HiveMQ是什么
小编给大家分享一下HiveMQ是什么，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
简单介绍
HiveMQ是企业级MQTT Broker，提供高性能、高可用、高扩展、高安全性的企业级服务。
它是纯Java实现的。
官网地址:http://www.hivemq.com
基于它如上的描述，所以后续我们就是基于它的高性能、高可用、高扩展、高安全性这几个特点来分析它的源码。
注意：本篇源码都是基于HiveMQ 3.1.2版本源码讲解。
拓扑图
Single 
多个客户端直接与Broker连接。 Cluster 
多个客户端与Load Balancer连接,由Load Balancer做负载均衡,将连接分发到各个Broker。 多个Broker组成Cluster,由JGroup进行集群通讯。 多个Broker由一致性hash环虚节点，进行集群中数据的主主备份，以达到高可用。 HiveMQ提供多种集群Discovery来达到不同组网场景中的集群发现。
架构图
Handlers由实现Netty ChannelHandlerAdapter。处理SSL;处理MQTT协议的codec；处理监控数据收集;处理流量限制;扩展点回调触发等客户端长链接。
SPI是HiveMQ扩展出来为做HiveMQ Broker端二次开发,提供各种- - - Callback、 Cache、Scheduler、Authentication、Authorization、- Configuration等等扩展点;还提供了各种异步/同步的接口Service。以便开发人员基于HiveMQ开发属于自己的业务；
Plugins是基于SPI提供出来的扩展点，按照HiveMQ的Plugin开发要求，注册属于客户自己的Plugin，HiveMQ官方也给我们提供出来了一些基础插件及各种插件的示例。
ClusterServices是处理集群连接、数据备份、数据交换、节点状态、一致性has虚拟节点等处理的一堆Service
Persistences是处理消息的存储、Cluster节点间的数据存储／同步。
LocalPersistences是处理消息在当前节点的信息存储。
开源框架使用
使用Guice做DI
使用Netty 4做网络框架
使用JGroups做Cluster Node之间的集群通讯
使用Exodus做Broker信息文件持久化存储
使用Dropwizard Metrics做Broker的统计、监控
使用Kryo做序列化/反序列化
使用Jetty做Broker端servlet容器
使用Resteasy做Broker端restfull框架
使用Quartz/做Broker端任务的调度
其他还有一些使用的框架不一一列举
官方工具: https://www.hivemq.com/developers/community/
身份认证：https://www.hivemq.com/docs/4.2/extensions/introduction.html（貌似可以为每个网格提供一个身份认证器?）
硬件配置及性能优化:https://www.hivemq.com/docs/4.2/hivemq/system-requirements.html(包含文件句柄数调整及TCP缓冲器大小调整)
hivemq扩展开发库:https://github.com/hivemq?q=extension&type=&language=java(提供各种各样的api,感觉可以做很多东西)
扩展开发库api：https://www.hivemq.com/docs/4.2/extensions-javadoc/index.html
hivemq扩展程序HTTP提供了就绪检查，这意味着服务能够检测HiveMQ实例是否脱机：https://github.com/hivemq/hivemq-heartbeat-extension
hivemq基准测试
基准1000W连接/40个节点=25W/node
Message Rate for Publisher
| Test | Msg/sec |
|---|---|
| QoS 0 | 4.00 |
| QoS 1 | 2.00 |
详细性能测试报告可到官网下载PDF文档
机器:
| Test | Msg/sec |
|---|---|
| Instance Type | c4.2xlarge |
| RAM | 15GiB (~16GB) |
| vCPU | 8 |
| Physical Processor | Intel Xeon E5-2666 v3 |
| Clock Speed (GHz) | 2.9 |
| Dedicated EBS Bandwidth (Mbps) | 1000 |
| Operating System | Vanilla Amazon Linux ami-b73b63a0 |
结论:
hivemq client话费8分47秒连接1000W个连接到hivemq，平均每秒500个连接
CPU:38%→25%
内存:6.97-7.6
Quick Results: Connect & Subscribe Test - 10,000,000 MQTT clients
HiveMQ 3.3.0
40 node Cluster
Connect Duration: Connect Speed (avg):
CPU Memory
Subscribe Duration: Subscribe Speed (avg):
CPU Memory
8 min 47 sec 19,011 connects/sec 30 % 5.07 GB
4 min 31 sec 36,765 subscribes/sec 38 % 6.97 GB
