车联网平台百万级消息吞吐架构设计

在本专题系列文章中，我们将根据 EMQ 在车联网领域的实践经验，从协议选择等理论知识，到平台架构设计等实战操作，与大家分享如何搭建一个可靠、高效、符合行业场景需求的车联网平台。

前言

在之前的文章中，我们提到车联网 TSP 平台拥有很多不同业务的主题，并介绍了如何根据不同业务场景进行 MQTT 主题设计。车辆会持续不断产生海量的消息，每一条通过车联网上报的数据都是非常珍贵的，其背后蕴藏着巨大的业务价值。因此我们构建的车辆 TSP 平台也通常需要拥有千万级主题和百万级消息吞吐能力。

传统的互联网系统很难支撑百万量级的消息吞吐。在本文中，我们将主要介绍如何针对百万级消息吞吐这一需求进行新一代车联网平台架构设计。

车联网场景消息吞吐设计的关联因素

车联网的消息分为上行和下行。上行消息一般是传感器及车辆发出的告警等消息，把设备的信息发送给云端的消息平台。下行消息一般有远程控制指令集消息和消息推送，是由云端平台给车辆发送相应的指令。

在车联网消息吞吐设计中，我们需要重点考虑以下因素：

消息频率

车在行驶过程中，GPS、车载传感器等一直不停地在收集消息，为了收到实时的反馈信息，其上报接收的消息也是非常频繁的。上报频率一般在 100ms-30s 不等，所以当车辆数量达到百万量级时，平台就需要支持每秒百万级的消息吞吐。

消息包大小

消息是通过各种传感器来采集自身环境和状态信息（车联网场景常见的有新能源国标数据和企标数据）。整个消息包大小一般在 500B 到几十 KB 不等。当大量消息包同时上报时，需要车联网平台拥有更强的接收、发送大消息包的能力。

消息延时