Apache Pulsar 和 Apache Kafka 都是分布式流处理平台，但在架构、消息模型和操作特性方面存在显著差异。Pulsar 被设计为一个云原生系统，采用分层架构，将计算层（brokers）与存储层（Apache BookKeeper）分离，而 Kafka 使用统一的 broker 模型，每个节点同时处理数据服务和存储。这种根本区别影响了管理大规模数据流时的可伸缩性、容错性和灵活性。
架构： Pulsar 将 broker 和存储分离，使其能够独立扩展。Broker 管理消息路由和轻量级计算，而 BookKeeper 处理持久、低延迟的存储。这种设计使得 Pulsar 可以在不进行数据再平衡的情况下水平扩展 broker，因为存储节点是解耦的。相比之下，Kafka 的 broker 直接将分区存储在其磁盘上，这意味着扩展需要将数据重新分配到新的 broker 上，这可能既慢又复杂。例如，添加 Kafka broker 需要手动或使用自动化工具重新分配分区，而 Pulsar 只需添加按需从 BookKeeper 获取数据的 broker。Pulsar 的架构还提供了更快的故障恢复：如果一个 broker 发生故障，另一个 broker 可以立即接管，而无需等待数据复制，因为存储通过 BookKeeper 基于 ledger 的设计已经具备容错能力。
消息传递和功能： Pulsar 原生支持更广泛的消息传递模式。它本地处理队列（通过共享订阅）、发布-订阅（通过独占订阅）和事件流，而 Kafka 主要专注于流处理。例如，Pulsar 的共享订阅允许多个消费者以轮询方式处理单个 topic 的消息，类似于传统消息队列，而 Kafka 需要自定义客户端逻辑来实现类似行为。Pulsar 还提供内置的分层存储，允许您将旧数据卸载到云存储（例如 S3）同时保留访问权限，而 Kafka 则需要第三方工具或手动管理来实现。此外，Pulsar 通过细粒度的命名空间和租户级别策略提供多租户支持，更易于跨团队管理共享集群。
操作注意事项： Kafka 的成熟度意味着它拥有更广泛的生态系统，包括用于数据集成的 Kafka Connect 和用于流处理的 Kafka Streams。Pulsar 则提供集成的功能，如 Pulsar Functions（轻量级无服务器处理）和更简单的地理复制。例如，Pulsar 的复制可以在命名空间级别通过少量 CLI 命令进行配置，而 Kafka 则依赖 MirrorMaker 等工具。Pulsar 的无状态 broker 也简化了操作：扩展时无需管理磁盘使用或重新平衡分区。然而，Kafka 的简单性在小型部署中更具吸引力，其单层架构降低了操作开销。开发者必须权衡这些利弊：Pulsar 在弹性伸缩和多用例可伸缩性方面表现出色，而对于优先考虑生态系统集成和操作熟悉度的团队来说，Kafka 仍然是一个可靠的选择。