物联网_TDengine_EMQX_性能测试

kobe_OKOK_2025-07-23 10:09

一、Tdengine接口开发文档

1、数据库

1.创建数据库

  • URL

    /dp/createdb/

  • method

    post

  • 请求示例

    json 复制代码 
    {
    "db_name":"demo01" // 必填
}

  • 响应示例

    json 复制代码 
    // 成功
{
    "code": 1,
    "data": {
        "成功创建数据库": "demo04"
    },
    "error": null
}
    json 复制代码 
    // 失败
{
    "code": 0,
    "data": null,
    "error": "创建数据库失败, 该数据库已存在！"
}2.获取数据库

2.获取数据库

  • URL

    /dp/createdb/

  • method

    get

  • 请求示例

    /dp/createdb/?db_name=test

    参数：db_name 数据库名称，非必填

    未填数据库名称则查询所有数据库

    填写数据库名称则查询数据库参数

  • 响应示例

    json 复制代码 
    // 查询所有数据库
{
    "code": 1,
    "data": [
        "information_schema",
        "performance_schema",
        "demo01",
        "demo06",
        "test",
        "demo03",
        "demo02"
    ],
    "error": null
}
    json 复制代码 
    // 查询数据库参数
{
    "code": 1,
    "data": {
        "name": "test",
        "create_time": "2024-02-21T10:33:32.727000",
        "vgroups": 2,
        "ntables": 2,
        "replica": 1,
        "strict": "on",
        "duration": "14400m",
        "keep": "5256000m,5256000m,5256000m",
        "buffer": 256,
        "pagesize": 4,
        "pages": 256,
        "minrows": 100,
        "maxrows": 4096,
        "comp": 2,
        "precision": "ms",
        "status": "ready",
        "retentions": null,
        "single_stable": false,
        "cachemodel": "last_row",
        "cachesize": 1,
        "wal_level": 1,
        "wal_fsync_period": 3000,
        "wal_retention_period": 0,
        "wal_retention_size": 0,
        "wal_roll_period": 0,
        "wal_segment_size": 0,
        "stt_trigger": 1,
        "table_prefix": 0,
        "table_suffix": 0,
        "tsdb_pagesize": 4
    },
    "error": null
}

