这是一本从实践角度解读Apache Pulsar相关组件、工作原理和落地实践的专业指导书。本书主要面向的是初中级读者，从基础概念讲起，逐渐扩展到基本操作、核心技术、常用工具及典型应用等。
本书共分为10章：
第1章主要介绍与Apache Pulsar相关的基础知识，比如发展历史、适用场景、优势与不足，以及与消息队列框架相关的知识等。
第2章主要介绍Apache Pulsar的核心概念和架构。
第3~9章主要介绍进行实操必须具备的内容，比如Apache Pulsar安装部署的方法、基本操作、核心组件、高级特性、输入/输出、Pulsar SQL、运维方法等。
第10章是实操落地的方法，包括Pulsarde 应用模式、flink配合实现实时处理、构建实时消息管道得具体实践等。

腾讯软件工程师、Apache Pulsar社区贡献者亲自执笔
基于Apache Pulsar 2.10，从实践、原理两个层面对Pulsar的使用、组件、架构、特性和生态进行深入解读，内含大量案例，可帮助读者快速上手

计算机\程序设计

使用消息队列可以在很大程度上解决海量数据吞吐、削峰填谷、系统耦合等问题。对于大数据场景下的流式数据处理，Pulsar无疑是好的选择。本书对Pulsar的基本概念、架构和常用技巧进行了详细描述，并深入浅出地介绍了Pulsar的核心基础，同时结合作者在国内外一线互联网公司实际工作经验，系统性讲解了Pulsar的搭建和使用方法、运行原理。本书内容包罗万象，讲解深入浅出，是研发人员的参考指南。从业者通读本书一定能得到启发。
张建海　博士，教授，杭州电子科技大学计算机学院副院长，浙江省脑机协同智能重点实验室副主任

Pulsar是目前开源项目里较为年轻的消息队列引擎，它既强大又神秘，且让很多初学者无从下手。相信这本书的出现能在很大程度上改变这种状况。从运行原理到使用方法再到安装部署和运维监控，本书从实践角度详细介绍了关于Pulsar的方方面面。通过本书你可以更好地进入Pulsar的世界。
邹博　睿客邦创始人，中国地质科学院资源所人工智能团队负责人，中海油工技数字中心顾问

随着流数据处理技术的普及与发展，Pulsar正逐渐展露出强大的消息处理和服务能力，越来越多的公司选择使用Pulsar作为消息服务。本书从原理和实践两个角度深入介绍了Pulsar技术，同时注重介绍Pulsar与Flink、Trino等生态的整合，可帮助读者基于Pulsar快速构建云原生流数据平台和应用，非常值得推荐。
张利兵　《Flink原理、实战与性能优化》《Flink设计与实现》作者

本书从基本概念、核心原理、应用实践等多个层面出发，对Apache Pulsar进行了剖析，并特别注重理论与实践的结合，值得推荐。
朱凯　 明源云 天际数据平台技术总监

第1章 pulsar概述
1.1 什么是pulsar？
1.1.1 发展历史
1.1.2 典型适用场景
1.1.3 当前应用情况
1.1.4 云原生架构
1.2 pulsar的优势
1.2.1 pulsar不仅仅是消息队列
1.2.2流批一体统一存储层
1.3 消息队列框架的选型
1.3.1 消息队列发展过程
1.3.2 消息队列框架对比
1. kafka
2. rockermq
3. pulsar与kafka、rockermq的对比
1.3.2 如何在工作中选择合适的消息队列
第2章 pulsar基本概念和架构
2.1 pulsar基本概念
2.1.1 队列服务与流服务
2.1.2 订阅与订阅模式
2.1.3 分区topic 非分区topic 非持久topic主题
1. 分区主题和非分区主题
2. 持久化主题和非持久化主题
2.1.4 路由模式
2.1.5 生产者
2.1.6 消费者
2.1.7 命名空间与多租户
2.2 pulsar逻辑架构
2.2.1 租户与命名空间

