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Sun Java System Message Queue 3.7 UR1 관리 설명서

11장 메시지 서비스 분석 및 조정

이 장에서는 메시징 응용 프로그램의 성능을 최적화하기 위해 Message QueueTM 서비스를 분석하고 조정하는 방법에 대한 여러 항목을 다룹니다. 이 장은 다음 항목으로 구성되어 있습니다.

성능 정보

이 절에서는 성능 조정에 대한 배경 정보를 제공합니다.

성능 조정 프로세스

메시징 응용 프로그램의 성능은 응용 프로그램과 Message Queue 서비스 사이의 상호 작용에 따라 달라집니다. 따라서 성능을 최대화하려면 응용 프로그램 개발자와 관리자가 함께 노력해야 합니다.

성능 최적화 프로세스는 응용 프로그램 설계에서 시작되어 응용 프로그램을 배포 이후 메시지 서비스 조정에 이르기까지 계속됩니다. 성능 조정 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다.

위에서 설명한 프로세스는 자주 반복됩니다. 응용 프로그램 배포 중에 Message Queue 관리자는 메시지 서비스가 응용 프로그램의 일반 성능 요구 사항에 적합한지 평가합니다. 벤치마크 테스트가 이러한 요구 사항을 충족시키는 경우 관리자는 이 장에서 설명한 대로 시스템을 조정할 수 있습니다. 하지만 벤치마크 테스트가 성능 요구 사항을 충족시키지 못하는 경우 응용 프로그램을 재설계하거나 배포 구조를 수정해야 합니다.

성능 요소

일반적으로 성능은 메시지 서비스가 생성자의 메시지를 사용자에게 전달하는 속도와 효율성에 대한 측정입니다. 하지만 사용자의 필요에 따라 중요할 수 있는 여러 다른 성능 요소가 있습니다.

연결 로드

메시지 생성자나 메시지 사용자 수 또는 시스템이 지원할 수 있는 동시 연결 수입니다.

메시지 처리량

메시징 시스템을 통해 전달될 수 있는 초당 메시지 수 또는 메시지 바이트입니다.

대기 시간

메시지 생성자로부터 메시지 사용자에게 특정 메시지를 전달하는 데 걸리는 시간입니다.

안정성

메시지 서비스의 전체적인 가용성 또는 로드량이 많거나 장애가 발생하는 경우 메시지 서비스 성능이 유연하게 감소되는 정도입니다.

효율성

메시지 전달의 효율성, 즉 사용된 컴퓨팅 자원을 기준으로 메시지 처리량을 측정한 것입니다.

이러한 성능의 여러 요소들은 일반적으로 상호 연관됩니다. 메시지 처리량이 높으면 메시지가 브로커에서 백로그될 가능성이 적어지므로 대기 시간이 짧아집니다(단일 메시지가 매우 빠르게 전달될 수 있음). 하지만 대기 시간은 통신 연결 속도, 브로커 처리 속도, 클라이언트 처리 속도 등 많은 요소에 따라 달라질 수 있습니다.

어느 경우든 여러 다른 성능 요소가 있습니다. 어떤 성능 요소가 가장 중요한지는 일반적으로 특정 응용 프로그램의 요구 사항에 따라 달라집니다.

벤치마크

벤치마크는 메시징 응용 프로그램을 위한 테스트 프로그램을 만들고 이 테스트 프로그램의 메시지 처리량이나 기타 성능 요소를 측정하는 프로세스입니다.

예를 들어, 일정 수의 생성자 클라이언트가 일정 수의 연결, 세션 및 메시지 생성자를 사용하여 메시징 응용 프로그램 설계에 따라 다른 특정 수의 대기열이나 주제에 표준 크기의 지속성 또는 비지속성 메시지를 지정된 속도로 보내는 테스트 프로그램을 만들 수 있습니다. 마찬가지로 테스트 프로그램에는 일정 수의 연결, 세션 및 특정 확인 모드로 테스트 프로그램 물리적 대상에서 메시지를 사용하는 특정 유형의 메시지 사용자를 사용하는 일정 수의 사용자 클라이언트가 포함됩니다.

표준 테스트 프로그램을 사용하면 메시지 생성에서 사용까지 걸리는 시간이나 평균 메시지 처리 속도를 측정할 수 있으며 시스템을 모니터하여 연결 스레드 사용, 메시지 저장소 데이터, 메시지 흐름 데이터 및 기타 관련 메트릭을 살펴볼 수 있습니다. 그런 다음 성능에 부정적인 영향을 미칠 때까지 메시지 생성 속도, 메시지 생성자 수 또는 기타 변수를 증가시켜볼 수 있습니다. 달성할 수 있는 최대 처리량이 메시지 서비스 구성에 대한 벤치마크입니다.