测试表明，HiveMQ每秒平均可处理174万条消息（每秒1,739,876毫秒/秒）出，而每秒可处理16.7万条消息（166,925毫秒/秒）入。 在30分钟的测试时间内，总共有31.3亿条消息（3,131,776,800 msg）传出消息和3亿msg（300,465,888 msg）传入消息。
查看系统带宽时，HiveMQ平均每秒处理389.78兆字节（408,711,565字节/秒）出，并处理327.84 MB /秒（343,762,614字节/秒））入。
在测试执行期间，CPU使用率平均为64.72％，内存为11.33 GB（12,164,655,331字节）。
QoS 0测试表明
HiveMQ在大型群集中具有强大的吞吐能力，可以充分发挥其在水平扩展方面的优势。 具有1000万个并发连接的客户端的HiveMQ实现了每秒170万条外发消息的恒定吞吐量，平均CPU负载不超过64％。 为了使数字更易于掌握，让我们将它们与一些庞大的Internet应用程序进行比较，其中一个很好的例子是WhatsApp。 2014年，WhatsApp发推文称，一天之内，它们已收到640亿条消息（传入200亿条消息，传出440亿条消息）。 将总计640亿条消息与我们在测试中获得的数量进行比较，每30分钟添加传入和传出流量时，我们有3,432,242,688条消息。每天总共增加了1647.5亿条消息（164,747,649,024条消息）。 HiveMQ群集每天可以轻松处理通过整个WhatsApp基础架构发送的消息量的2.5倍！ 在查看性能以及负载指标时，很明显，HiveMQ不仅提供高吞吐量，而且以64％的CPU和73％的内存使用率保持受控和稳定的状态。
QoS 1测试表明，
HiveMQ每秒平均可处理78万条消息（779,576 msg / sec），每秒可处理78万条消息（779.577 msg / sec）。 在30分钟的测试期间内，总共有14亿条消息（1,403,237,449 msg）传出消息和14亿消息（1,403,237,882 msg）传入。
查看系统带宽时，HiveMQ平均每秒处理279.44兆字节（293,010,785字节/秒），并处理220.24 MB /秒（230,935,379字节/秒）。
HiveMQ可以处理硬件上的10.000.000个连接，并具有出色的，稳定的吞吐量，同时在传入和传出两个方向（QoS 1测试）上具有170万个传出消息（QoS 0测试）和780 msg / sec。 HiveMQ能够轻松地水平扩展到群集节点的中间两位数 HiveMQ能够处理具有高放大倍数的大型扇出情况。在测试时间范围内，吞吐量保持恒定且稳定，消息速率随群集大小和CPU数量而变化 HiveMQ具有水平扩展的能力，因此非常适合小型和大型部署。 它是最具扩展性的MQTT代理，即使提供QoS 1保证，也具有出色的性能。
hivemq配置项
操作系统
生产：Linux是生产环境当前支持的唯一操作系统。建议使用CentOS7或其他基于RHEL的发行版。
最低硬件要求
至少4GB RAM
4个或更多CPU
100GB或更多可用磁盘空间。
环境
生产：需要OpenJDK JRE 11或更高版本。
Linux配置优化
您可以通过几种方式优化Linux配置：
增加打开文件限制
如果在Linux操作系统上运行HiveMQ，请确保允许HiveMQ进程打开足够数量的文件。要调整限制，请在/etc/security/limits.conf文件中添加以下几行：
hivemq hard nofile 1000000
hivemq soft nofile 1000000
root hard nofile 1000000
root soft nofile 1000000
调整TCP设置
在具有许多连接的系统上，可能有必要调整TCP配置并使系统打开更多套接字。要进行这些调整，请在/etc/sysctl.conf文件中添加以下行：
＃这会使内核在服务过载时主动发送RST数据包。
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
＃可分配的最大文件句柄。
fs.file-MAX = 5097152
＃启用等待插座的快速回收。
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
＃从协议的角度来看，在安全的情况下，允许将等待套接字重新用于新连接。
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
＃的默认大小接收缓冲区的套接字使用。
net.core.rmem_default = 524288
＃该套接字使用的发送缓冲区的默认大小。
net.core.wmem_default = 524288
＃套接字使用的已接收缓冲区的最大大小。
net.core.rmem_max = 67108864
＃套接字使用的已发送缓冲区的最大大小。
net.core.wmem_max = 67108864
＃每个TCP连接的接收缓冲区的大小。（最小值，默认值，最大值）
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 16777216
＃每个TCP连接发送的缓冲区的大小。（最小值，默认值，最大值）
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 65536 16777216
要应用更改，请键入sysctl -p或重新启动系统。
以上是“HiveMQ是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注蜗牛博客行业资讯频道！
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