VerneMQ集群配置问题排查与解决方案
问题背景
在使用VerneMQ 1.13.0构建MQTT集群时,遇到了一个典型的问题:订阅者在连接后无法实时接收消息,只有在重新连接时才能获取到之前发布的消息。这个问题发生在Ubuntu 22.04系统上,集群由两个节点组成。
问题现象分析
从日志中可以观察到,集群节点间的连接不断断开和重连,形成了一个循环。这种不稳定的连接状态直接影响了消息的实时传递。订阅者只有在重新连接时才能收到消息,这表明消息虽然被正确存储,但实时推送机制存在问题。
配置问题诊断
经过深入排查,发现问题源于配置文件的几个关键点:
-
vmq.args文件干扰:按照某些非官方指南额外配置了vmq.args文件,这与VerneMQ的标准配置方式产生了冲突。
-
网络绑定配置不当:原始的监听配置没有正确指定本地IP地址,导致集群节点间的通信不稳定。
-
端口设置问题:集群通信端口没有正确绑定到本地网络接口。
解决方案
正确的配置方法应该是:
-
移除vmq.args文件:完全依赖vernemq.conf进行配置,避免多配置文件间的潜在冲突。
-
正确配置监听地址:
listener.tcp.default = 0.0.0.0:1883 listener.vmq.clustering = <本地IP>:44054 -
确保网络连通性:所有节点间的必要端口必须开放,并进行双向连通性测试。
配置优化建议
除了解决上述问题外,还可以考虑以下优化措施:
-
增加集群缓冲区大小:设置
outgoing_clustering_buffer_size = 1000000(1MB)可以改善大数据量传输时的稳定性。 -
调整TCP缓冲区:对于高负载环境,可以适当增加TCP缓冲区大小。
-
监控集群健康状态:定期检查集群节点间的连接状态,及时发现并解决网络问题。
经验总结
这个案例展示了VerneMQ集群配置中常见的陷阱。关键教训包括:
-
坚持使用官方推荐的单一配置文件方式,避免混合使用不同来源的配置建议。
-
网络绑定配置必须明确指定正确的IP地址,不能仅依赖默认值。
-
集群环境的网络要求比单机环境严格得多,必须确保所有节点间的网络连通性。
通过这次问题排查,我们不仅解决了消息延迟的问题,还对VerneMQ的集群工作机制有了更深入的理解,为后续的性能优化打下了良好基础。
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
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
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