Mosquitto-Auth-Plug 开源项目教程
1. 项目介绍
Mosquitto-Auth-Plug 是一个用于 Mosquitto MQTT 代理的认证插件,支持多种后端数据库进行用户认证和授权。该项目允许 Mosquitto 从多个数据源(如 MySQL、Redis、CDB、SQLite3 等)验证用户身份,并根据访问控制列表(ACL)授权用户对特定主题的订阅和发布权限。
主要特点
- 多后端支持:支持 MySQL、Redis、CDB、SQLite3 等多种数据库后端。
- 认证与授权:提供用户认证和授权功能,支持 ACL 检查。
- 超级用户:支持配置超级用户,免除 ACL 检查。
- 缓存机制:提供 ACL 和认证结果的缓存机制,提高性能。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你已经安装了以下软件:
- Mosquitto MQTT 代理
- OpenSSL
- 所需的数据库(如 MySQL、Redis 等)
2.2 下载与配置
-
克隆项目:
git clone https://github.com/jpmens/mosquitto-auth-plug.git cd mosquitto-auth-plug -
配置插件: 复制
config.mk.in到config.mk,并根据你的环境进行配置:cp config.mk.in config.mk编辑
config.mk,配置所需的后端数据库和 Mosquitto 路径。 -
编译插件:
make编译完成后,会生成
auth-plug.so文件。
2.3 配置 Mosquitto
在 Mosquitto 的配置文件(如 mosquitto.conf)中添加以下配置:
auth_plugin /path/to/auth-plug.so
auth_opt_backends mysql,redis
auth_opt_mysql_user dbuser
auth_opt_mysql_password dbpassword
auth_opt_mysql_dbname mosquitto
auth_opt_redis_host localhost
auth_opt_redis_port 6379
2.4 启动 Mosquitto
启动 Mosquitto 代理,并确保插件正常加载:
mosquitto -c /path/to/mosquitto.conf
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
智能家居系统:在一个智能家居系统中,使用 Mosquitto-Auth-Plug 可以确保只有经过认证的用户才能控制家中的设备。例如,只有家庭成员可以通过 MQTT 发布命令来控制灯光、温度等。
3.2 最佳实践
- 配置超级用户:为系统管理员配置超级用户,以便他们可以无限制地访问所有主题。
- 使用缓存:启用 ACL 和认证缓存,以减少数据库查询次数,提高系统性能。
- 安全配置:确保数据库连接信息和 Mosquitto 配置文件的安全性,防止未授权访问。
4. 典型生态项目
4.1 Mosquitto
Mosquitto 是一个轻量级的开源 MQTT 代理,广泛用于物联网(IoT)设备的消息传递。Mosquitto-Auth-Plug 作为其认证插件,增强了 Mosquitto 的安全性和灵活性。
4.2 Redis
Redis 是一个高性能的键值存储系统,常用于缓存和消息队列。Mosquitto-Auth-Plug 支持 Redis 作为认证后端,适合需要快速响应和高并发的场景。
4.3 MySQL
MySQL 是一个广泛使用的关系型数据库,适合存储复杂的用户信息和 ACL 规则。Mosquitto-Auth-Plug 支持 MySQL 作为认证后端,适合需要复杂权限管理的应用场景。
通过以上步骤,你可以快速启动并配置 Mosquitto-Auth-Plug,为你的 Mosquitto MQTT 代理提供强大的认证和授权功能。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00