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파이썬 메시지 큐

Python 에이전트는 수신 및 발신 메시지 모두에 대해 메시지 처리 성능에 대한 가시성을 제공하는 Pika RabbitMQ 클라이언트 라이브러리 를 지원합니다.

New Relic UI는 RabbitMQ 메시지 수신(구독/소비 메시지)을 통해 시작된 트랜잭션을 메시지 백그라운드 작업으로 표시합니다. RabbitMQ를 통한 메시지 생성은 트랜잭션 추적에도 나타납니다.

요구 사항

Python 에이전트 버전 2.88.0.72 이상이 필요합니다.

주의

TornadoConnection 을 사용하는 소비자에 대한 메시지 작업은 시작되지 않습니다.

백그라운드 작업으로 성능 향상

웹 애플리케이션의 응답성을 높이는 한 가지 방법은 작업을 백그라운드 프로세스에 위임하는 것입니다. 메시지 큐는 일반적으로 이러한 프로세스 간 통신에 사용됩니다.

메시지 대기열 시스템과 관련하여 응용 프로그램은 일반적으로 메시지를 보내고 받기 위해 메시지 브로커와 상호 작용합니다. RabbitMQ Pika 클라이언트 라이브러리를 사용하면 Python 애플리케이션이 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) 0.9 이상을 구현하는 메시지 브로커와 인터페이스할 수 있습니다.

Python 에이전트는 RabbitMQ 클라이언트 라이브러리를 사용하여 주고받은 메시지를 보여줍니다. 이 가시성을 통해 다음을 포함한 세부 정보를 볼 수 있습니다.

  • 앱에서 생성된 메시지 수
  • 앱에서 메시지 게시에 소요한 시간
  • 앱이 "소비된" 메시지를 처리하는 데 소비한 시간

APM 은 대기열과 상호 작용하는 작업을 편리하게 그룹화하고 보고합니다. 이 정보를 분석하면 메시지 전달 아키텍처에서 병목 현상과 성능 향상을 위한 영역을 보다 쉽게 식별할 수 있습니다.

대기열 작업

대기열 작업에 지원되는 진입점은 APM의 사용자 인터페이스에서 Put (메시지 게시) 또는 Take (메시지 수신)으로 나타납니다.

대기열 작업

메시지 게시(UI의 Put )

메시지 수신(UI의 Take )

RabbitMQ

basic_publish

basic_get

basic_consume (callback)

New Relic UI에서 보기

대기열 작업은 선택한 앱에 대한 APM의 트랜잭션 페이지 에 나타납니다. PutTake 측정항목은 분석 표 에 나타나며 MessageBroker 측정항목으로 분류됩니다. 다음은 예입니다.

one.newrelic.com > APM > (앱 선택) > Monitoring > Transactions > (트랜잭션 선택): 트랜잭션의 분석 테이블 은 대기열 작업을 MessageBroker 측정항목으로 분류하고 Put (메시지 게시) 또는 Take (메시지 수신).

트랜잭션 추적 은 메시지에 대한 추가 세부 정보도 제공합니다.

앱의 요약 또는 APM의 트랜잭션 페이지에서 트랜잭션 추적을 선택할 수 있습니다.

트랜잭션 추적 요약 페이지 의 가장 느린 구성 요소 섹션에 PutTake 작업이 표시될 수 있습니다. 예를 들어:

one.newrelic.com > APM > (앱 선택) > (트랜잭션 추적 선택): 이 예에서 선택한 트랜잭션 추적의 요약 은 색상이 지정된 막대 차트에서 RabbitMQ 작업을 보여줍니다. 가장 느린 구성요소 섹션에는 RabbitMQ PutTake 결과도 나열됩니다.

트랜잭션 추적 페이지에는 트랜잭션의 일부로 발생한 메시지 활동의 요약을 표시하는 전용 메시지 탭이 있습니다. 다음은 예입니다.

one.newrelic.com > APM > (앱 선택) > (트랜잭션 추적 선택): 이 예에서 선택한 트랜잭션 추적의 메시지 탭에는 RabbitMQ 메시지 세부 정보가 나열됩니다.

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