一次性执行所有执行：
```bash
#!/bin/bash

# 更新系统软件包
sudo dnf update -y

# 安装必要的依赖包
sudo dnf install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

# 添加 Docker 的官方仓库
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

# 安装 Docker 引擎
sudo dnf install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

# 启动并启用 Docker 服务
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

# 验证 Docker 安装
sudo docker run hello-world

# 下载 Docker Compose 二进制文件
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/$(curl -s https://api.github.com/repos/docker/compose/releases/latest | grep -Po '"tag_name": "\K.*?(?=")')/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

# 为 Docker Compose 二进制文件添加执行权限
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

# 创建符号链接（可选）
sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose

# 验证 Docker Compose 安装
docker-compose --version

echo "Docker 和 Docker Compose 安装完成"
```

AlmaLinux 快速安装docker和docker compose

VLM-R1 是deepseek R1 的GRPO训练方式在VLM中的实现。项目地址：https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1

## 基础环境
构建docker环境：

```bash
# docker pull pytorch/pytorch:2.6.0-cuda12.4-cudnn9-devel

docker pull pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-devel

# docker run -it --gpus all pytorch/pytorch:2.6.0-cuda12.4-cudnn9-devel bash 

docker run -it --gpus all pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-devel bash 

apt update

apt install vim git -y

git clone https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1.git

cd VLM-R1/

bash setup.sh

pip install transformers==4.49.0
```
此docker环境已经被我上传为 `kevinchina/deeplearning:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-devel-vlmr1`

使用此镜像：

```
docker run -it --gpus '"device=0,1,2,3,4,5,6,7"' --shm-size=64g -v /data/xiedong:/data/xiedong --net host kevinchina/deeplearning:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-devel-vlmr1 bash
```



## 下载预训练模型


```
pip install modelscope

# 下载到这个目录
/data/xiedong# modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct --local_dir Qwen2.5-VL-3B-Instruct
```

## GRPO训练

准备数据：

1. wget https://huggingface.co/datasets/omlab/VLM-R1/resolve/main/train2014.zip

2. wget https://huggingface.co/datasets/omlab/VLM-R1/resolve/main/rec_jsons_processed.zip

3. 在src/open-r1-multimodal/data_config/rec.yaml中写入数据路径

vim src/open-r1-multimodal/data_config/rec.yaml

```
datasets:
    - json_path: /data/xiedong/rec_jsons_processed/refcoco_train.json
    - json_path: /data/xiedong/rec_jsons_processed/refcocop_train.json
    - json_path: /data/xiedong/rec_jsons_processed/refcocog_train.json
```

4. 运行训练`bash src/open-r1-multimodal/run_scripts/run_grpo_rec.sh`

这文件里面长这样：
vim src/open-r1-multimodal/run_scripts/run_grpo_rec.sh

```
cd src/open-r1-multimodal

export DEBUG_MODE="true"
# export CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7

RUN_NAME="Qwen2.5-VL-3B-GRPO-REC"
export LOG_PATH="./debug_log_$RUN_NAME.txt"

torchrun --nproc_per_node="8" \
    --nnodes="1" \
    --node_rank="0" \
    --master_addr="127.0.0.1" \
    --master_port="12346" \
    src/open_r1/grpo_rec.py \
    --deepspeed local_scripts/zero3.json \
    --output_dir output/$RUN_NAME \
    --model_name_or_path /data/xiedong/Qwen2.5-VL-3B-Instruct \
    --dataset_name data_config/rec.yaml \
    --image_root /data/xiedong \
    --max_prompt_length 1024 \
    --num_generations 8 \
    --per_device_train_batch_size 1 \
    --gradient_accumulation_steps 2 \
    --logging_steps 1 \
    --bf16 \
    --torch_dtype bfloat16 \
    --data_seed 42 \
    --report_to wandb \
    --gradient_checkpointing false \
    --attn_implementation flash_attention_2 \
    --num_train_epochs 2 \
    --run_name $RUN_NAME \
    --save_steps 100 \
    --save_only_model true
```

训练时候：

![image.png](/static/img/0fef733cbcdfabd454bbfbe38c609d64.image.webp)


