파이썬 메시지 큐

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

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

요구 사항

자세한 내용 은 릴리스 정보 를 참조하십시오.

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 메시지 브로커와 상호 작용하여 메시지를 보내고 받습니다. RabbitMQ Pika의 경우 이 클라이언트 라이브러리를 사용하면 Python 애플리케이션이 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) 0.9 이상을 구현하는 메시지 브로커와 인터페이스할 수 있습니다.

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

• 앱에서 생성된 메시지 수
• 앱에서 메시지 게시/생성에 소요하는 시간
• 앱에서 메시지를 처리/소비하는 데 소요되는 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.

지원되는 측정항목

New Relic UI에서 보기

대기열 작업은 선택한 앱에 대한 APM의 트랜잭션 페이지 에 나타납니다.

Put (메시지 게시) 및 Take (메시지 수신) 측정항목은 분석 테이블 에 표시되며 RabbitMQ에 대한 MessageBroker 측정항목으로 분류됩니다. 다음은 예입니다.

트랜잭션 추적 은 메시지에 대한 추가 세부 정보도 제공합니다.

트랜잭션 추적 요약 페이지 의 가장 느린 구성 요소 섹션에 RabbitMQ에 대한 Put 및 Take 작업이 표시될 수 있습니다. 예를 들어: