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Akasa (आकाश)

English | 简体中文

Akasa 是一个 Rust 写的高性能，低延迟，高度可扩展的 MQTT 服务器。

它底层的 MQTT 协议消息编解码器 (mqtt-proto) 是为了高性能和 async 环境而精心设计实现的。

特性

  • 完全支持 MQTT v3.1/v3.1.1/v5.0
  • 支持 TLS (包括双向认证)
  • 支持 WebSocket (包括 TLS 支持)
  • 支持 Proxy Protocol V2
  • 使用 Hook trait 来扩展服务器
  • 用一个密码文件来支持简单的认证
  • 集群模式 (敬请期待)

如何使用

最简单的方法是通过 docker 来使用:

docker run --init -it --rm -p 1883:1883 -v "$HOME/local/etc":/opt thewawar/akasa:0.1.1 akasa start --config /opt/akasa-config.yaml

或者你可以直接从源码编译:

git clone https://github.com/akasamq/akasa.git && cd akasa
# 可能你需要先安装 openssl: https://docs.rs/openssl/latest/openssl/#automatic
cargo build --release

./target/release/akasa --help
# Commands:
#  start            Start the server
#  default-config   Generate default config to stdout
#  insert-password  Insert a password to the password file
#  remove-password  Remove a password from the password file
#  help             Print this message or the help of the given subcommand(s)

更多文档:

性能测试

# 测试环境
CPU    : Intel® Xeon® E5-2678 v3 × 48
Memory : 32GB DDR4/2133
System : Arch Linux

# 参与者
FlashMQ : v1.6.9
  Akasa : v0.1.0
   EMQX : v5.2.1
VerneMQ : v1.13.0

# Connections (clean_session=false)
FlashMQ : 250k connections, 0.9GB memory
  Akasa : 250k connections, 2.8GB memory
   EMQX : 250k connections,   5GB memory
VerneMQ :  50k connections,  20GB memory

# Message/s
FlashMQ : 40k coonections, 600k message/s, 0.6GB memory, CPU  550%
  Akasa : 40k connections, 600k message/s, 0.8GB memory, CPU  580%
   EMQX : 20k connections, 300k message/s, 3.2GB memory, CPU 3000%
VerneMQ : 25k connections, 370k message/s, 6.0GB memory, CPU 2600%

正确性测试

对于可靠的软件来说测试是非常重要的工作。Akasa 目前有 100+ 测试用例， 这些测试用例都是通过仔细阅读 MQTT 规格说明书中的功能点和限制点来收集的。

底层的编解码器 (mqtt-proto) 也包含了相当数量的测试和一些 fuzz 测试。

社区

如果你有任何问题或者想参与到我们的社区中来，可以通过以下方式进入：

License

Akasa 使用 MIT license (LICENSE)

企业版

Akasa 会有一个企业版本，企业版中的额外功能包括:

  • 基于 WebAssembly 的规则引擎
    • 可以跑非常复杂的业务逻辑 (比如 TensorFlow)
    • 相对于脚本语言来说有绝对的性能优势
    • 在线更新
  • 和 Akasa 交互的 HTTP API
  • 统计指标
  • 流量控制
  • 数据集成 (路由数据到 MySQL/Kafka/InfluxDB...)