1. `torchrun`: 一个用于分布式训练的 PyTorch 脚本运行工具。

2. `--nproc_per_node="8"`: 指定每个节点上的进程数为 8。

3. `--nnodes="1"`: 指定训练使用的节点数为 1。

4. `--node_rank="0"`: 指定当前节点的排名，这里是0号节点。

5. `--master_addr="127.0.0.1"`: 指定 master 节点的地址，用于分布式训练的通信。

6. `--master_port="12346"`: 指定 master 节点的端口号。

7. `src/open_r1/grpo_rec.py`: 运行的 python 脚本。

8. `--deepspeed local_scripts/zero3.json`: 使用 DeepSpeed 优化器并指定配置文件 `local_scripts/zero3.json`。

9. `--output_dir output/$RUN_NAME`: 指定输出目录，训练结果将保存到 `output/$RUN_NAME`。

10. `--model_name_or_path /data/xiedong/Qwen2.5-VL-3B-Instruct`: 指定预训练模型的路径。

11. `--dataset_name data_config/rec.yaml`: 指定数据集配置文件的路径。

12. `--image_root /data/xiedong`: 指定图像数据根目录。

13. `--max_prompt_length 1024`: 指定生成模型输入的最大 prompt 长度。

14. `--num_generations 8`: 指定每个输入生成的输出序列数。

15. `--per_device_train_batch_size 1`: 指定每个设备上的训练批次大小为 1。

16. `--gradient_accumulation_steps 2`: 指定梯度积累的步数，即在执行反向传播之前累积的梯度步数。

17. `--logging_steps 1`: 每隔多少步进行一次日志记录。

18. `--bf16` 和 `--torch_dtype bfloat16`: 指定使用 bfloat16 数据类型进行训练，以更好地利用 GPU 的计算能力。

19. `--data_seed 42`: 指定用于数据乱序的随机种子。

20. `--report_to wandb`: 使用 Weights & Biases 工具进行实验跟踪和报告。

21. `--gradient_checkpointing false`: 指定是否使用梯度检查点技术以减少显存使用。这里设置为 false。

22. `--attn_implementation flash_attention_2`: 指定注意力机制的实现方法。

23. `--num_train_epochs 2`: 指定训练的总轮数为 2。

24. `--run_name $RUN_NAME`: 指定运行名称，用于标识当前实验。

25. `--save_steps 100`: 指定每隔 100 步保存一次模型。

26. `--save_only_model true`: 指定仅保存模型权重，不保存优化器状态等信息。

多个数据文件和图像文件夹可以使用":"作为分隔符指定：

```
--data_file_paths /path/to/data1.jsonl:/path/to/data2.jsonl \
--image_folders /path/to/images1/:/path/to/images2/
```

VLM-R1GRPO微调， 实战训练教程（1）

# 大夏龙雀科技4G Cat1 CT511-AT0 MQTT联网实战教程

本文将详细介绍如何搭建自己的MQTT Broker，并使用大夏龙雀科技4G Cat1 CT511-AT0模块进行MQTT联网实战。通过本教程，您将学会如何配置模块、连接MQTT服务器、订阅和发布消息等操作。



## 1. 搭建MQTT Broker

在开始之前，您需要搭建自己的MQTT Broker。匿名的Broker不需要用户名和密码即可使用。关于如何搭建MQTT Broker，可以参考以下链接：

[搭建MQTT Broker教程](https://www.dong-blog.fun/post/1959)

## 2. 获取大夏龙雀科技4G Cat1 CT511-AT0模块

大夏龙雀科技4G Cat1 CT511-AT0模块现以9.9元的价格提供样品。

### 资料下载

相关文档如下：

DX-CT511&CT511N_串口UART_应用指导.pdf

## 3. 硬件连接

按照以下步骤连接模块：

1. 将USB转串口模块的TX、RX、GND分别连接到DX-CT511/DX-CT511N模块的RX、TX、GND。
2. 插入SIM卡。
3. 连接4G天线，如果使用带N的模块，还需连接GPS天线。
4. 连接电源，确保模块正常供电。

![硬件连接示意图](/static/img/671afedee86bc9d1bb37820281984429.image.webp)

