一、文件存储优势
1.1 分段存储
Pulsar采用分段存储方式，将消息数据存储为数据段，而Kafka则将每个分区的数据存储在单个文件中。分段存储使得Pulsar能够更有效地管理存储空间和读写操作，相比之下，Kafka可能会受到文件大小限制或高性能单个文件维护的性能问题的影响。
1.2 云原生支持
Pulsar在设计时考虑了与云原生环境的紧密集成，提供了对容器、Kubernetes和云服务的良好支持。其存储层可以无缝集成到云存储系统中，具备高扩展性和灵活性。相比之下，Kafka的存储层较为独立，需要额外的工作来与云存储进行集成。
1.3 多租户支持
Pulsar具备多租户支持，通过将不同主题隔离在多个命名空间中实现资源隔离和优先级控制。这对于多用户场景或不同业务团队同时使用Pulsar非常有帮助。而Kafka在多租户方面的支持相对较弱。
1.4 内置Tiered Storage
Pulsar内置层级存储功能，能够将冷数据移动到低成本的存储介质上，如对象存储或关系数据库。这样可以管理存储成本并减轻高性能存储层的负担。而Kafka则需要额外的工作去实现层级存储。
二、自动删除数据机制
2.1 Kafka的自动删除触发时间配置
Kafka通过配置`retention.ms`参数来指定自动删除数据的触发时间。该参数表示主题中消息保留的最长时间，由消息的时间戳和保留时间进行判断。
2.2 Pulsar的自动删除机制
Pulsar使用日志压缩来删除过期数据。它会定期检查每个分区中消息的时间戳，并根据保留时间进行判断。同时，当新的消息追加到分区时，会检查最旧消息的时间戳进行删除操作。
2.3 不同的触发方式
Kafka的自动删除是基于定期检查和消息追加事件的。定期检查由`log.retention.check.interval.ms`参数控制，而消息追加事件会触发删除操作。Pulsar则会根据消息的时间戳和保留时间来判断是否删除数据。
结论：
综上所述，Pulsar和Kafka在文件存储和自动删除数据方面都有各自的优势和机制。Pulsar的分段存储、云原生支持、多租户支持和内置Tiered Storage功能使其在一些场景下更具优势。而Kafka通过配置自动删除触发时间和按消息追加事件删除的机制，实现了自动清理过期数据的功能。选择合适的平台取决于应用需求和架构要求。
