特点：
- 分层架构：Pulsar采用两层架构，分为Broker层和BookKeeper层。Broker层负责接收和发送消息，BookKeeper层则负责存储消息，并处理副本的复制和恢复。这种架构使得计算和存储可以独立扩展，降低了扩展的复杂性。
- 强一致性：Pulsar提供严格的消息顺序保证，特别是在跨多个分区的情况下。这对于需要强一致性的应用场景（如金融交易、订单处理等）非常重要。
- 多租户支持：Pulsar内置了丰富的多租户支持，包括租户、命名空间的概念，可以为不同的租户设置资源配额、访问控制等。这对于云环境和大型企业内部的复杂场景非常有用。
- 跨地域部署：Pulsar专门为跨地域部署设计，提供了强大的全球复制能力，能够轻松实现跨多个数据中心的消息传递。
- 低延迟与高吞吐量：根据一些基准测试，在相同条件下，Pulsar的吞吐量比Kafka高出40%到60%，并且平均延迟通常比Kafka低50%以上，特别是在高并发场景下表现更佳。（注：吞吐量（Throughput）指的是在单位时间内系统能够处理的工作量或数据量，是衡量系统处理能力的一个关键指标。）
- 云原生友好：Pulsar与Kubernetes等云原生技术栈集成良好，适合现代微服务架构和容器化部署。
适用场景：
- 跨地域部署：Pulsar适合需要在全球范围内分布的应用，特别是在需要跨多个数据中心的消息传递的场景中。
- 强一致性：Pulsar适合对消息顺序和一致性要求较高的应用场景，如金融交易、订单处理等。
- 多租户支持：Pulsar适合需要在同一集群中支持多个独立租户或团队的场景，特别是在云环境中。
- 云原生架构：Pulsar适合正在向云原生架构转型的企业，特别是那些已经使用容器化、微服务等现代技术栈的企业。
缺点：
- 学习曲线：Pulsar的架构比Kafka更复杂，初期的学习曲线可能较陡，尤其是对于不熟悉其设计的团队。
- 社区较小：虽然Pulsar的社区增长迅速，但它仍然相对较小，尤其是在全球范围内的影响力有限。