## 4. 模块串口配置

模块串口默认配置如下：

- 波特率：115200bps
- 数据位：8位
- 校验位：无
- 停止位：1位（115200/8/N/1）

## 5. 模块工作模式

模块支持三种工作模式：

1. **AT指令模式**（默认模式）
2. **数据传输模式**
3. **休眠模式**

说明：模块上电后默认进入AT指令模式。

## 6. 使用XCOM连接模块

打开电脑上的XCOM软件，并连接串口设备：

![XCOM连接示意图](/static/img/593738f3334b098e79c0e92bb49989a0.image.webp)

发送`AT`指令后，如果收到`OK`回复，说明模块工作正常：

![AT指令回复](/static/img/95a5bda10c240e72832ee59536066484.image.webp)

## 7. MQTT连接配置

接下来，参考以下图片进行MQTT连接配置：

![MQTT连接配置](/static/img/56f15f2a36617b2925e73a24085379c7.image.webp)

### 7.1 设置APN

当设备需要接入中国移动的NB-IoT网络时，需要通过以下指令设置APN。如果APN配置错误，设备将无法成功连接到网络。

```bash
AT+QICSGP=1,1,"cmnbiot","",""

OK
```

### 7.2 开启移动网络

```bash
AT+NETOPEN

OK

+NETOPEN: SUCCESS
```

### 7.3 设置客户端ID

设置客户端ID。指令 `AT+MCONFIG=<clientid>,[<username>,<password>][,<will_flag>,<will_qos>,<will_retain>,<will_topic>,<will_message>]` 用于配置MQTT连接的客户端ID（`<clientid>`）、用户名（`<username>`，最大长度256）、密码（`<password>`，最大长度256）以及遗嘱相关参数，包括遗嘱开关（`<will_flag>`，0表示禁用，1表示启用）、遗嘱QoS（`<will_qos>`，0-2分别表示最多一次、最少一次、只有一次）、遗嘱保留标志（`<will_retain>`，0表示服务器不存储，1表示存储）、遗嘱主题（`<will_topic>`，最大长度256）和遗嘱内容（`<will_message>`，最大长度1024），配置成功后返回 `OK`；通过 `AT+MCONFIG?` 可以查询当前配置，返回格式为 `<clientid>,[<username>],[<password>],[<will_flag>,<will_qos>,<will_retain>,<will_topic>,<will_message>]`，分别对应客户端ID、用户名、密码及遗嘱参数。


通过以下指令配置MQTT连接的客户端ID：

```bash
AT+MCONFIG="4G_TEST",,,1,2,1,"hello/topic","mcu is lost"

OK
```

![image.png](/static/img/c7d652e41d8d40b2f36e93245edcd2da.image.webp)

设备没心跳后，broker会发布遗嘱消息：


```
root@racknerd-b12da5f:~/mqtt5# mosquitto_sub -v -t 'hello/topic' -h localhost -p 9000
hello/topic mcu is lost
```



### 7.4 配置MQTT服务器信息

配置MQTT服务器信息：通过指令 `AT+MIPSTART=<ipaddress>,<port>[,<version>]` 可以配置MQTT服务器的IP地址（最大长度256字符）、端口号（范围0-65535，默认值为0）以及协议版本（3表示3.1版本，4表示3.1.1版本，可选），配置成功后返回 `OK`，并通过 `+MIPSTART: <result>` 反馈配置结果（`SUCCESS` 表示成功，`FAILURE` 表示失败）；使用 `AT+MIPSTART?` 可以查询当前配置，返回格式为 `<port>,<version>`，分别表示当前端口号和协议版本。

通过以下指令配置MQTT服务器的IP地址、端口号和协议版本：

```bash
AT+MIPSTART=198.12.95.182,9000,4

OK

+MIPSTART: SUCCESS
```

### 7.5 连接MQTT服务器

连接MQTT服务器。指令 `AT+MCONNECT=<clean_session>,<keepalive>` 用于连接MQTT服务器，其中 `<clean_session>` 指定会话模式（0表示持久会话模式，1表示临时会话模式），`<keepalive>` 设置心跳间隔时间（范围30-1800秒），连接成功后返回 `OK`，并通过 `+MCONNECT: <result>` 反馈连接结果（`SUCCESS` 表示成功，`FAILURE` 表示失败）；使用 `AT+MCONNECT?` 可以查询当前连接配置，返回格式为 `<clean_session>,<keepalive>`，分别表示会话模式和心跳间隔。