3.修改数据库参数

  • URL

    /dp/createdb/

  • method

    put

  • 请求示例

    json 复制代码 
    {
    "db_name":"demo01", // 必填
    "cachemodel":"none",
    "wal_level":"1"
}
    • CACHEMODEL：表示是否在内存中缓存子表的最近数据。默认为 none。
      • none：表示不缓存。
      • last_row：表示缓存子表最近一行数据。这将显著改善 LAST_ROW 函数的性能表现。
      • last_value：表示缓存子表每一列的最近的非 NULL 值。这将显著改善无特殊影响（WHERE、ORDER BY、GROUP BY、INTERVAL）下的 LAST 函数的性能表现。
      • both：表示同时打开缓存最近行和列功能。 Note：CacheModel 值来回切换有可能导致 last/last_row 的查询结果不准确，请谨慎操作。推荐保持打开。
    • CACHESIZE：表示每个 vnode 中用于缓存子表最近数据的内存大小。默认为 1 ，范围是[1, 65536]，单位是 MB。
    • BUFFER: 一个 VNODE 写入内存池大小，单位为 MB，默认为 256，最小为 3，最大为 16384。
    • PAGES：一个 VNODE 中元数据存储引擎的缓存页个数，默认为 256，最小 64。一个 VNODE 元数据存储占用 PAGESIZE * PAGES，默认情况下为 1MB 内存。
    • PAGESIZE：一个 VNODE 中元数据存储引擎的页大小，单位为 KB，默认为 4 KB。范围为 1 到 16384，即 1 KB 到 16 MB。
    • REPLICA：表示数据库副本数，取值为 1 或 3，默认为 1。在集群中使用，副本数必须小于或等于 DNODE 的数目。
    • STT_TRIGGER：表示落盘文件触发文件合并的个数。默认为 1，范围 1 到 16。对于少表高频场景，此参数建议使用默认配置，或较小的值；而对于多表低频场景，此参数建议配置较大的值。
    • WAL_LEVEL：WAL 级别，默认为 1。
      • 1：写 WAL，但不执行 fsync。
      • 2：写 WAL，而且执行 fsync。
    • WAL_FSYNC_PERIOD：当 WAL_LEVEL 参数设置为 2 时，用于设置落盘的周期。默认为 3000，单位毫秒。最小为 0，表示每次写入立即落盘；最大为 180000，即三分钟。
    • DURATION：数据文件存储数据的时间跨度。可以使用加单位的表示形式，如 DURATION 100h、DURATION 10d 等，支持 m（分钟）、h（小时）和 d（天）三个单位。不加时间单位时默认单位为天，如 DURATION 50 表示 50 天。
    • KEEP：表示数据文件保存的天数，缺省值为 3650，取值范围 [1, 365000]，且必须大于或等于3倍的 DURATION 参数值。数据库会自动删除保存时间超过 KEEP 值的数据。KEEP 可以使用加单位的表示形式，如 KEEP 100h、KEEP 10d 等，支持 m（分钟）、h（小时）和 d（天）三个单位。也可以不写单位，如 KEEP 50，此时默认单位为天。企业版支持多级存储功能, 因此, 可以设置多个保存时间（多个以英文逗号分隔，最多 3 个，满足 keep 0 <= keep 1 <= keep 2，如 KEEP 100h,100d,3650d）; 社区版不支持多级存储功能（即使配置了多个保存时间, 也不会生效, KEEP 会取最大的保存时间）。
    • COMP：表示数据库文件压缩标志位，缺省值为 2，取值范围为[0, 2]。
      • 0：表示不压缩。
      • 1：表示一阶段压缩。
      • 2：表示两阶段压缩。
    • SINGLE_STABLE：表示此数据库中是否只可以创建一个超级表，用于超级表列非常多的情况。
      • 0：表示可以创建多张超级表。
      • 1：表示只可以创建一张超级表。
    • MAXROWS：文件块中记录的最大条数，默认为 4096 条。
    • MINROWS：文件块中记录的最小条数，默认为 100 条。
    • TSDB_PAGESIZE：一个 VNODE 中时序数据存储引擎的页大小，单位为 KB，默认为 4 KB。范围为 1 到 16384，即 1 KB到 16 MB。
    • WAL_RETENTION_PERIOD: 为了数据订阅消费，需要WAL日志文件额外保留的最大时长策略。WAL日志清理，不受订阅客户端消费状态影响。单位为 s。默认为 3600，表示在 WAL 保留最近 3600 秒的数据，请根据数据订阅的需要修改这个参数为适当值。
    • WAL_RETENTION_SIZE：为了数据订阅消费，需要WAL日志文件额外保留的最大累计大小策略。单位为 KB。默认为 0，表示累计大小无上限。

  • 响应示例

    json 复制代码 
    {
    "code": 1,
    "data": {
        "修改数据库参数成功": 0
    },
    "error": null
}

4.删除数据库

  • URL

    /dp/createdb/

  • method

    delete

  • 请求示例

    json 复制代码 
    {
    // 可以删除多个
    "db_names":["demo04","demo03"]
}

  • 响应示例

    json 复制代码 
    {
    "code": 1,
    "data": {
        "删除数据库成功": 2
    },
    "error": null
}

2、超级表

1.创建超级表

  • URL

    /dp/createstable/

  • method

    post

  • 请求示例

    json 复制代码 
    {
    "db_name": "demo06", // 必填
    "stable_name": "st01", // 必填
    "fields": {
        "ts": "TIMESTAMP", // 必填
        "current": "FLOAT", // 最低选填一个
        "voltage": "INT",
        "phase": "FLOAT"
    },
    "tags":{
        "point":"varchar(100)", // 最低选填一个
        "status":"varchar(100)"
    }
}

  • 响应示例

    json 复制代码 
    {
    "code": 1,
    "data": {
        "创建超级表成功": "st04"
    },
    "error": null
}

