eMQTT-Bench 使用教程
2026-01-16 10:30:57作者:伍霜盼Ellen
项目介绍
eMQTT-Bench 是一个轻量级的 MQTT v5.0 基准测试工具,由 Erlang 语言编写。它可以帮助开发者对 MQTT 服务器进行性能测试,评估其在不同负载下的表现。eMQTT-Bench 支持多种配置选项,可以模拟大量客户端连接、发布和订阅消息,从而帮助用户了解 MQTT 服务器的性能瓶颈。
项目快速启动
安装依赖
eMQTT-Bench 需要 Erlang/OTP 22 或更高版本进行构建。以下是安装依赖的步骤:
# 在 CentOS 7 上安装 libatomic
sudo yum install libatomic
# 在 Ubuntu 20.04 上安装 libatomic
sudo apt install libatomic1
克隆项目并构建
git clone https://github.com/emqx/emqtt-bench.git
cd emqtt-bench
make
运行基准测试
以下是一个简单的连接基准测试示例:
./emqtt_bench conn -h <MQTT_BROKER_HOST> -p <MQTT_BROKER_PORT> -c <CLIENT_COUNT>
例如:
./emqtt_bench conn -h localhost -p 1883 -c 1000
应用案例和最佳实践
应用案例
eMQTT-Bench 可以用于以下场景:
- 性能测试:在部署 MQTT 服务器之前,使用 eMQTT-Bench 进行性能测试,确保服务器能够承受预期的负载。
- 压力测试:模拟大量并发连接和消息发布,测试 MQTT 服务器的稳定性。
- 负载均衡测试:在多个 MQTT 服务器之间进行负载均衡测试,确保系统在高负载下仍能正常运行。
最佳实践
- 配置优化:根据测试结果调整 MQTT 服务器的配置,如调整最大连接数、消息队列大小等。
- 资源限制调整:在 Linux 系统上,增加文件描述符和端口范围限制,以支持更多并发连接。
ulimit -n 200000
sudo sysctl -w net.ipv4.ip_local_port_range="1025 65534"
- 多源地址测试:使用
--ifaddr选项指定多个源 IP 地址,以模拟更多客户端连接。
./emqtt_bench sub -c 200000 -t "perf/test" --ifaddr 192.168.200.18 192.168.200.19 192.168.200.20 192.168.200.21
典型生态项目
eMQTT-Bench 通常与以下 MQTT 生态项目一起使用:
- EMQX:一个高性能、可扩展的 MQTT 消息服务器,与 eMQTT-Bench 配合使用,进行全面的性能测试。
- Mosquitto:一个轻量级的 MQTT 代理,也可以使用 eMQTT-Bench 进行性能评估。
- HiveMQ:一个企业级的 MQTT 消息代理,通过 eMQTT-Bench 进行压力测试和性能优化。
通过结合这些生态项目,开发者可以构建稳定、高效的 MQTT 消息系统,满足不同场景的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0117
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.97 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
677
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
455
437
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
297
116
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220