通过以下指令连接MQTT服务器：

```bash
AT+MCONNECT=1,60

OK

+MCONNECT: SUCCESS
```

### 7.6 订阅主题

订阅主题。指令 `AT+MSUB=<topic>,<qos>` 用于订阅MQTT主题，其中 `<topic>` 为主题名称（最大长度256，最多可订阅50个主题），`<qos>` 为服务质量等级（0表示最多一次，1表示最少一次，2表示只有一次），订阅成功后返回 `OK`，并根据 `AT+MQTTMIX` 的设置反馈结果：当 `AT+MQTTMIX=0` 时，通过 `+MSUB:<result>` 返回订阅结果（`SUCCESS` 表示成功，`FAILURE` 表示失败）；当 `AT+MQTTMIX=1` 时，通过 `+MSUBID: <packetid>` 返回数据包标识符（范围1-65535），并在订阅确认后通过 `+MSUBACK: <packetid>` 返回确认信息；使用 `AT+MSUB?` 可以查询当前订阅配置，返回格式为 `<topic>,<qos>`，分别表示主题和服务质量等级。

`<qos>` 是MQTT协议中 **服务质量等级（Quality of Service, QoS）** 的参数，用于定义消息传递的可靠性和保证机制。它有三个等级，分别如下：

1. **QoS 0：最多一次（At most once）**  
   - 消息发送后不保证接收方是否收到，也不进行确认和重传。  
   - 适用于对可靠性要求不高的场景，例如传感器数据丢失对系统影响较小的情况。  
 
 就像你随便把信扔进邮筒，邮局会尽力送，但不会告诉你信有没有送到。如果信丢了，你也不知道。

2. **QoS 1：最少一次（At least once）**  
   - 消息发送后，接收方会确认收到消息。如果发送方未收到确认，会重发消息。  
   - 确保消息至少被接收一次，但可能导致重复接收。  
   - 适用于需要保证消息到达但对重复数据不敏感的场景。  
   
  这次邮局会确认信送到了。如果没收到确认，邮局会再送一次。但可能会发生“信送到了，但邮局以为没送到，又送了一次”的情况，导致你的朋友收到两封信。

3. **QoS 2：只有一次（Exactly once）**  
   - 通过复杂的确认机制，确保消息只被接收一次，避免重复或丢失。  
   - 适用于对数据完整性和准确性要求极高的场景，例如金融交易或关键控制指令。  

  这次邮局会确保信只送一次，既不会丢，也不会重复。它会用一套复杂的流程来保证这一点。
  
`<qos>` 等级越高，消息传递的可靠性越强，但网络开销和延迟也会增加。选择适当的 QoS 等级需要根据具体应用场景的需求权衡。

通过以下指令订阅MQTT主题：

```bash
AT+MSUB="hello/topic_mcu_rev",0

OK

+MSUB: SUCCESS
```

比如我在linux客户端往这个主题发消息:

```
mosquitto_pub -t 'hello/topic_mcu_rev' -m 'hello MCU' -h localhost -p 9000
```

可以看到收到了消息：

![image.png](/static/img/6c09bac4ea2291a4d898c3862a9700d5.image.webp)


### 7.7 发布消息

发布消息。指令 `AT+MPUB=<topic>,<qos>,<retain>,<message>` 用于发布MQTT消息，其中 `<topic>` 为主题名称（最大长度256），`<qos>` 为服务质量等级（0表示最多一次，1表示最少一次，2表示只有一次），`<retain>` 为保留标志（0表示服务器不存储消息，1表示存储消息和QoS），`<message>` 为消息内容（最大长度512），发布成功后返回 `OK`，并根据 `AT+MQTTMIX` 的设置和 QoS 等级反馈结果：当 `AT+MQTTMIX=0` 时，通过 `+MPUB:<result>` 返回发布结果（`SUCCESS` 表示成功，`FAILURE` 表示失败）；当 `AT+MQTTMIX=1` 且 `QoS=1` 时，通过 `+MPUBACK: <packetid>` 返回数据包标识符（范围1-65535）；当 `AT+MQTTMIX=1` 且 `QoS=2` 时，通过 `+MPUBREC: <packetid>` 和 `+MPUBCOMP: <packetid>` 分别返回消息接收和完成确认；使用 `AT+MPUB?` 可以查询当前发布配置，返回格式为 `<topic>,<qos>,<retain>,<message>`，分别表示主题、服务质量等级、保留标志和消息内容。

