在之前的文章中,我们提到车联网 TSP 平台拥有很多不同业务的主题,并介绍了如何根据不同业务场景进行 MQTT 主题设计。车辆会持续不断产生海量的消息,每一条通过车联网上报的数据都是非常珍贵的,其背后蕴藏着巨大的业务价值。因此我们构建的车辆 TSP 平台也通常需要拥有千万级主题和百万级消息吞吐能力。
之前写了一篇为什么智能硬件首选MQTT - 掘金,这次就来搭建一个自己的MQTT交互平台,实际体验一下,没有实战怎么能行。
MQTT(消息队列遥测传输)是ISO 标准(ISO/IEC PRF 20922)下基于发布/订阅范式的消息协议。它工作在 TCP/IP协议族上,是为硬件性能低下的远程设备以及网络状况糟糕的情况下而设计的发布/订阅型消息协议,为此,它需要一个消息中间件 。
近几年,物联网领域mqtt协议以轻量级的优势风靡起来,众多物联网设备开始需要使用mqtt协议来相互沟通。但是,在工控领域,对mqtt协议的直接支持还寥寥无几。如果有用户想将PLC或仪表的数据通过mqtt直接传输至数据中心呢?
我们可以将设备上行数据存储到关系型数据库中,我们需要两张带有时间戳的表(最新数据表 和 历史数据表),历史数据表存储所有设备上报的数据,最新数据表需要存储设备最新一条上报数据,这条最新数据相当于设备的当前状态。然后展示的时候只展示最新一条数据的状态,报表查询可以按照设备id和时间从历史数据表查询汇总。 这样是可以的,但是我们的最新数据表需要被频繁的更新,数据量少的时候没问题。但数据量大,并发高的时候就会出现问题。 1、存储成本:数据不会被压缩,导致占用存储资源。 2、维护成本:单表数据量太大时,需要人工分库分表。 3、写入性能:单机写入吞吐量难以满足大量上行数据的写入需求,数据库存在性能瓶颈。 4、查询性能:数据量太大导致查询性能受到影响。
MQTT Broker 是用于连接物联网设备,完成消息传递的重要组件。MQTT Broker 的选型,是物联网应用构建过程中最为基础也是最为关键的一步。本文将从物联网应用普遍场景和项目需求出发,提供一些通用的选型思路和关注点,帮助读者了解如何选择一款最适合自己的 MQTT Broker。
前一段有幸参与到一个智能家居项目的开发,由于之前都没有过这方面的开发经验,所以对智能硬件的开发模式和技术栈都颇为好奇。
随着物联网行业的飞速发展,MQTT 协议也被越来越多的公司及开发者所使用。在学习和使用 MQTT 的过程中,一个得心应手的客户端工具可以极大的方便开发者进行 MQTT 特性的探索及物联网应用的调试,缩短开发周期。
1.单片机串口1作为日志打印口,串口2和模块通信 (STM32)PA3 -- TX(WiFi) (STM32)PA2 -- RX(WiFi)
ln -sfv /usr/local/opt/influxdb/*.plist ~/Library/LaunchAgents
什么是Kafka Apache Kafka是一个基于分布式日志提交机制设计的发布订阅系统。数据在kafka中持久化,用户可以随时按需读取。另外数据以分布式的方式存储,提高容错性,易于扩展。 Message和Batches Kafka中最基本的数据单元是消息message,如果使用过数据库,那么可以把Kafka中的消息理解成数据库里的一条行或者一条记录。消息是由字符数组组成的,kafka并不关系它内部是什么,索引消息的具体格式与Kafka无关。消息可以有一个可选的key,这个key也是个字符数组,与消息
我必须承认,这篇文章只是与Grafana和InfluxDB一起玩的借口。InfluxDB是一个很酷的数据库,专门用于处理时间序列数据。Grafana是一个用于时间序列分析的开源工具。我想构建一个简单的原型。这个想法是:
MQTT 协议标准中规定 Broker 必须存储离线客户端的消息。在之前的版本中,EMQX 开源版采用了基于内存的会话存储,企业版则在此基础上进一步提供了外部数据库存储方案,借此实现数据持久化。
作为快速入门Kafka系列的第四篇博客,本篇为大家带来的是Kafka的主要组件说明~
ESP-IDF提供了mqtt组件,在components/mqtt,相关的API位于components/mqtt/esp-mqtt目录下,这个组件是基于https://github.com/tuanpmt/esp_mqtt的 。组件支持MQTT over TCP、SSL with mbedtls、MQTT over Websocket、 MQTT over Websocket Secure;支持订阅、发布、身份验证、遗嘱消息、心跳、以及3个消息等级。