2.查询超级表

  • URL

    /dp/createstable/

  • method

    get

  • 请求示例

    /dp/createstable/?db_name=demo06&stable_name=st01

    参数：db_name 数据库名称，必填

    ​ stable_name 超级表名称，非必填

    未填超级表名称则查询该数据库下的所有超级表

    填写超级表名称则查询该数据库下的超级表的结构信息

  • 响应示例

    json 复制代码 
    // 查询该库下的所有超级表
{
    "code": 1,
    "data": [
        "st01",
        "st02",
        "st03",
        "st04",
        "demo06"
    ],
    "error": null
}
    json 复制代码 
    // 查询该库下的该超级表的结构信息
{
    "code": 1,
    "data": [
        {
            "field": "ts",
            "type": "TIMESTAMP",
            "length": 8,
            "note": ""
        },
        {
            "field": "current",
            "type": "FLOAT",
            "length": 4,
            "note": ""
        },
        {
            "field": "voltage",
            "type": "INT",
            "length": 4,
            "note": ""
        },
        {
            "field": "phase",
            "type": "FLOAT",
            "length": 4,
            "note": ""
        },
        {
            "field": "point",
            "type": "VARCHAR",
            "length": 100,
            "note": "TAG"
        },
        {
            "field": "status",
            "type": "VARCHAR",
            "length": 100,
            "note": "TAG"
        }
    ],
    "error": null
}

3.修改超级表

  • URL

    /dp/createstable/

  • method

    put

  • 请求示例

    json 复制代码 
    // 添加表注释
{
    "db_name":"demo06",
    "stable_name":"st01",
    "command":"COMMENT",
    "value": ["This is a table comment."]
}
    json 复制代码 
    // 添加新列
{
    "db_name":"demo06",
    "stable_name":"st01",
    "command":"ADD COLUMN",
    "value": ["test","FLOAT"]
}
    json 复制代码 
    // 删除列
{
    "db_name":"demo06",
    "stable_name":"st01",
    "command":"DROP COLUMN",
    "value": ["test"]
}
    json 复制代码 
    // 重命名标签
{
    "db_name":"demo06",
    "stable_name":"st01",
    "command":"RENAME TAG",
    "value": ["test_tag01","test_tag001"]
}
    • "command":"COMMENT"--添加表注释
    • "command":"ADD COLUMN"--添加新列
    • "command":"DROP COLUMN"--删除列
    • "command":"ADD TAG"--添加标签
    • "command":"DROP TAG"--删除标签
    • "command":"RENAME TAG"--重命名标签

  • 响应信息

    json 复制代码 
    {
    "code": 1,
    "data": {
        "修改超级表": "修改成功！"
    },
    "error": null
}

4.删除超级表

  • URL

    /dp/createstable/

  • method

    delete

  • 请求示例

    json 复制代码 
    // 可删除多个
{
    "db_name":"demo06",
    "stable_names":["st06","st05"]
}

  • 响应示例

    json 复制代码 
    {
    "code": 1,
    "data": {
        "删除超级表成功": 2
    },
    "error": null
}

3、子表

1.创建子表

  • URL

    /dp/createtable/

  • method

    post

  • 请求示例

    json 复制代码 
    // 可以创建多个
{
    "db_name":"demo06",
    "stable_name":"st01",
    "sub_tables":{
        "sub01":["办公楼一层101","正常","1"],
        "sub02":["办公楼二层201","正常","2"]
    }
}

  • 响应示例

    json 复制代码 
    {
    "code": 1,
    "data": {
        "创建子表成功": [
            "sub03",
            "sub04"
        ]
    },
    "error": null
}