通过以下指令发布MQTT消息：

```bash
AT+MPUB="hello/topic",0,0,"hello world"

OK
```

在别的客户端订阅了这个主题的会收到消息：

```
root@racknerd-b12da5f:~/mqtt5# mosquitto_sub -v -t 'hello/topic' -h localhost -p 9000
hello/topic hello world # 这是收到的消息
```



### 7.8 取消订阅

取消订阅:AT+MUNSUB="hello/topic". 可以订阅多个主题，所以不需要的主题也可以取消。

```bash
AT+MUNSUB="hello/topic"

OK

+MUNSUB: SUCCESS
```

### 7.9 断开MQTT连接

通过以下指令断开MQTT连接：

```bash
AT+MDISCONNECT
```

### 7.10 释放MQTT资源

通过以下指令释放MQTT资源：

```bash
AT+MIPCLOSE
```

## 8. 其他操作

### 8.1 查询SIM信号质量

通过以下指令查询SIM信号质量：

```bash
AT+CSQ

+CSQ: 21,99

OK
```

### 8.2 Ping服务器

通过以下指令Ping服务器，测试网络连通性：

```bash
AT+MPING=test.ranye-iot.net,1

OK

+MPING:3,0,0,0,0,0,0
```

## 结语

通过本教程，您已经成功配置并连接了大夏龙雀科技4G Cat1 CT511-AT0模块到MQTT服务器，并进行了消息的订阅和发布。希望本教程对您的开发工作有所帮助。

大夏龙雀科技4G Cat1 CT511-AT0 MQTT联网实战教程

# 使用Docker快速搭建Mosquitto MQTT代理服务器（支持SSL加密）

![MQTT协议示意图](https://via.placeholder.com/800x200.png?text=MQTT+Docker+部署教程)

本教程将指导您通过Docker容器快速部署支持WebSocket和SSL加密的Mosquitto MQTT代理服务器，适用于物联网项目、智能家居等场景。



---

## 一、环境准备
### 适用系统
- Ubuntu/Debian
- Raspberry Pi OS
- WSL2（Windows子系统）
- 其他基于Debian的Linux发行版

> 💡 非Debian系系统需调整安装命令

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## 二、安装Docker引擎
```bash
# 使用官方脚本安装
curl -fsSL https://get.docker.com | sh

# 验证安装
sudo docker run hello-world
```
[最新安装指南](https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/)

---

## 三、项目目录结构
```bash
mkdir -p mqtt5/{config,data,log} && cd mqtt5
```
```
mqtt5/
├── config/     # 配置文件
├── data/       # 持久化数据
└── log/        # 运行日志
```

---

## 四、Mosquitto配置
### 1. 创建配置文件 `config/mosquitto.conf`
```ini
allow_anonymous true
listener 1883
listener 9001
protocol websockets
persistence true
password_file /mosquitto/config/pwfile
persistence_file mosquitto.db
persistence_location /mosquitto/data/
```

​1883 端口：适用于传统的 MQTT 客户端，使用标准的 MQTT 协议。

​9001 端口：适用于 WebSocket 客户端，使用 MQTT over WebSocket 协议。


### 2. 创建密码文件
```bash
touch config/pwfile
```

---

## 五、Docker部署
### 基础版docker-compose.yml
```yaml
version: "3.7"
services:
  # mqtt5 eclipse-mosquitto
  mqtt5:
    image: eclipse-mosquitto
    container_name: mqtt5
    ports:
      - "9000:1883" #default mqtt port
      - "9001:9001" #default mqtt port for websockets
    volumes:
      - ./config:/mosquitto/config:rw
      - ./data:/mosquitto/data:rw
      - ./log:/mosquitto/log:rw
    restart: unless-stopped

# volumes for mapping data,config and log
volumes:
  config:
  data:
  log:

networks:
  default:
    name: mqtt5-network
```