关于比特币套利交易的文章,坊间一搜一大堆,尤以 2014,2015 为甚。那时交易所间价差相当可观,套利的机会很多,躺着赚钱并非难事。如今,套利区间收窄,留在沙场上的估计只剩下大玩家,想要不费力气躺赢机会渺茫。最近帮朋友牵线寻找币圈量化交易的机会,本欲做个打酱油的中间人,事了拂衣去,安安静静做个三河市微胖界扛把子,谁料还是一时技痒,不小心昨夜搭进去六七个小时。 关于如何做套利交易,我就不赘述,大家可以看这篇文章,有内容有故事:https://daily.zhihu.com/story/4831821。 本文
8 月,NanoMQ 继续保持稳步更新。最新的 0.11.0 版本已于 8月底正式发布(https://github.com/emqx/nanomq/releases/tag/0.11.0)。此版本继续增强了桥接功能,增加了 MQTT 5.0 + MQTT over QUIC 桥接模式,新增和修复了对已连接客户端状态进行监控和查询的 HTTP API。此外各项性能优化和缺陷修复也在持续进行中。
网格计算强调资源共享,使用者同时也是资源共享者,用于计算集中性服务(不便扩展 )。云计算的服务提供者少数而集中,资源专有,便于自动化扩展(其中对等计算更便于扩展,即每个节点拥有对等的服务,可以互相使用数据),使用者无需贡献资源。
前言 Docker由于使用了基于namespace和cgroup的技术,因此监控docker容器和监控宿主机在某些性能指标和方式上有一些区别,而传统的监控方式可能无法满足docker容器内部的指标监控,本篇系列文章主要分享使用telegraf+influxdb+grafana去监控docker容器内部资源使用情况。目前主要关注的监控指标为:每个宿主机上的docker容器数量,每个docker容器的内存使用情况,CPU使用情况,网络使用情况以及磁盘使用情况。同时这套方案也能够监控到宿主机的一些基本资源使用情况
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制,并与过程管理建立一个数据链路,属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看,时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器,而非企业级。
在本次更新中,CLI 版本在文件管理和配置功能方面进行了显著增强。主要更新包括:支持从文件中读取和写入消息、高级配置选项、文本输出模式、以及改进的日志记录。此外,桌面版本现在支持数据库重建,以防止文件损坏引起的问题,并且能更好地处理大数据的展示。这些更新希望为所有 MQTTX 用户提供更加强大和用户友好的体验。
主从差异: kafka的master/slave是基于partition维度的,而rocketmq是基于broker维度的;kafka的master/slave是可以切换的,而rocketmq不行,当rocketmq的master宕机时,读能被路由到slave上,但写会被路由到此topic的其他broker上。
十二月末,MQTT X 团队发布了 1.9.1-beta.1 版本,这也是 MQTT X 的首个公共测试版。我们希望能够通过测试版本,让更多用户参与到 MQTT X 的测试中来,和我们一起打造一个更加稳定的版本,进而帮助用户轻松使用 MQTT X 完成 MQTT 服务与应用的开发。
MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输协议),是一种基于发布/订阅(publish/subscribe)模式的“轻量级”通讯协议,该协议构建于TCP/IP协议上。
基本概念 Basic Conception Session 会话 定义 定义:某个客户端(由ClientID作为标识)和某个服务器之间的逻辑层面的通信 生命周期(存在时间):会话 >= 网络连接 ClientID 客户端唯一标识,服务端用于关联一个Session 只能包含这些 大写字母,小写字母 和 数字(0-9a-zA-Z),23个字符以内 如果 ClientID 在多次 TCP连接中保持一致,客户端和服务器端会保留会话信息(Session) 同一时间内 Server 和同一个 ClientID 只能保持一个 TCP 连接,再次连接会踢掉前一个 CleanSession 标记 在Connect时,由客户端设置 0 —— 开启会话重用机制。网络断开重连后,恢复之前的Session信息。需要客户端和服务器有相关Session持久化机制。 1 —— 关闭会话重用机制。每次Connect都是一个新Session,会话仅持续和网络连接同样长的时间。 