vivo团队在Pulsar KoP升级时发现消费组指标缺失问题，经排查发现是ZK节点被误删导致。通过复现分析，确定问题源于连接关闭触发节点删除，影响分区消费指标上报。团队提出三种方案，最终采用"数据一致性检查+实时状态恢复"策略，修复了消费组名称丢失问题，保障了万亿级消息系统的稳定性。

360公司内部部署了上百套Apache Kafka集群，但资源利用率低，CPU和磁盘利用率不足20%。Serverless技术通过弹性伸缩和按需计费，显著降低成本。Apache Pulsar作为云原生消息流平台，采用存算分离架构，支持多租户和跨地域复制，具备高效弹性伸缩能力，相比Kafka实现6倍成本节约。Pulsar还支持延迟消息和集群容灾，进一步提升消息处理效率和系统稳定性。

Pulsar Producer是消息中间件的核心组件，负责消息的发送与处理。通过解析Producer的12个关键步骤，深入理解其工作原理，包括消息构造、分区选择、批量打包、压缩传输等。结合实际调优案例，优化参数如maxPendingMessages、memoryLimit等，可显著提升系统性能，降低CPU和磁盘IO负载，实现高效稳定的消息处理。

本文将带领大家基于SpringBoot 快速构建一个 Pulsar 实时应用。

Pulsar在小红书在线消息队列的场景下如何落地。

Flipkart 是印度领先的电子商务平台之一。我们基于 Kafka 打造的异步总线承接了公司海量的 HTTP 调用和消息传输。但随着业务的发展，Kafka 已经不能跟上公司快速变化的业务发展要求。随着调研和测试，我们最终决定使用 Pulsar 替换 Kafka。

从 Kafka 迁移到 Pulsar 给我们带来了诸多优势。Pulsar 内置的企业级功能，减少了我们自行开发和维护的成本，也降低了系统的总体复杂性。在 Kafka 中，这些高级功能都需要额外构建和维护。

关于王者荣耀《王者荣耀》是由腾讯游戏开发的一款运营在 Android、IOS 平台上的 MOBA 类手游，属于多x

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Apache Pulsar 在 BIGO 的性能调优实践。

Apache Pulsar 在滴滴大数据消息系统运维中的实践。

Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。本文是 Pulsar 技术系列中的一篇，主要介绍 Pulsar 在海量DB Binlog 增量数据采集、分拣场景下的应用。

Pulsar 作为微信大数据平台 Gemini-2.0 的消息队列，支持了微信实时大数据及推荐场景的业务。经过我们一系列的改造优化，Pulsar在高性能、高可用、易维护、低成本等方面，都有很大的提升。

本文从架构、测试、场景等几个方面分享了 Apache Pulsar 在拉卡拉的技术实践。

Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。腾讯云MQ Oteam Pulsar工作组对 Pulsar 做了深入调研以及大量的性能和稳定性方面优化，目前已经在TDBank、腾讯云TDMQ落地上线。

本文整理自 vivo 互联网大数据工程师陈建波与全利民在 Apache Pulsar Meetup 上的演讲《Apache Pulsar 在 vivo 的探索与实践》，介绍 vivo 在集群管理与监控上应用 Pulsar 的实践。

新浪现有 Kafka 集群主要处理来自新浪新闻、微博等的数据，数据类型包括特征日志、订单数据、广告曝光、埋点 / 监控 / 服务日志等。这些数据经过 Kafka 在线集群、广告专用集群、日志集群、离线集群和机器学习训练等集群的处理后，会用于推荐训练、HDFS 落地、离线数仓、实时监控、数据报表和实时分析等生产目的。