### 启动服务
```bash
sudo docker-compose -p mqtt5 up -d
```

---

## 六、用户管理
```bash
# 进入容器
sudo docker exec -it mqtt5 sh

# 创建用户（首次添加使用-c参数）
mosquitto_passwd -c /mosquitto/config/pwfile user1

# 添加更多用户
mosquitto_passwd /mosquitto/config/pwfile user2

# 删除用户
mosquitto_passwd -D /mosquitto/config/pwfile user2
```
下面是指令含义：

```
mosquitto_passwd is a tool for managing password files for mosquitto.

Usage: mosquitto_passwd [-H sha512 | -H sha512-pbkdf2] [-c | -D] passwordfile username
       mosquitto_passwd [-H sha512 | -H sha512-pbkdf2] [-c] -b passwordfile username password
       mosquitto_passwd -U passwordfile
 -b : run in batch mode to allow passing passwords on the command line.
 -c : create a new password file. This will overwrite existing files.
 -D : delete the username rather than adding/updating its password.
 -H : specify the hashing algorithm. Defaults to sha512-pbkdf2, which is recommended.
      Mosquitto 1.6 and earlier defaulted to sha512.
 -U : update a plain text password file to use hashed passwords
```

重启docker容器让设置的用户生效：

```
sudo docker restart mqtt5
```
---

## 七、进阶配置：SSL加密（Caddy Server）
### 1. 准备目录
```bash
mkdir {caddy_data,caddy_config}
```

### 2. DNS配置
```bash
# 创建A记录指向服务器IP
mqtt.yourdomain.com A 123.45.67.89
```
在cf上这样：

![image.png](/static/img/740c237c866b286bd73c1bdcefb8420f.image.webp)

### 3. Caddyfile配置

vim Caddyfile
```
mqtt.dong-play.fun {
    reverse_proxy /ws/* http://mqtt5:9001 {
        # 确保 WebSocket 连接被正确处理
        header_up X-Forwarded-Proto "https"
        header_up Host {host}
        header_up X-Real-IP {remote}
        header_up X-Forwarded-For {remote}
    }
}
```

Caddy 被用作 Mosquitto Websocket 的反向代理，并自动为 mqtt.dong-play.fun 生成 SSL/TLS 证书。

### 增强版docker-compose.yml

```yaml
version: "3.7"
services:
  # mqtt5 eclipse-mosquitto
  mqtt5:
    image: eclipse-mosquitto
    container_name: mqtt5
    ports:
      - "9000:1883" # default mqtt port
      - "9001:9001" # default mqtt port for websockets
    volumes:
      - ./config:/mosquitto/config:rw
      - ./data:/mosquitto/data:rw
      - ./log:/mosquitto/log:rw
    networks:
      - caddy-mqtt
    restart: unless-stopped

  # caddy for HTTPS and reverse-proxy
  caddy:
    image: caddy:latest
    container_name: caddy
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
      - "443:443/udp"
    volumes:
      - ./Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile
      - ./caddy_data:/data
      - ./caddy_config:/config
    networks:
      - caddy-mqtt

# volumes for mapping data,config and log
volumes:
  config:
  data:
  log:
  caddy_data:
  caddy_config:

networks:
  caddy-mqtt:
    name: caddy-mqtt
```


```
# MQTT Connection URL would be 
# WSS => Websocket Secure with SSL
wss://mqtt.dong-play.fun:443
```

---

## 八、测试验证

安装客户端：

```
sudo apt install mosquitto-clients -y
```
### 订阅消息

```bash
# Without authentication 匿名访问，执行下面这句后会一直等待消息
mosquitto_sub -v -t 'hello/topic' -h localhost -p 9000

# With authentication
mosquitto_sub -v -t 'hello/topic' -u user1 -P <password>  -h localhost -p 9000

# Alternate way in url format
# Format => mqtt(s)://[username[:password]@]host[:port]/topic
mosquitto_sub -v -L mqtt://user1:abc123@localhost/test/topic
```