客户端 Session 已经发送给服务端,但是还没有完成确认的 QoS 1 和 QoS 2 级别的消息 已从服务端接收,但是还没有完成确认的 QoS 2 级别的消息 服务器端 Session 会话是否存在,即使会话状态的其它部分都是空 (SessionFlag) 客户端的订阅信息 (ClientSubcription) 已经发送给客户端,但是还没有完成确认的 QoS 1 和 QoS 2 级别的消息 即将传输给客户端的 QoS 1 和 QoS 2 级别的消息 已从客户端接收,但是还没有完成确认的 QoS 2 级别的消息 (可选)准备发送给客户端的 QoS 0 级别的消息 长连接维护与管理 Keep Alive 心跳 目的是保持长连接的可靠性,以及双方对彼此是否在线的确认。 客户端在Connect的时候设置 Keep Alive 时长。如果服务端在 1.5 * KeepAlive 时间内没有收到客户端的报文,它必须断开客户端的网络连接 Keep Alive 的值由具体应用指定,一般是几分钟。允许的最大值是 18 小时 12 分 15 秒 Will 遗嘱 遗嘱消息(Will Message)存储在服务端,当网络连接关闭时,服务端必须发布这个遗嘱消息,所以被形象地称之为遗嘱,可用于通知异常断线。 客户端发送 DISCONNECT 关闭链接,遗嘱失效并删除 遗嘱消息发布的条件,包括: 服务端检测到了一个 I/O 错误或者网络故障 客户端在保持连接(Keep Alive)的时间内未能通讯 客户端没有先发送 DISCONNECT 报文直接关闭了网络连接 由于协议错误服务端关闭了网络连接 相关设置项,需要在Connect时,由客户端指定 Will Flag —— 遗嘱的总开关 0 -- 关闭遗嘱功能,Will QoS 和 Will Retain 必须为 0 1 -- 开启遗嘱功能,需要设置 Will Retain 和 Will QoS Will QoS —— 遗嘱消息 QoS 可取值 0、1、2,含义与消息QoS相同 Will Retain —— 遗嘱是否保留 0 -- 遗嘱消息不保留,后面再订阅不会收到消息 1 -- 遗嘱消息保留,持久存储 Will Topic —— 遗嘱话题 Will Payload —— 遗嘱消息内容 消息基本概念 报文标识 Packet Identifier 存在报文的可变报头部分,非零两个字节整数 (0-65535] 一个流程中重复:这些报文包含 PacketID,而且在一次通信流程内保持一致: PUBLISH(QoS>0 时),PUBACK,PUBREC,PUBREL,PUBCOMP SUBSCRIBE, SUBACK UNSUBSCIBE,UNSUBACK 新的不重复:客户端每次发送一个新的这些类型的报文时都必须分配一个当前 未使用的PacketID 当客户端处理完这个报文对应的确认后,这个报文标识符就释放可重用。 独立维护:客户端和服务端彼此独立地分配报文标识符。因此,客户端服务端组合使用相同的报文标识符可以实
Canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,利用Java开发。主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费,目前主要支持MySQL。
九月,eKuiper 处于 v1.7.0 的开发周期中,开发团队和社区的伙伴共同完成了一系列的新功能。我们初步实现了 Lookup Table(查询表)的支持,从而完善了流批结合的运算能力,例如实时数据补全的能力。另外,我们扩展和优化了数据集成,添加了 HTTP 推送源、Influx V2 sink;扩展了 EdgeX 源的数据格式支持。同时,九月底我们也发布了 1.6.2 版本,主要是 Bug 修复和管理控制台的增强。
本篇是RocketMq扫盲,并不会讲到各个组件实现的细节内容,这里从整体全局的角度看关于RocketMq的整体设计。
通过搭建jmeter+grafana+influxdb 的性能测试平台,解决了通过可视化面板实时观察压测过程中的各项性能指标数据。一般大家搭建这样的平台,都会选用官方提供的现有版面模板直接导入使用,它满足了大部分的基础需求。但是在团队真正的使用起来后,随着使用频率和使用人数的增加会发现些问题。
客户端不断的查询服务器,检索新内容。这种方式的缺点十分明显,如果轮询频率过快,会大量消耗网络带宽和电池;
EMQ官方地址:http://emqtt.com/ EMQ中文文档:http://emqtt.com/docs/v2/guide.html 1.ACL鉴权规则化 在正常业务使用下对于客户端的行为可以使
附上: 喵了个咪的博客:w-blog.cn EMQ官方地址:http://emqtt.com/ EMQ中文文档:http://emqtt.com/docs/v2/guide.html 1.ACL鉴权规
Kafka和ActiveMQ是两种流行的消息中间件系统,都被广泛用于构建可扩展的、高性能的分布式应用。它们各自有着一些独特的优势和实现方式。
