2019-10-25其实存储计算分离在数据的相关性不大的情况下优势会很明显，我理解这种是对数据和计算进行了一种操作和对象的切分，在大多数情况下，操作和对象的耦合度不高，可以使用，因为无状态、单一功能这就是微服务架构的优势。但是这里有个天然的缺陷就是牺牲了大量的磁盘读写和网络IO的性能，如果计算和对象耦合度过大，也就是计算需要频繁读写多数据源的数据，那这种就不如传统的MQ了。不过随着数据量的增大，读写计算分离应该是趋势，如果数据和计算耦合度过高，优先思路应该是重新划分业务模块和整合数据源，把耦合相关的劣势转换为优势，不过这一点很难，需要业务专家、技术专家、架构专家和数据专家等的一起努力。作者回复: 👍
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2019-09-26消息队列大部分应用的场景还是需要快速去消费数据，吞吐量比持久化优先级高。 2- 2019-10-25读了文章才发现，我们使用Flink做ETL真的很不适合，因为Flink适合计算，存储应该另外设计，系统设计存在明显的缺陷 1
2019-10-11我有一下的几点想法：
1.性能方面的考虑：像文中说的，使用计算存储分离的设计方式，原本broker只需要在本地进行消息查找，但是现在却需要连接到另一个集群中进行查找消息，增加了网络耗时，一旦并发大，带宽占满了，性能就会明显下降。
2.成本原因：
这里的成本包括两方面：一方面是部署成本，本来只需要一个集群部署，现在我还好增加一个存储集群，增加了使用者的钱方面的成本；另一方面是使用者的学习成本，新引入一个集群，无论使用的是什么存储系统，如果想要更好的解决可能出现的问题，使用者都要去学习这个新的存储系统，增加了使用者的学习成本。展开 1
2019-09-26个人觉得从微服务的思想来讲，专业的人干专业的事，进行服务的细粒度拆分，不做大而全的系统，这样架构清晰，可扩展性强。其他消息队列适合快速部署，可以做到对外依赖少的精简配置，例如kafka要去ZK，要支持单节点配置等，这与Pulsar是不同的。在后续的微服务、容器等演进的趋势下，个人认为Pulsar会更具有竞争力。目前来看，只能说各有千秋，各有不同的应用场景。 1
2019-12-25本来就是数据管道结果管道还要套层管道，计算本来就很轻，分离出去一种浪费的感觉。
2019-11-10回答问题：
1.mq这一侧的计算复杂度和存储管理难度都未到做更细拆分的程度。
2.在这些mq出来前，k8s这种容器编排的方案还没有。做结构拆分势必会增加复杂度，导致入门门槛提高，进而就不易于推广。而开源项目，亲和易推广也是很重要的指标。
自己的想法：
存储层在引入k8s的pv，pvc管理后，存储的管理复杂度就可以跟业务开发说再见了。毕竟上云后，这块东西就由云服务商承接走了。这样有利于更轻量的开发，亲和拥抱变化的市场环境。所以老师说是趋势。展开
2019-10-30可以用在对实时性要求不高的应用，比如定时任务类型的，可以存储海量数据
2019-09-27老师你好，请教一个本章的题外问题，对于严格的局部顺序性要求场景，比如十个分区，十个消费者线程，一一对应是可以保证的。但是绝不能一对多/批量预取，这个不设置多线程消费就可以了，但是在进程角度的话，为了保证顺序性，一个分区也只能被一个进程消费，那就没办法做消费者集群了吗，只有一个单体的消费者服务的话，可靠性是不是不太好，如果宕机了下游就完全挂了，这种情况怎么办呢？作者回复: 使用消息队列来保证严格顺序时，对于消费者是没有要求的。不需要单线程或者单进程，所以使用消费者集群是完全没有问题的，依然可以保证严格顺序。
消费者唯一需要保证的和接收普通消息是一样的，就是：先执行消费逻辑，再确认消费。 2
2019-09-26消息队列本身作为中间层应该以提升更好的性能为导向，但目前Pulsar的存储计算分离架构等于在中间层在分层，在架构上可以做到服务化单一职责，以及无状态的broker节点，但却有少许的性能损耗，如果以后能解决性能损耗的问题，那么存储计算分离架构必然是未来的趋势
2019-09-26是否使用存储计算分离也是一种trade off的体现。采用分离的架构，整个架构上模块更加清晰，能够降低开发成本，提升开发效率。不采用存储计算分离的架构，可能开发难度较大，不过整体效率更高。对于开发消息中间件来说，尤其是之前消息队列诞生时，计算机性能普遍性能交叉，可能牺牲一点开发的效率，获取更高的性能才是更重要的。
另外，最近流计算的流行，同样的存储计算分离架构可能有能直接进行配合（并不太了解流计算）
总结来说，算是诞生的时代背景占了相当大的原因吧
2019-09-26不一样的思路：非常喜欢老师这种方式，不仅仅是基于当下，而是持久；让我觉得不仅仅是一个User，而是在User中去扩展。
就像之前学计算机组成原理是徐老师曾经提过基于CPU的MQ：当时问徐老师为什么有了CPU还需要有GPU？老师让我去看David Patterson老爷爷的文章，包括现在阿里做的GPU减负的是内存，应当是差不多的不一样的思路吧。
感谢老师分享不一样的新东西：让我们不仅仅基于当下、研究当下，甚至可以在MQ的方向上扩展研究下去。期待老师后面的继续分享。- 2019-09-26消息队列的性能是个很重要的需求，既然存储计算分离了也就等于加了中间层。我们都知道加了中间层那是会损失性能的