2.2.22 订阅与消费者topic
2.2.3 Producer与Consumer
2.3 pulsar 物理架构
2.3.1 pulsar物理架构概述
1. 1. 集群与实例
2. 2. 分层存储架构
3. 3. 元数据存储架构
2.3.2 核心组件与服务
1. broker
2. Pulsar proxy服务发现
3. bookie与bookeeper
4. ledger与ledger-manager
5. zookeeper
第3章 pulsar的安装与部署
3.1 pular初体验
3.21 依赖环境构建
3.32 单机部署
3.3 伪分布式部署
3.4分布式部署
3.4.1 资源分配规划
3.4.2 集群搭建实战3.5 集群环境规划
3.56 docker部署
3.67 k8s部署
3.78 参数设置
第4章 pulsar基本操作
4.1 Producer开发
4.1.1 Producer概览
4.1.2 构建producer
1. java API实例开发
2. 脚本命令使用
3. producer主要参数
4.1.3 数据发送路由规则
4.1.4 数据压缩与分批发送
4.1.5 Producer拦截器
4.2 Consumer开发
4.2.1 Consumer概览
1. 消费者
2. 订阅
3. 分区topic与非分区topic
4. 位移与位移提交
4.2.2 构建Consumer
1. java API 实例开发
2. 脚本命令使用
3. comsumer配置参数
4.2.3 数据压缩与分批接收
4.2.4 数据分块
4.3 Reader 开发
4.4 Scheme管理
4.5 Pulsar Admin Client应用
4.5.1 命令行工具
4.5.2 javaAPI使用t开发
第5章 pulsar核心组件
5.1 pulsar结构设计客户端原理
5.1.1 client对象
5.2.2 生产者
5.3.3 消费者
5.2 broker原理
5.2.1 通信协议层
5.2.2 manager-ledger原理
5.2.3 服务发现
5.2.4 缓存管理
5.3 topic管理
5.3.1 生产者
5.3.2 订阅、消费者与分发服务
5.4 ledger-manger
5.5 Bookeeper原理
5.5.1 核心组件概念
1.Ledger
2.entry
5.5.2 写入流程.
5.5.3 读取流程
5.5.4 消息清理机制bookie
第6章 puslar高级特性
6.1 pulsar事务
6.1.1 事务
6.1.2 消息去重
6.1.3 生产者幂等，
6.1.4 精准一次语义
6.2 消息队列协议层
6.2.1 kafka on pulsar
6.2.2 rocket on pulsar
6.2.3 AMQP on pulsar
6.3 分层存储
6.4 消息延迟传递
6.5 消息的保留与过期
6.6 死信topic
第7章 pulsar function与IO
7.1 pulsar function简介
7.1.1 流处理模型
7.1.2 pulsar function设计与定位
7.1.3 pulsar function应用场景
1. pulsar function vs kafka connect
2. pulsar function vs flink
7.2 pulsar function实践
7.2.1 系统内置function使用
7.2.2 自定义function开发
7.3 pulsar function原理
7.4 pulsar mesh
7.5 pulsar IO
7.5.1 pulsar io概述
7.5.2 pulsar io使用
第8章 pulsar sql
8.1 pulsar SqL简介
8.1.1 presto简介
8.1.2 pulsar Sql发展背景
8.2 pulsar sql配置
8.2.1 配置presto pulsar连接器
8.2.2 数据查询方式
8.3 pulsar sql API使用
8.3.1 Presto Services使用
8.3.2 Scheme管理
8.3.3 API查询服务
第9章 管理你的pulsar
9.1 集群管理命令
9.2 pulsar安全配置
9.2.1 授权
9.2.2 数据加密
9.3 扩缩容服务
9.4 pulsar监控配置
9.5 pulsar调优建议
第10章 pulsar应用实践
10.1 pulsar应用模式
10.1.1 数据管道
10.1.2 消息路由
10.2 pulsar与flink结合
10.2.1 flink source
10.2.2 flink sink
10.3 pulsar数据管道实践
附录 如何加入社区