TDengine 数据订阅支持 MQTT 协议用户手册

发布于:2025-08-29 ⋅ 阅读:(13) ⋅ 点赞:(0)

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TDengine 数据订阅支持 MQTT 协议用户手册

1. 概述

TDengine 3.3.7.0 新增对 MQTT v5.0 协议的支持,允许用户通过 MQTT 客户端直接订阅数据库中的实时数据。该功能通过 Broker Node (bnode) 实现,提供零代码集成能力,显著降低系统复杂度,同时支持数据持久化、高可用和共享订阅等特性。

2. 准备工作

2.1 创建 Broker Node (bnode)

在 TDengine 集群中执行以下命令创建 bnode(需替换 dnode_id 为实际节点 ID):

CREATE BNODE ON DNODE <dnode_id> PROTOCOL 'mqtt';  
  • 每个 dnode 仅支持创建一个 bnode
  • bnode 创建后自动启动 taosmqtt 进程,默认监听端口 6083

2.2 配置 MQTT 服务

在 taos.cfg 中调整参数:

mqttPort      6083    # MQTT 服务端口(重启生效)  
mqtt          1       # 启用 MQTT 服务(0:关闭,1:启用)  

3 创建订阅主题

所有主题需预先通过 SQL 定义, 不支持通配符或动态创建 :

CREATE TOPIC topic_name AS SELECT * FROM super_table;  
  • 支持订阅库、超级表或查询结果
  • 主题不存在时,MQTT 订阅请求将返回失败

使用 MQTT 客户端订阅数据

4.1 连接与认证

客户端连接需提供 TDengine 用户名和密码:

client.connect("bnode_ip", port=6083, username="td_user", password="td_password")  
  • 仅支持基础身份验证,暂不支持 TLS/SSL

4.2 订阅主题

发送 SUBSCRIBE 请求并指定目标主题:

client.subscribe("topic_name", qos=1)  
  • QoS 支持 :
    • qos=0:至多一次(可能丢失数据,适用于实时监控)

    • qos=1:至少一次(数据不丢失,可能重复,适用于告警系统)

4.3 消费消息

消息格式通过 MQTT 属性指定:
JSON 格式 (默认):

{"topic":"topic_name", "rows":[{"col1":value1, "col2":value2}]}  
  • 二进制格式 :在订阅请求中添加用户属性 proto: rawblock

5. 高级特性

5.1 共享订阅

通过 $share/ 前缀实现负载均衡:

client.subscribe("$share/group1/topic_name")  
  • 同一消费组内多个客户端均匀接收数据

  • 支持高可用:单个 bnode 宕机不影响服务

5.2 指定消费起始位置

在订阅请求中添加用户属性:

properties = [("sub-offset", "earliest")]  # 从最早数据开始消费  
client.subscribe("topic_name", properties=properties)  
  • 默认从最新数据(latest)开始消费

5.3 消息格式控制

通过 MQTT 属性设置内容类型:

properties = [("Content-Type", "TDengineJsonV1.0")]  # 显式指定 JSON 格式  

6 配置参数详解

参数 说明 默认值 动态修改
mqtt 启用 MQTT 服务(0/1) 0 重启生效
mqttPort 监听端口 6083

7 常见问题

  • Q1: 订阅时提示主题不存在
    原因:主题未预先创建。
    解决:执行 CREATE TOPIC 定义主题后重试。
  • Q2: 共享订阅的消息分配不均
    原因:消费组内客户端数量变化触发再平衡。
    解决:等待 mnode 自动完成负载分配。
  • Q3: QoS 2 是否支持?
    暂不支持,QoS 2 请求会降级为 QoS 1

关于 TDengine

TDengine 专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中,TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库(Time Series Database),同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能;TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台,它通过树状层次结构建立数据目录,对数据进行标准化、情景化,并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。


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