海量的设备接入和设备管理对网络带宽、通信协议以及平台服务架构都带来了很大挑战。对于物联网协议来
因为以前的交互是:订阅号页卡里是主体列表,哪个订阅号发一篇文章就会置顶哪个订阅号的主体头像和名称,就像我们平时我们收到微信群或者好友信息时,他们的头像就会被置顶一样。
开源的时间序列数据库。什么是时间序列数据库,最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据,比如某一时间磁盘使用率、网络流量、CPU的使用率等。
MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) 是一种轻量级的消息传输协议,专为受限网络环境下的设备通信而设计。Apache Kafka 是一个分布式流处理平台,旨在处理大规模的实时数据流。
导语|腾讯工程师许扬从 QQ 提醒实际业务场景出发,阐述一个订阅推送系统的技术要点和实现思路。如何通过推拉结合、异构存储、多重触发、可控调度、打散执行、可靠推送等技术,实现推送可靠性、推送可控性和推送高效性?本篇为你详细解答。 目录 1 业务背景与诉求 1.1 业务背景 1.2 技术诉求 2 实现方案 2.1 推拉结合 2.2 异构存储 2.3 多重触发 2.4 可控温度 2.5 打散执行 2.6 引入消息队列 2.7 At least once推
EMQX 提供了一个内置的管理控制台,即 EMQX Dashboard 。方便用户通过 Web 页面就能轻松管理和监控 EMQX 集群,并配置和使用所需的各项功能。
Mnesia 数据库是 Erlang 内置的一个分布式 DBMS,可以直接存储 Erlang 的各种数据结构 EMQ X 使用 Mnesia 数据库存储自身运行数据,例如告警记录、规则引擎已创建的资源和规则、Dashbaord用户信息等数据,这些数据都将被存储在 mnesia 目录下,因此一旦删除该目录,将导致 EMQ X 丢失所有业务数据。可以通过 emqx_ctl mnesia 命令查询 EMQ X 中 Mnesia 数据库的系统信息。
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MQTT(Message Queuing Telemetyr Transport 消息队列遥测传输协议):基于发布/订阅(Publish/Subscribe)模式的轻量级通讯协议,该协议构建于TCP/IP协议之上。
作者 | 刘平 文章来源GitChat,CSDN独家合作发布,查看交流实录:http://gitbook.cn/books/59428f6f7e850f039399fd02/index.html Influxdb是一个基于golang编写,没有额外依赖的开源时序数据库,用于记录metrics、events,进行数据分析。这篇文章谈论的influxdb版本在1.2.0以上。这篇文章只谈论influxdb在监控中的数据存储应用,不会谈论influxdb提供的整套监控方案。本文主要谈论五个方面:时序数据库选
vuejs、eggjs、mqtt全栈式开发简单设备管理系统 业余时间用eggjs、vuejs开发了一个设备管理系统,通过mqtt协议上传设备数据至web端实时展现,包含设备参数分析、发送设备报警等模块。收获还是挺多的,特别是vue的学习,这里简单记录一下: 源码地址:https://github.com/caiya/vuejs-admin,写文不易,有帮助的话麻烦给个star,感谢! 技术栈 前端:vue、vuex、vue-router、element-ui、axios、mqttjs 后端:eggjs、m
MQTT 是一种基于发布 - 订阅模型的消息传递协议,在物联网和移动应用有较广泛的应用。如果你的目标是冲击中高级工程师岗位,MQTT 或许是一个不错的亮点。最近,我还发现很多候选人会在简历中写自己 “熟悉 MQTT 协议”,但多数人只是停留在了解或用过的程度。
EMQ X (Erlang/Enterprise/Elastic MQTT Broker) 是基于 Erlang/OTP 平台开发的开源物联网 MQTT 消息服务器。 EMQ X 设计目标是实现高可靠,并支持承载海量物联网终端的MQTT连接,支持在海量物联网设备间低延时消息路由: 1. 稳定承载大规模的 MQTT 客户端连接,单服务器节点支持50万到100万连接。 2. 分布式节点集群,快速低延时的消息路由,单集群支持1000万规模的路由。 3. 消息服务器内扩展,支持定制多种认证方式、高效存储消息到后端数据库。 4. 完整物联网协议支持,MQTT、MQTT-SN、CoAP、LwM2M、WebSocket 或私有协议支持。
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