이 벤치마크를 사용하여 테스트 프로그램의 일부 특성을 수정할 수 있습니다. 성능에 영향을 미칠 수 있는 모든 요소( 성능에 영향을 미치는 응용 프로그램 설계 요소 참조)를 조심스럽게 제어하여 이러한 요소들 중 일부를 변경했을 때 벤치마크에 미치는 영향을 살펴볼 수 있습니다. 예를 들어, 연결 수나 메시지 크기를 5배나 10배 증가시켜 성능에 미치는 영향을 살펴볼 수 있습니다.

이와 반대로 응용 프로그램 기반 요소를 일정하게 유지하면서 제어 가능한 방식으로 브로커 구성을 변경하고(예: 연결 등록 정보, 스레드 풀 등록 정보, JVM 메모리 제한, 제한 동작, 파일 기반 지속성 대 JDBC 기반 지속성 등을 변경) 이러한 변경이 성능에 미치는 영향을 살펴볼 수 있습니다.

이러한 응용 프로그램 벤치마크는 메시지 서비스를 조정하여 배포된 응용 프로그램의 성능을 높이고자 할 때 유용한 정보를 제공합니다. 벤치마크를 사용하면 한 가지 변경 사항이나 일련의 변경 사항이 미치는 영향을 좀 더 정확하게 예상할 수 있습니다.

일반적으로 벤치마크는 제어된 테스트 환경에서 메시지 서비스가 안정될 정도의 충분한 기간 동안 실행해야 합니다. Java 코드를 기계 코드로 변환하는 JIT(Just-In-Time) 컴파일 과정은 시작 시 성능에 부정적인 영향을 미칩니다.

기본 사용 패턴

일단 메시징 응용 프로그램이 배포되어 실행 중이면 기본 사용 패턴을 설정하는 것이 중요합니다. 최대 수요가 발생하는 시기를 알아 해당 수요를 수량화할 수 있습니다. 예를 들어, 수요는 일반적으로 최종 사용자 수, 활동 수준, 시간 또는 이러한 모든 요소에 의해 변동됩니다.

기본 사용 패턴을 설정하려면 메시지 서비스를 오랫동안 모니터하여 다음과 같은 데이터를 조사해야 합니다.

메트릭 데이터에서 제공하는 평균 값과 최대 값을 사용할 수도 있습니다.

이러한 기본 메트릭을 설계 예측과 비교하여 확인하는 것이 중요합니다. 이렇게 함으로써 클라이언트 코드가 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 연결이 열려 있는 상태로 남아 있지 않은지 또는 사용된 메시지가 인식할 수 없는 상태로 남아 있지 않은지 확인할 수 있습니다. 이러한 코딩 오류는 브로커 자원을 사용하므로 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

기본 사용 패턴을 통해 최적 성능을 위해 시스템을 조정하는 방법을 결정할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

일반적으로 사용 패턴에 대해 더 많이 알수록 이러한 패턴에 맞춰 시스템을 조정하고 향후 요구에 더 잘 대비할 수 있습니다.

성능에 영향을 미치는 요소

두 가지 주요 성능 표시기인 메시지 대기 시간과 메시지 처리량은 일반 메시지가 메시지 전달 프로세스의 여러 단계를 완료하는 데 걸리는 시간에 따라 달라집니다. 아래는 안정적으로 전달되는 지속성 메시지인 경우에 대해 이러한 단계를 보여 줍니다. 단계는 다음 그림과 같습니다.

그림 11–1 Message Queue 서비스를 통한 메시지 전달

안정적으로 전달되는 지속성 메시지의 메시지 전달 프로세스 단계를 보여 주는 다이어그램. 단계에 대한 설명은 그 다음에 나오는 텍스트에 있음.

Procedure메시지 전달 단계

  1. 메시지가 생성자 클라이언트에서 브로커로 전달됩니다.

  2. 브로커가 메시지를 읽습니다.

  3. 안정성을 위해 메시지가 영구 저장소에 저장됩니다.

  4. 안정성을 위해 브로커가 메시지 수신을 확인합니다.

  5. 브로커가 메시지 경로 지정을 결정합니다.

  6. 브로커가 메시지를 씁니다.

  7. 메시지가 브로커에서 사용자 클라이언트로 전달됩니다.

  8. 안정성을 위해 사용자 클라이언트가 메시지 수신을 확인합니다.

