松地增加无状态的Broker；当需要更多存储空间时，可以独立地扩展BookKeeper节点，这种存储与计算分离的架构非常符合现代云原生的思想，扩展起来灵活又经济。

第二,稳定的高性能和低延迟，由于Broker节点是无状态的，它不会因为数据清理（GC）等操作产生明显的性能抖动，在需要保证稳定低延迟的场景下，比如金融交易、实时风控，Pulsar的这个特性非常有吸引力。

第三,多租户和流批一体，Pulsor从诞生之初就内置了多租户支持，可以很好地隔离不同团队或业务的数据和流量，更重要的是，它通过统一的模型同时支持队列式的消息消费和流式的持续数据处理，用户不再需要维护像Kafka for流和RabbitMQ for队列两套系统，这大大简化了技术栈，有文章指出（如InfoQ上的相关报道），这是Pulsor瞄准的另一个核心痛点。

它真的能颠覆Kafka吗？这里就需要谈谈另一面了。

尽管Pulsar在架构上看起来更先进,但Apache Kafka是一个拥有巨大先发优势的巨人，根据公开的行业报告和大量开发者社区的反馈，Kafka经过十多年的发展，已经建立了极其庞大和成熟的生态系统，几乎所有的主流大数据工具（如Spark、Flink）都优先与Kafka集成，它有最丰富的文档、最多的实践案例和最庞大的开发者社区，对于一个企业来说，选择一项技术不仅仅是看技术指标，生态支持、人才储备和维护成本同样是关键因素，Kafka在这方面依然拥有压倒性的优势。

Kafka也在不断进化,它通过自身改进（如KIP-500移除ZooKeeper依赖）和周边生态（如Kafka Connect、Kafka Streams）的完善，来应对Pulsar等后起之秀的挑战，对于许多已经深度依赖Kafka的公司而言，迁移到Pulsar的成本和风险是巨大的，除非Pulsor能带来压倒性的、Kafka无法实现的业务价值。

结论是：Pulsar的“厉害”是真实的，并非夸大。 它在架构上的创新确实解决了一些Kafka固有的痛点，特别是在对弹性、稳定性和多租户隔离有极高要求的场景下，Pulsar表现出了显著优势，在一些新兴的、从零开始构建技术栈的云原生公司，Pulsar正成为非常有竞争力的选择。

说它“颠覆”现有消息系统，尤其是Kafka，可能为时尚早，甚至有些夸大，这更像是一场“进化”与“革命”的竞赛，Pulsar代表着更现代的架构方向，而Kafka则凭借其强大的生态和稳定性继续占据主导地位，未来更可能出现的局面是两者长期共存，在不同的细分领域和场景下各自发挥所长，而不是一方完全取代另一方，技术的世界往往如此，最好的工具不一定能立刻赢得市场，但真正的创新总会找到自己不可替代的位置。