> Почему Pulsar не может достичь такого же уровня масштабируемости как Kafka (Go)

Утверждение, что Pulsar не может достичь такого же уровня масштабируемости, как Kafka, не совсем корректно. На самом деле, обе системы имеют разные архитектурные подходы, которые влияют на сценарии масштабирования.

Kafka изначально проектировалась как распределенный лог с высокой пропускной способностью, где каждый брокер отвечает и за хранение, и за обслуживание партиций. Это позволяет линейно масштабировать запись и чтение, добавляя новые брокеры и перераспределяя партиции. Однако Kafka страдает от жесткой привязки данных к конкретным узлам: при сбое брокера требуется репликация, что может создавать задержки.

Pulsar, напротив, разделяет слои: bookie (хранение) и broker (обслуживание запросов). Это дает гибкость: брокеры могут быть stateless и легко масштабироваться горизонтально, а хранилище (Apache BookKeeper) обеспечивает сегментированное, реплицированное хранение с низкой задержкой. Однако из-за этого разделения Pulsar может иметь чуть больший накладной расход на внутреннюю координацию (например, при записи в несколько книг), что в экстремальных тестах (миллионы партиций, петабайты данных) может дать небольшое отставание по чистой пропускной способности на один узел по сравнению с Kafka.

Тем не менее, Pulsar превосходит Kafka в сценариях с географической репликацией, очередями с гарантированной доставкой и эластичным масштабированием без даунтайма. Если ваша задача - максимальная сырая производительность на одном кластере с фиксированным числом узлов, Kafka может быть предпочтительнее. Если нужна гибкость, мультитенантность и отказоустойчивость на уровне хранения - Pulsar масштабируется не хуже, а часто и лучше.