一、引言

随着物联网技术的迅猛发展,大量的设备和传感器产生了海量的数据。本文利用了 MQTT、Kafka 和 MongoDB 各自的优点,满足实时数据处理和大规模数据存储的需求。
如图:

二、总结

优点:

1. 可靠和解耦:

Kafka的复制机制和持久化存储确保了数据在传输过程中的可靠性,即使某个节点发生故障,也不会导致数据丢失,将数据生产者和消费者解耦,各模块可以独立扩展和优化,减少了相互影响。
2. 高可用和灵活性:

MongoDB的复制集和分片机制提供了数据的高可用性和容错能力,保证了数据存储的可靠性和灵活性。

缺点:

1. 复杂度高:

包含多个组件(MQTT、Kafka、MongoDB)配置、部署和维护、各组件之间的协调和集成也增加了实现的复杂性。
2. 延迟:

数据从设备上传到最终存储在MongoDB之间经过多个处理环节,每个环节都可能增加一些延迟。
3. 一致性:

数据在Kafka和MongoDB之间传递时可能需要额外的处理机制来确保一致性。

三、实现

准备工作

使用docker-compose.yml创建Kafka服务和MongoDB,简易代码如下:

version: '3.8'

networks:
app-tier:
driver: bridge services:
kafka:
image: 'bitnami/kafka:latest'
networks:
- app-tier
ports:
- "9092:9092"
environment:
- KAFKA_CFG_NODE_ID=0
- KAFKA_CFG_PROCESS_ROLES=controller,broker
- KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092,CONTROLLER://0.0.0.0:9093
- KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092
- KAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=CONTROLLER:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLAINTEXT
- KAFKA_CFG_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS=0@kafka:9093
- KAFKA_CFG_CONTROLLER_LISTENER_NAMES=CONTROLLER
volumes:
- kafka-data:/bitnami/kafka mongodb:
image: 'mongo:latest'
networks:
- app-tier
container_name: mongodb
ports:
- "27017:27017"
volumes:
- mongo-data:/data/db volumes:
kafka-data:
driver: local
mongo-data:
driver: local

实现步骤

1. 设备数据上传:
服务端代码

var mqttFactory = new MqttFactory();
var mqttServerOptions = new MqttServerOptionsBuilder()
.WithDefaultEndpointPort(1883)//监听的端口
.WithDefaultEndpoint()
.WithoutEncryptedEndpoint()// 不启用tls
.WithDefaultCommunicationTimeout(TimeSpan.FromSeconds(10 * 1000))//10秒超时
.WithPersistentSessions(true)//启用session
.WithConnectionBacklog(1000)//积累的最大连接请求数
.Build();
using (var mqttServer = mqttFactory.CreateMqttServer(mqttServerOptions))
{
AddMqttEvents(mqttServer); await mqttServer.StartAsync();
Console.WriteLine("Press Enter Ctrl+C to exit.");
Console.ReadLine();
Console.CancelKeyPress += async (sender, e) =>
{
e.Cancel = true; // 防止进程直接终止
await mqttServer.StopAsync();
Environment.Exit(0);
};
} private static void AddMqttEvents(MqttServer mqttServer)
{
MqttServerEvents mqttEvents = new MqttServerEvents();
mqttServer.ClientConnectedAsync += mqttEvents.Server_ClientConnectedAsync;
mqttServer.StartedAsync += mqttEvents.Server_StartedAsync;
mqttServer.StoppedAsync += mqttEvents.Server_StoppedAsync;
mqttServer.ClientSubscribedTopicAsync += mqttEvents.Server_ClientSubscribedTopicAsync;
mqttServer.ClientUnsubscribedTopicAsync += mqttEvents.Server_ClientUnsubscribedTopicAsync;
mqttServer.ValidatingConnectionAsync += mqttEvents.Server_ValidatingConnectionAsync;
mqttServer.ClientDisconnectedAsync += mqttEvents.Server_ClientDisconnectedAsync;
mqttServer.InterceptingInboundPacketAsync += mqttEvents.Server_InterceptingInboundPacketAsync;
mqttServer.InterceptingOutboundPacketAsync += mqttEvents.Server_InterceptingOutboundPacketAsync;
mqttServer.InterceptingPublishAsync += mqttEvents.Server_InterceptingPublishAsync;
mqttServer.ApplicationMessageNotConsumedAsync += mqttEvents.Server_ApplicationMessageNotConsumedAsync;
mqttServer.ClientAcknowledgedPublishPacketAsync += mqttEvents.Server_ClientAcknowledgedPublishPacketAsync;
}

客户端代码

 var mqttFactory = new MqttFactory();
var mqttClient = mqttFactory.CreateMqttClient(); var mqttOptions = new MqttClientOptionsBuilder()
.WithClientId("MqttServiceClient")
.WithTcpServer("127.0.0.1", 1883)
.Build();
mqttClient.ConnectedAsync+=(e =>
{
Console.WriteLine("MQTT连接成功");
return Task.CompletedTask;
}); mqttClient.DisconnectedAsync+=(e =>
{
Console.WriteLine("MQTT连接断开");
return Task.CompletedTask;
});
await mqttClient.ConnectAsync(mqttOptions, CancellationToken.None);
//发送消息
MqttApplicationMessage applicationMessage = new MqttApplicationMessage
{
Topic = "mqtttest",
PayloadSegment = new ArraySegment<byte>(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(input))
}; var res = await mqttClient.PublishAsync(applicationMessage);
2. Kafka消息处理:

生产者代码

        var config = new ProducerConfig
{
BootstrapServers = "localhost:9092"
};
using var producer = new ProducerBuilder<string, string>(config).Build();
try
{
var message = new Message<string, string>
{
Key = e.ClientId,
Value = JsonConvert.SerializeObject(e.Packet)
};
var deliveryResult = await producer.ProduceAsync("mqttMsg-topic", message);
Console.WriteLine($"Delivered '{deliveryResult.Value}' to '{deliveryResult.TopicPartitionOffset}'");
}
catch (ProduceException<string, string> ke)
{
Console.WriteLine($"Delivery failed: {ke.Error.Reason}");
}

消费者代码

var config = new ConsumerConfig
{
GroupId = "my-consumer-group",
BootstrapServers = "127.0.0.1:9092",
AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest
};
using var consumer = new ConsumerBuilder<string, string>(config).Build();
consumer.Subscribe("mqttMsg-topic");
//消费消息并保存到mongodb
var client = new MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017");
var collection = client.GetDatabase("mqtttest").GetCollection<BsonDocument>($"history_{DateTime.UtcNow.Year}_{DateTime.UtcNow.Month}");
while (true)
{
try
{
var consumeResult = consumer.Consume(cancellationToken.Token);
Console.WriteLine($"收到Kafka消息 '{consumeResult.Message.Value}' at: '{consumeResult.TopicPartitionOffset}'.");
var document = new BsonDocument
{
{ "clientId", consumeResult.Message.Key },
{ "JsonData", MongoDB.Bson.Serialization.BsonSerializer.Deserialize<BsonDocument>(consumeResult.Message.Value) },//不同设备上报数据格式不一定一样
{ "created", DateTime.UtcNow }
};
await collection.InsertOneAsync(document);
}
catch (ConsumeException e)
{
Console.WriteLine($"处理Kafka消息异常: {e.Error.Reason}");
}
}

源码地址:https://github.com/jclown/MqttPersistence

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