  9. 안정성을 위해 브로커가 클라이언트 확인을 처리합니다.

  10. 브로커가 클라이언트 확인이 처리되었는지 확인합니다.

    이러한 단계는 순차적이므로 어느 단계든 생성자 클라이언트에서 사용자 클라이언트로 메시지를 전달할 때 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 이러한 단계들은 대부분 네트워크 대역폭, 컴퓨터 처리 속도, 메시지 서비스 구조 등 메시징 시스템의 물리적 특성에 영향을 받습니다. 하지만 일부 단계는 메시징 응용 프로그램의 특성과 메시징 응용 프로그램이 요구하는 안정성 수준에 따라서도 달라집니다.

    다음 하위 절에서는 응용 프로그램 설계 요소와 메시징 시스템 요소가 성능에 미치는 영향을 설명합니다. 응용 프로그램 설계와 메시징 시스템 요소가 메시지 전달에서 긴밀하게 상호 작용하지만 각 범주에 대해 별도로 고려합니다.

성능에 영향을 미치는 응용 프로그램 설계 요소

응용 프로그램 설계 결정은 전체 메시징 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

성능에 영향을 미치는 가장 중요한 요소는 메시지 전달의 안전성에 영향을 미치는 요소입니다. 이러한 요소는 다음과 같습니다.

성능에 영향을 미치는 다른 응용 프로그램 설계 요소는 다음과 같습니다.

다음 절에서는 이러한 요소 각각이 메시징 성능에 미치는 영향을 설명합니다. 일반적으로 성능과 안정성은 동시에 얻을 수 없습니다. 즉, 안정성을 높이는 요소가 성능을 저하시키는 경향이 있습니다.

표 11–1은 여러 응용 프로그램 설계 요소가 일반적으로 메시징 성능에 어떤 영향을 미치는지 보여 줍니다. 이 표에서는 두 가지 시나리오(높은 안정성/낮은 성능 시나리오와 높은 성능/낮은 안정성 시나리오)와 각각을 특징 지우는 응용 프로그램 설계 요소의 선택을 보여 줍니다. 이러한 양극단 사이에는 안정성과 성능 모두에 영향을 미치는 여러 선택 사항과 상충이 있습니다.

표 11–1 높은 안정성 및 높은 성능 시나리오 비교

응용 프로그램 설계 요소 

높은 안정성, 낮은 성능 시나리오 

높은 성능, 낮은 안정성 시나리오 

전달 모드 

지속성 메시지 

비지속성 메시지 

트랜잭션 사용 

트랜잭션된 세션 

트랜잭션 없음 

확인 모드 

AUTO_ACKNOWLEDGE or CLIENT_ACKNOWLEDGE

DUPS_OK_ACKNOWLEDGE

영구/비영구 가입 

영구 가입 

비영구 가입 

선택기 사용 

메시지 필터링 

메시지 필터링 없음 

메시지 크기 

많은 수의 작은 메시지 

적은 수의 큰 메시지 

메시지 본문 유형 

복합 본문 유형 

단순 본문 유형 

전달 모드(지속성/비지속성 메시지)

지속성 메시지는 브로커에 오류가 발생하는 경우 메시지 전달을 보장합니다. 브로커는 의도된 모든 사용자가 메시지 사용을 확인할 때까지 메시지를 영구 저장소에 저장합니다.

다음과 같은 이유로 브로커의 지속성 메시지 처리가 비지속성 메시지 처리보다 느립니다.

영구 가입자가 있는 대기열과 주제는 비영구 메시지에 비해 속도가 약 40% 향상되었습니다. 이는 10k 크기 메시지와 AUTO_ACKNOWLEDGE 모드에서 생성된 결과입니다.

트랜잭션 사용

트랜잭션은 트랜잭션된 세션에서 생성된 모든 메시지와 트랜잭션된 세션에서 사용된 모든 메시지가 하나의 단위로 처리되거나 처리되지 않도록(롤백되도록) 보장합니다.

Message Queue는 로컬 트랜잭션과 분산 트랜잭션을 모두 지원합니다.

트랜잭션된 세션에서의 메시지 생성이나 확인은 다음과 같은 이유 때문에 트랜잭션되지 않은 세션보다 느립니다.

확인 모드

JMS 메시지 전달의 안정성을 보장하는 한 가지 방법은 Message Queue 브로커가 클라이언트에 전달한 메시지 사용에 대해 클라이언트가 확인 응답을 보내는 것입니다.

