NanoMQ中如何查询客户端订阅的主题信息
2025-07-07 19:55:21作者:蔡怀权
在物联网消息中间件NanoMQ的实际应用中,开发者经常需要了解特定客户端当前订阅了哪些主题。这种需求在设备管理、调试和监控场景中尤为重要。本文将详细介绍在NanoMQ中查询客户端订阅信息的完整方法。
核心API介绍
NanoMQ提供了专门的RESTful API来查询客户端的订阅信息。通过向/api/v4/subscriptions/{clientid}发送GET请求,可以获取指定客户端ID的所有订阅主题详情。这个API属于NanoMQ v4版本的API集合,是专门为订阅管理设计的接口。
使用方法
-
构建请求URL:将目标客户端的ID替换到URL路径中。例如,要查询ID为"client123"的订阅信息,URL应为
/api/v4/subscriptions/client123 -
发送GET请求:使用HTTP客户端工具或代码发送GET请求到上述URL
-
解析响应:API会返回JSON格式的响应数据,包含该客户端的所有订阅详情
响应数据结构
典型的成功响应包含以下字段:
code: 响应状态码,0表示成功data: 包含订阅信息的数组,每个元素代表一个订阅关系topic: 订阅的主题名称qos: 该订阅的QoS等级(0/1/2)nl: No Local标志位rap: Retain as Published标志位rh: Retain Handling选项
应用场景
- 设备监控:实时了解设备订阅了哪些主题,确保订阅行为符合预期
- 故障排查:当消息收发异常时,验证客户端是否正确订阅了目标主题
- 安全管理:审计客户端订阅行为,发现可能的异常订阅
- 负载分析:统计各主题的订阅情况,优化系统资源分配
注意事项
- 确保客户端ID正确无误,否则将返回错误
- 该API需要适当的权限控制,避免敏感信息泄露
- 对于大量订阅的客户端,响应数据可能较大,需要考虑网络传输效率
- 在集群环境下,需要确保查询的是正确的节点
通过这个API,开发者可以方便地获取客户端的订阅状态,为物联网应用的开发和运维提供有力支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1