Pulsar 和 Kafka 有什么区别？什么时候选 Pulsar？
自测：先别看答案
试着用 1～2 分钟把这道题讲出来（说出声或写下要点），再展开对照。
面试怎么回答
核心区别是存算分离：Kafka 的 Broker 同时负责服务和本地存储，扩容或故障后要搬迁分区数据；Pulsar 的 Broker 无状态，数据分段存在 BookKeeper 上，扩容不用迁移数据。Pulsar 还原生支持多种订阅模式、多租户、分层存储和跨地域复制。Kafka 的优势是生态成熟、组件少、人才多。已有 Kafka 体系时我一般继续用 Kafka，有强多租户、弹性扩缩容或队列加流混合消费的需求时才评估 Pulsar。
先把这段讲顺；面试官追问时，再展开下面的原理和细节。
详细讲解
消息队列选型时会被问：Pulsar 号称解决了 Kafka 的一些痛点，具体是哪些？
最大的区别：存算分离
Kafka 的 Broker 既负责收发消息，也负责存储，分区的数据就在 Broker 的本地磁盘上。扩容或节点故障后，分区数据需要在 Broker 之间搬迁，数据量大时很耗时。
Pulsar 把两者拆开：Broker 只负责收发和路由，是无状态的；数据存储在 BookKeeper 集群（Bookie 节点）上，以分段（segment）的形式分散存放。扩容 Broker 不需要迁移数据，扩容存储时新数据自然写到新节点上。
其他差异
- 订阅模式：Pulsar 原生支持独占、故障转移、共享、按 Key 共享等多种订阅模式，既能做 Kafka 式的按分区顺序消费，也能做队列式的多消费者共享。
- 多租户：Pulsar 有租户、命名空间的层级，配额和权限可以按租户隔离。
- 分层存储：老数据可以自动卸载到对象存储，适合长期保留。
- 跨地域复制：内置 geo-replication。
Kafka 的优势
- 生态成熟，Flink、Spark、各类 Connector 和运维工具都以 Kafka 为首选；
- 架构组件少（KRaft 模式下不再依赖 ZooKeeper），运维门槛低；
- 社区和人才储备更大。
Kafka 近年也在补齐分层存储等能力。
怎么选
已有 Kafka 体系、团队熟悉 Kafka，大多数场景继续用 Kafka；如果有大量多租户隔离、需要队列和流两种消费模式、或者对弹性扩缩容和长期存储要求很高，可以评估 Pulsar。