클라이언트의 메시지 확인 없이 세션이 닫히거나 확인이 처리되기 전에 브로커에 오류가 발생하는 경우 브로커는 해당 메시지를 재전송하여 JMSRedelivered 플래그를 설정합니다.

트랜잭션되지 않은 세션의 경우 클라이언트는 각각 고유한 성능 특성을 가지는 다음과 같은 세 가지 확인 모드 중 하나를 선택할 수 있습니다.

(CLIENT_ACKNOWLEDGE 모드를 사용하는 것은 처리 중에 공급자 오류가 발생하는 경우 모든 확인이 함께 처리되도록 보장하지 않는다는 점을 제외하고는 트랜잭션 사용과 유사합니다.)

확인 모드는 다음과 같은 이유로 성능에 영향을 미칩니다.

영구 및 비영구 가입

주제 대상의 가입자는 영구 가입자와 비영구 가입자의 두 가지 범주로 구분됩니다.

영구 가입은 다음과 같은 이유로 안정성이 향상되지만 처리량이 떨어집니다.

지속성 및 비지속성 10k 크기 메시지의 두 경우에 대한 영구 가입자와 비영구 가입자의 성능을 비교했습니다. 두 가지 경우 모두 AUTO_ACKNOWLEDGE 확인 모드를 사용합니다. 지속성 메시지의 경우에만 약 30%의 성능 감소 효과가 있음을 확인했습니다.

선택기 사용(메시지 필터링)

응용 프로그램 개발자가 특정 사용자들을 메시지 집합의 대상으로 지정할 수 있습니다. 이는 메시지 집합마다 고유 물리적 대상을 지정하거나 단일 물리적 대상을 사용하여 각 사용자에 대해 하나 이상의 선택기를 등록하여 수행할 수 있습니다.

선택기는 해당 문자열과 일치하는 등록 정보 값을 갖는 메시지만 특정 사용자에게 전달되도록 요청하는 문자열입니다. 예를 들어 선택기 NumberOfOrders >1은 NumberOfOrders 등록 정보 값이 2이상인 메시지만 전달합니다.

선택기를 사용하여 사용자를 생성하면 각 메시지를 처리하는 데 추가 처리가 필요하므로 여러 물리적 대상을 사용하는 것에 비해 성능이 떨어집니다. 선택기를 사용하는 경우 선택기가 이후의 메시지와 일치될 수 있도록 구문 분석되어야 합니다. 또한 각 메시지가 라우팅될 때 각 메시지의 메시지 등록 정보를 검색하고 선택기와 비교해야 합니다. 그러나 선택기를 사용하면 메시징 응용 프로그램의 융통성이 증가합니다.

메시지 크기

생성자 클라이언트에서 브로커로 그리고 브로커에서 사용자 클라이언트로 더 많은 데이터가 전달되어야 하고 지속성 메시지의 경우 더 큰 메시지를 저장해야 하므로 메시지 크기는 성능에 영향을 미칩니다.

그러나 작은 메시지들을 단일 메시지로 일괄 처리하면 개별 메시지의 라우팅과 처리를 최소화하여 전체적 성능 향상을 제공할 수 있습니다. 이 경우 개별 메시지의 상태에 대한 정보는 손실됩니다.

AUTO_ACKNOWLEDGE 확인 모드에서 대기열 대상에 1k, 10k 및 100k 크기의 메시지를 전달할 때의 초당 처리량 비교 테스트에서, 비영구 메시지의 경우 1k 메시지는 약 50%, 10k 메시지는 약 20%, 100k 메시지는 약 5% 더 빨라졌습니다. 메시지 크기는 영구 메시지와 비영구 메시지 모두에서 성능에 큰 영향을 미쳤습니다. 100k 메시지는 10k 메시지보다 약 10배 더 빠르지만, 10k 메시지는 1k 메시지보다 약 5배 더 빠릅니다.

메시지 본문 유형

JMS는 복잡성 순서에 따라 아래에 대략적으로 표시된 다섯 개의 메시지 본문 유형을 지원합니다.

일반적으로 메시지 유형은 응용 프로그램의 필요에 따라 제어되지만 좀 더 복잡한 유형(MapMessage 및 ObjectMessage)은 성능 저하(데이터 일련화 및 일련화 해제로 인한 저하)를 수반합니다. 성능 저하는 데이터의 단순성이나 복잡성에 따라 달라집니다.

성능에 영향을 미치는 메시지 서비스 요소

메시징 응용 프로그램의 성능은 응용 프로그램 설계뿐만 아니라 메시지 라우팅 및 전달을 수행하는 메시지 서비스의 영향도 받습니다.