### 发布消息
```bash
# Without authentication匿名访问，执行下面这句后就是发布了消息，在订阅哪里会收到消息
mosquitto_pub -t 'hello/topic' -m 'hello MQTT' -h localhost -p 9000

# 用IP访问，在主题上发布消息
mosquitto_pub -t 'hello/topic' -m 'hello MQTT' -h 198.12.95.182 -p 9000

# 用域名访问，在主题上发布消息

# With authentication
mosquitto_pub -t 'hello/topic' -m 'hello MQTT' -u user1 -P <password>

# Alternate way in url format 
# Format => mqtt(s)://[username[:password]@]host[:port]/topic
mosquitto_pub -L mqtt://user1:abc123@localhost/test/topic -m 'hello MQTT'

```

### URL格式测试
```bash
mosquitto_sub -L mqtts://user1:password@mqtt.yourdomain.com/test/topic
```

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## 九、可视化客户端推荐

### 1. MQTTX桌面客户端
[官网下载](https://mqttx.app/)

### 2. Web客户端部署
```bash
sudo docker run -d --name mqttx-web -p 8080:80 emqx/mqttx-web
```
访问 `http://localhost:8080`

### 3. Python

```
pip install paho-mqtt
```
ws服务：

```

import time
import paho.mqtt.client as mqtt

# 定义回调函数，当连接成功时调用
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    if rc == 0:
        print("连接成功！")
        # 订阅主题
        client.subscribe("test/topic")
    else:
        print(f"连接失败，错误码：{rc}")

# 定义回调函数，当收到消息时调用
def on_message(client, userdata, msg):
    print(f"收到消息: {msg.payload.decode()} 来自主题: {msg.topic}")

# 创建 MQTT 客户端实例
client = mqtt.Client(transport="websockets")  # 使用 WebSocket 传输

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

# 连接到 Mosquitto 服务器
client.connect("198.12.95.182", 9001, 60)  # 9001 是 WebSocket 端口

# 启动循环以保持连接
client.loop_start()

# 发布消息
try:
    while True:
        client.publish("hello/topic", "Hello from Python over WebSocket!")
        print("消息已发布")
        time.sleep(2)  # 每 2 秒发布一次消息
except KeyboardInterrupt:
    print("程序已停止")

# 停止循环并断开连接
client.loop_stop()
client.disconnect()
```

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## 常见问题解答

**Q：为什么需要设置allow_anonymous为false？**  
A：出于安全考虑禁用匿名访问，必须通过用户名/密码认证

**Q：如何查看容器日志？**  
```bash
sudo docker logs mqtt5 --tail 100
```

**Q：SSL证书自动续期如何实现？**  
Caddy Server会自动处理Let's Encrypt证书的获取和续期

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使用Docker设置 Mosquitto MQTT Broker

最近 VanBlog 后台缓慢进不去，我都差点转别的博客框架了，没想到万能群友有方案，真是万分感谢！




记录一下如何解决，我是docker compose启动的，docker ps看正在运行的容器：


![image.png](/static/img/84e46e6f9c7ea031e5e3f29937ff8937.image.webp)

进入van-blog容器：

```bash
docker exec -it 20eb3980e8cb sh
```

在容器里安装一些必要软件：

```bash
apk add cat
apk add busybox
```
修改这个js文件：

```bash
cd /app/server/utils

vim getVersion.js
```
写为这样：

```js
"use strict";
Object.defineProperty(exports, "__esModule", { value: true });
exports.getVersionFromServer = void 0;

const getVersionFromServer = async () => {
    // 直接返回固定版本信息
    return {
        version: '1.2.1', // 这里填写你想要的版本号
        updatedAt: '2024-02-18T00:00:00.000Z' // 这里填写更新时间
    };
};

exports.getVersionFromServer = getVersionFromServer;
```

退出容器，commit容器为新镜像：

```bash
docker commit 20eb3980e8cb mereith/van-blog:modify1.0
```

关闭当前的docker-compose：

```bash
docker-compose down
```
修改docker-compose.yaml为这样：


![image.png](/static/img/a342af3e14f5d2450ccd2631345a46a8.image.webp)

重启docker-compose：

```bash
docker-compose up -d
```
就可以了。

 VanBlog 后台缓慢进不去的解决办法

我是一个专注技术分享的博主,尤其爱搞深度学习和单片机电子。你现在看到的是我的个人博客网站。