2.获取子表

  • URL

    /dp/createtable/

  • method

    get

  • 请求示例

    /dp/createtable/?db_name=demo06

    参数：db_name 数据库名称，必填

    ​ sub_table_name 子表名称，非必填

    未填子表名称则查询该数据库下的所有子表

    填写子表名称则查询该数据库下的子表的结构信息

  • 响应示例

    json 复制代码 
    // 获取所有子表
{
    "code": 1,
    "data": [
        "sub01",
        "sub02",
        "sub03",
        "sub04"
    ],
    "error": null
}
    json 复制代码 
    // 获取子表的结构信息
{
    "code": 1,
    "data": [
        {
            "field": "ts",
            "type": "TIMESTAMP",
            "length": 8,
            "note": ""
        },
        {
            "field": "current",
            "type": "FLOAT",
            "length": 4,
            "note": ""
        },
        {
            "field": "voltage",
            "type": "INT",
            "length": 4,
            "note": ""
        },
        {
            "field": "phase",
            "type": "FLOAT",
            "length": 4,
            "note": ""
        },
        {
            "field": "test",
            "type": "INT",
            "length": 4,
            "note": ""
        },
        {
            "field": "point",
            "type": "VARCHAR",
            "length": 100,
            "note": "TAG"
        },
        {
            "field": "status",
            "type": "VARCHAR",
            "length": 100,
            "note": "TAG"
        },
        {
            "field": "test_tag001",
            "type": "FLOAT",
            "length": 4,
            "note": "TAG"
        }
    ],
    "error": null
}

3.修改子表

  • URL

    /dp/createtable/

  • method

    put

  • 请求示例

    json 复制代码 
    // 只能修改子表标签值
{
    "db_name":"test",
    "sub_table_name":"meters_sub3",
    "tag_name": "location",
    "new_tag_value":"beijing"
}

  • 响应示例

    json 复制代码 
    {
    "code": 1,
    "data": {
        "修改子表": "修改成功！"
    },
    "error": null
}

4.删除子表

  • URL

    /dp/createtable/

  • method

    delete

  • 请求示例

    json 复制代码 
    // 可以同时删除多个表
{
    "db_name":"test",
    "sub_table_names"：["meters_sub7","meters_sub6"]
}

  • 响应示例

    json 复制代码 
    {
    "code": 1,
    "data": {
        "删除子表成功": 2
    },
    "error": null
}

4、向子表插入数据

1.插入数据

  • URL

    /dp/insertdata/

  • method

    post

  • 请求示例

    json 复制代码 
    // 可以向多个子表根据字段插入多条记录
{
    "db_name":"test",
    "table_data": {
        "d001":{
            "fields": ["ts", "current", "voltage", "phase"],
            "values": [
                ["2021-07-13 14:06:34.630", 10.2, 219, 0.32],
                ["2021-07-13 14:06:35.779", 10.15, 217, 0.33]
            ]
        },
        "d1002": {
            "fields": ["ts", "current", "phase"],
            "values": [
                ["2021-07-13 14:06:34.255", 10.27, 0.31]
            ]
        }
    }
}

  • 响应示例

    json 复制代码 
    {
    "code": 1,
    "data": {
        "插入数据成功": "INSERT INTO d1001 (ts, current, voltage, phase) VALUES ('2021-07-13 14:06:34.630', '10.2', '219', '0.32') ('2021-07-13 14:06:35.779', '10.15', '217', '0.33') d1002 (ts, current, phase) VALUES ('2021-07-13 14:06:34.255', '10.27', '0.31') "
    },
    "error": null
}

2.修改数据

  • URL

    /dp/insertdata/

  • method

    put

  • 请求示例

    json 复制代码 
    // 根据时间戳修改数据
{
    "db_name":"test",
    "sub_table_name":"d1001",
    "ts_name":"ts",
    "ts_value":"2021-07-13 00:00:00.000",
    "fields":["current","voltage"],
    "value":["11","2"]
}

  • 响应示例

    json 复制代码 
    {
    "code": 1,
    "data": {
        "修改数据成功": "INSERT INTO d1001 (ts,current, voltage) VALUES ('2021-07-13 00:00:00.000','11', '2')"
    },
    "error": null
}

3.删除数据

  • URL

    /dp/insertdata/

  • method

    delete

  • 请求示例

    json 复制代码 
    // 删除时间戳等于2021-07-13 00:00:00.000的数据
{
    "db_name":"test",
    "sub_table_name":"d1001",
    "ts_name":"ts",
    "ts_value":"2021-07-13 00:00:00.000",
    "operation":"EN"
}
    • "operation":"GT" -- 大于(Greater Than)
    • "operation":"GE" -- 大于等于(Greater Than or Equal)
    • "operation":"LT" -- 小于(Less Than)
    • "operation":"LE" -- 小于等于(Less Than or Equal)
    • "operation":"EQ" -- 等于(Equal)
    • "operation":"NE" -- 不等于(Not Equal)

  • 响应示例

    json 复制代码 
    {
    "code": 1,
    "data": {
        "删除数据成功": "DELETE FROM d1001 WHERE ts = '2021-07-13 00:00:00.000'"
    },
    "error": null
}

