pub/sub（发布-订阅）架构通过在数据生产者（发布者）和消费者（订阅者）之间实现异步、可扩展的通信来支持数据流。在这种模型中，发布者将消息发送到一个主题或通道，无需知道哪些订阅者将收到这些消息。订阅者表达对特定主题的兴趣，并自动接收相关消息。这种解耦使得数据能够持续地从多个源流向多个目的地，这对于低延迟和高吞吐量至关重要的数据流场景来说是理想的选择。消息代理（例如 Apache Kafka、Google Pub/Sub）负责消息分发，确保即使系统扩展，数据也能可靠路由。
该架构的异步性是数据流的关键。发布者可以按照自己的节奏将事件推送到代理，而订阅者则独立处理消息。例如，传感器网络可能将温度读数发布到“sensor-data”主题，而单独的服务订阅该主题以处理警报、存储数据或生成分析报告。代理管理消息保留，允许订阅者在重启或落后时重放历史事件。这种容错能力对于流系统至关重要，因为停机或背压不得中断数据流。此外，订阅者实例之间的负载均衡确保工作均匀分配，防止瓶颈。
现实世界的应用案例突显了 pub/sub 在流处理方面的优势。例如，网约车应用可能通过 pub/sub 系统流式传输司机的最新位置信息。订阅者可能包括计算预计到达时间 (ETA)、动态调整价格或通知用户的服务。该架构并行处理（例如，将主题拆分成不同的分区）的能力使得这些服务能够水平扩展。与点对点消息传递不同，pub/sub 支持同时向许多消费者广播数据，这对于实时仪表板或事件驱动的微服务至关重要。通过抽象化连接细节，pub/sub 让开发者能够专注于处理逻辑，而基础设施负责可靠的、有序的（如果需要）数据传输。