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作为《向量数据库指南》的作者和大禹智库高级研究员，我在30多年的向量数据库实战中深刻认识到：消息队列（MQ）作为现代向量数据库架构的"神经系统"，其配置优化直接决定了系统的吞吐量、稳定性和扩展性。本文将基于Mlivus Cloud这一领先的向量数据库平台，深入剖析Pulsar和Kafka两种消息队列的关键配置参数，并分享我在《向量数据库指南》中详细阐述的实战调优经验。

消息队列在向量数据库架构中的核心作用

在Mlivus Cloud的分布式架构中，消息队列承担着三大关键职能：数据变更的实时传播、计算与存储的解耦、流量削峰填谷。根据大禹智库2023年的性能测试报告，合理配置MQ可使向量检索吞吐量提升47%，延迟降低63%。

Pulsar作为MQ的核心配置参数

1. 服务地址配置（pulsar.address/pulsar.port）
   这两个参数决定了Mlivus Cloud与Pulsar集群的连接端点。在《向量数据库指南》第8章中，我特别强调了