二、EMQX断线重连

1、实现流程

  1. 设置客户端配置 ：
    • 配置持久化会话 (clean_session=False，并配置唯一ID)。
    • 设置重连策略，包括最大重试次数和重连间隔时间。
  2. 检测连接状态 ：
    • 在连接断开的回调函数中，记录断开的原因，并尝试重连。
  3. 重连处理 ：
    • 使用退避算法进行重连，并在重连成功后重新订阅主题。

2、断线重连逻辑

客户端断开连接后，自动调用on_disconnect方法，更改连接状态，尝试连接(调用reconnect重连方法)。

重连设置最大连接次数，以及使用退避算法，防止短时间内多次重连。

python 复制代码 
    def on_disconnect(self, client, userdata, rc):
        self.is_connected = False
        if rc != 0:
            print("客户端断开。尝试重新连接...")
            self.reconnect()

    def reconnect(self):
        while not self.is_connected and self.reconnect_attempts < self.max_reconnect_attempts:
            try:
                wait_time = min(2 ** self.reconnect_attempts, 60) + random.uniform(0, 1)
                print(f"尝试重新连接 {self.reconnect_attempts + 1}, 等待 {wait_time:.2f} 秒...")
                time.sleep(wait_time)
                self.client.reconnect()  # 使用 reconnect 方法重新连接
                self.is_connected = True  # 如果成功连接，设置 is_connected 为 True
            except Exception as e:
                print(f"重连失败: {e}")
            self.reconnect_attempts += 1

        if self.reconnect_attempts >= self.max_reconnect_attempts:
            print("已达到最大重新连接尝试次数，进入睡眠模式。")
            # 在这里可以添加进入休眠模式的逻辑

3、整体断线重连demo代码

python 复制代码 
import time
import random
import paho.mqtt.client as mqtt

# MQTT Broker 配置
BROKER_ADDRESS = "192.168.101.130" # 服务端
BROKER_PORT = 1883 # 端口
KEEP_ALIVE_INTERVAL = 60  # 保活时间（秒）
TOPIC = "test/topic" # 主题
MAX_RECONNECT_ATTEMPTS = 10  # 最大重连尝试次数
CLIENT_ID = "test_client_id" # client_id
USERNAME = 'test' # 用户名
PASSWORD = 'test' # 密码
QOS = 1
i = 1


class MQTTClient:
    def __init__(self, broker_address, broker_port, topic, keep_alive=60, max_reconnect_attempts=10):
        self.broker_address = broker_address
        self.broker_port = broker_port
        self.topic = topic
        self.keep_alive = keep_alive
        self.max_reconnect_attempts = max_reconnect_attempts
        self.reconnect_attempts = 0
        self.is_connected = False

        # 创建 MQTT 客户端并启用持久会话
        self.client = mqtt.Client(clean_session=False, client_id=CLIENT_ID)

        # 设置用户名密码
        self.client.username_pw_set(USERNAME, PASSWORD)

        # 设置回调函数
        self.client.on_connect = self.on_connect
        self.client.on_message = self.on_message
        self.client.on_disconnect = self.on_disconnect

    def on_connect(self, client, userdata, flags, rc):
        if rc == 0:
            print("连接到 broker ")
            self.is_connected = True
            self.reconnect_attempts = 0
            self.client.subscribe(self.topic, qos=QOS)  # 重新订阅主题
        else:
            print(f"连接失败并返回代码 {rc}")

    def on_message(self, client, userdata, msg):
        print(f"在主题 '{msg.topic}' 收到的消息为： '{msg.payload.decode()}'")

    def on_disconnect(self, client, userdata, rc):
        self.is_connected = False
        if rc != 0:
            print("客户端断开。尝试重新连接...")
            self.reconnect()

    def reconnect(self):
        while not self.is_connected and self.reconnect_attempts < self.max_reconnect_attempts:
            try:
                wait_time = min(2 ** self.reconnect_attempts, 60) + random.uniform(0, 1)
                print(f"尝试重新连接 {self.reconnect_attempts + 1}, 等待 {wait_time:.2f} 秒...")
                time.sleep(wait_time)
                self.client.reconnect()  # 使用 reconnect 方法重新连接
                self.is_connected = True  # 如果成功连接，设置 is_connected 为 True
            except Exception as e:
                print(f"重连失败: {e}")
            self.reconnect_attempts += 1

        if self.reconnect_attempts >= self.max_reconnect_attempts:
            print("已达到最大重新连接尝试次数，进入睡眠模式。")
            # 在这里可以添加进入休眠模式的逻辑

    def start(self):
        # 初始连接
        try:
            self.client.connect(self.broker_address, self.broker_port, self.keep_alive)
        except Exception as e:
            print(f"初始连接失败: {e} 。尝试重新连接...")
            self.reconnect()

        # 启动 MQTT 客户端的循环
        self.client.loop_start()

    def stop(self):
        # 停止 MQTT 客户端的循环并断开连接
        self.client.loop_stop()
        self.client.disconnect()

    def publish(self, message):
        if self.is_connected:
            self.client.publish(self.topic, message, qos=QOS)

if __name__ == "__main__":
    # 创建并启动 MQTT 客户端
    mqtt_client = MQTTClient(BROKER_ADDRESS, BROKER_PORT, TOPIC, KEEP_ALIVE_INTERVAL, MAX_RECONNECT_ATTEMPTS)
    mqtt_client.start()

    try:
        while True:
            message = f"Hello MQTT {i}"
            mqtt_client.publish(message)
            i = i + 1
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        print("Exiting...")
        mqtt_client.stop()

三、查看所有的mqtt topic

认证需要API秘钥

API接口：

复制代码 
http://192.168.101.130:18083/api/v5/topics

代码：

python 复制代码 
import urllib.request
import json
import base64

username = 'ee26b0dd4af7e749'
password = 'ALsVuG69AjvFVVU1DoUKC3w0CeP1Nuajrd9CyI3brlCyN'

# url = 'http://192.168.101.130:18083/api/v5/nodes'
url = "http://192.168.101.130:18083/api/v5/topics"

req = urllib.request.Request(url)
req.add_header('Content-Type', 'application/json')

auth_header = "Basic " + base64.b64encode((username + ":" + password).encode()).decode()
req.add_header('Authorization', auth_header)

with urllib.request.urlopen(req) as response:
    data = json.loads(response.read().decode())

print(data)

输出结果：

复制代码 
{'data': [{'node': 'emqx@127.0.0.1', 'topic': 't/1'}, {'node': 'emqx@127.0.0.1', 'topic': '$share/c/t/1'}, {'node': 'emqx@127.0.0.1', 'topic': '$share/a/t/1'}, {'node': 'emqx@127.0.0.1', 'topic': '$share/b/t/1'}], 'meta': {'count': 4, 'limit': 100, 'page': 1, 'hasnext': False}}

四、EMQX 到 Tdengine 数据导入性能测试报告**

测试环境：

  • EMQX 版本：5.5.0 （单体）

  • Tdengine 版本：3.2.2.0 （单体）

  • 操作系统：centos7

  • CPU：4核

  • 内存：3G

测试步骤：

  1. 在 EMQX 中配置数据源或者编写程序连接TDengine，确保实时数据可以被发送到指定的 Tdengine 数据库中。
  2. 在 Tdengine 数据库中创建相应的表结构，确保能够正确接收和存储实时数据。
  3. 启动数据导入功能，让 EMQX 将实时数据发送到 Tdengine 数据库中。
  4. 使用监控工具监视系统的 CPU 利用率、内存使用情况以及数据导入速率。

测试一：EMQX直接存储到TDengine

使用EMQX订阅EMQX中的Topic，存入到TDengine中

场景一：单线程发布消息

  • 一个客户端发送数据
  • 每10毫秒发送一次
  • 测试发送一万条数据
  • 用时0:01:47.116768
测试结果

  • 数据导入TDengine速率：

    平均每秒处理84.5条数据。

    最大处理95.3条数据

    最小处理55.3条数据

  • EMQX CPU利用率、 内存使用情况：

    CPU利用率最高26.3%，最低13.2%

    内存使用平均1.66GB

  • Tdengine CPU利用率、 内存使用情况：

    CPU利用率最高7.67%，最低1.83%

    内存平均668MB

  • 机器信息：

场景二：多线程发布消息

  • 五个客户端发送数据
  • 每10毫秒发送一次
  • 测试发送五万条数据
  • 用时0:01:49.660773
测试结果

  • 数据导入TDengine速率：

    平均每秒处理 360条数据。

    最大处理460条数据

    最小处理68.5条数据

  • EMQX CPU利用率、 内存使用情况：

    cpu最高百分之四十，最低百分之十

    内存平均1.32G

  • Tdengine CPU利用率、 内存使用情况：

    cpu最高百分之十二

    内存平均334M

  • 机器信息：

测试二：Python订阅消息存储到TDengine

通过Python程序订阅EMQX中的Topic，存入到TDengine中

场景一：单线程发布消息

  • 一个客户端发送数据
  • 每10毫秒发送一次
  • 测试发送一万条数据
  • 用时0:01:48.202740
测试结果：

  • 数据导入TDengine速率：

    平均每秒处理 81.8条数据。

    最大处理87.0条数据

    最小处理77.9条数据

  • Tdengine CPU利用率、 内存使用情况：

    cpu最高利用率2.17%，平均1.8%

    内存平均M

  • 机器信息：

场景二：多线程发布消息

  • 五个客户端发送数据
  • 每50毫秒发送一次
  • 测试发送五万条数据
  • 用时0:01:47.998246
测试结果

  • 数据导入TDengine速率：

    平均每秒处理76条数据。

    最大处理83.1条数据

    最小处理63.9条数据

  • Tdengine CPU利用率、 内存使用情况：

    cpu最高利用率1.3%，平均1.14%

    内存平均643M

  • 机器信息：

测试三：Java订阅消息存储到TDengine

场景一：单线程发布消息

  • 一个客户端发送数据
  • 每10毫秒发送一次
  • 测试发送一万条数据
  • 用时0:01:46.728102
测试结果

  • 数据导入TDengine速率：

    平均每秒处理 79.9条数据。

    最大处理95.5条数据

    最小处理41.8条数据

  • Tdengine CPU利用率、 内存使用情况：

    cpu最高利用率3.50%，平均2.14%

    内存平均646M

  • 机器信息：

场景二：多线程发布消息

  • 五个客户端发送数据
  • 每10毫秒发送一次
  • 测试发送五万条数据
  • 用时0:01:46.728102
测试结果

  • 数据导入TDengine速率：

    平均每秒处理 83.6条数据。

    最大处理95.3条数据

    最小处理48.9条数据

  • Tdengine CPU利用率、 内存使用情况：

    cpu最高利用率3.05%，平均1.86%

    内存平均657M

  • 机器信息：

测试四：Go订阅消息存储到TDengine

场景一：单线程发布消息

  • 一个客户端发送数据
  • 每10毫秒发送一次
  • 测试发送一万条数据
  • 用时0:01:48.395355
测试结果

  • 数据导入TDengine速率：

    平均每秒处理 82.6条数据。

    最大处理95.0条数据

    最小处理50.2条数据

  • Tdengine CPU利用率、 内存使用情况：

    cpu最高利用率12%，平均4.35%

    内存平均399M

  • 机器信息：

场景二：多线程发布消息

  • 五个客户端发送数据
  • 每10毫秒发送一次
  • 测试发送五万条数据
  • 用时0:01:46.728102
测试结果

  • 数据导入TDengine速率：

    平均每秒处理 237条数据。

    最大处理239条数据

    最小处理235条数据

  • Tdengine CPU利用率、 内存使用情况：

    cpu最高利用率3.43%，平均2.62%

    内存平均423M

  • 机器信息：

结果：

emqx直接连接TDengine python订阅消息存储到TDengine Java订阅消息存储到TDengine go订阅消息存储到TDengine
单线程发布消息 平均每秒84.5条，最大95.3条 平均每秒81.8条，最大87条 平均每秒79.9条，最大95.5条 平均每秒86.2条，最大95.0条
多线程发布消息 平均每秒 360条，最大460条 平均每秒76条，最大83.1条 平均每秒83.6条，最大95.3条 平均每秒237条，最大239条

结论：

​ 存储到TDengine速率：emqx>go>java>python

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