다음 절에서는 성능에 영향을 미칠 수 있는 여러 메시지 서비스 요소를 설명합니다. 이러한 요소의 영향을 이해하는 것은 메시지 서비스 크기를 지정하고 배포된 응용 프로그램에서 발생할 수 있는 성능 병목 현상을 진단하고 해결하는 데 중요합니다.

Message Queue 서비스에서 성능에 영향을 미치는 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다.

아래의 절에서는 이러한 각 요소가 메시징 성능에 미치는 영향을 설명합니다.

하드웨어

Message Queue 브로커나 클라이언트 응용 프로그램 모두 CPU 처리 속도와 사용 가능한 메모리가 메시지 서비스 성능의 주요 결정 요소입니다. 처리량을 높이면 많은 소프트웨어 제한 사항을 제거할 수 있고 메모리를 추가하면 처리 속도와 용량을 모두 늘릴 수 있습니다. 그러나 일반적으로 하드웨어 업그레이드만으로 병목 현상을 극복하려면 비용이 많이 듭니다.

운영 체제

하드웨어 플랫폼이 같은 경우라도 각기 다른 운영 체제의 효율성으로 인해 성능은 다양할 수 있습니다. 예를 들어, 운영 체제에서 사용하는 스레드 모델은 브로커가 지원할 수 있는 동시 연결 수에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로 모든 하드웨어가 동일한 경우 Solaris가 Linux보다 빠르며 Linux가 Windows보다 빠릅니다.

Java 가상 머신(JVM)

브로커는 호스트 JVM에서 실행되고 지원되는 Java 프로세스입니다. 결과적으로 JVM 처리는 브로커가 얼마나 빠르고 효율적으로 메시지를 라우팅하고 전달할 수 있는지 결정하는 중요 요소입니다.

특히 JVM의 메모리 자원 관리는 중요할 수 있습니다. 메모리 로드 증가를 수용하기 위해 충분한 메모리를 JVM에 할당해야 합니다. 또한 JVM은 주기적으로 사용되지 않은 메모리를 재생 이용하며 이러한 메모리 재생 이용은 메시지 처리를 지연시킬 수 있습니다. JVM 메모리 힙이 클수록 메모리 재생 이용 중에 경험할 수 있는 잠재적 지연은 더 길어집니다.

연결

클라이언트와 브로커간 연결의 수와 속도는 메시지 서비스가 처리할 수 있는 메시지 수와 메시지 전달 속도에 영향을 미칠 수 있습니다.

브로커 연결 제한

브로커에 대한 모든 액세스는 연결을 통해서 이루어집니다. 동시 연결 수에 대한 제한은 브로커를 동시에 사용할 수 있는 생성자나 사용자 클라이언트 수에 영향을 미칠 수 있습니다.

일반적으로 브로커에 대한 연결 수는 사용 가능한 스레드 수에 의해 제한됩니다. 전용 스레드 모델이나 공유 스레드 모델 중 하나를 지원하도록 Message Queue를 구성할 수 있습니다( 스레드 풀 관리 참조).

전용 스레드 모델은 각 연결이 전용 스레드를 가지므로 아주 빠르지만 연결 수가 사용 가능한 스레드 수에 의해 제한됩니다(연결당 하나의 입력 스레드와 하나의 출력 스레드 필요). 공유 스레드 모델은 연결 수에 대한 제한이 없지만 많은 연결 사이에서 스레드를 공유하며 이러한 연결이 사용 중인 경우에는 상당한 오버헤드와 처리량 지연이 발생합니다.

전송 프로토콜

Message Queue 소프트웨어를 사용하면 클라이언트가 다양한 저급 전송 프로토콜을 사용하여 브로커와 통신할 수 있습니다. Message Queue는 연결 서비스에 설명된 연결 서비스와 해당 프로토콜을 지원합니다.

프로토콜은 응용 프로그램 요구 사항(암호화, 방화벽을 통한 액세스 가능)을 기반으로 선택하지만 이 선택은 전체 성능에 영향을 미칩니다.

그림 11–2 전송 프로토콜 속도

여러 전송 프로토콜의 상대 속도를 보여 주는 다이어그램. 결과는 텍스트에 설명되어 있습니다.

테스트를 통해 높은 안정성 시나리오(영구 가입이 있고 AUTO_ACKNOWLEDGE 확인 모드를 사용하는 주제 대상에 1k의 지속성 메시지를 보냄)와 높은 성능 시나리오(영구 가입이 없고 DUPS_OK_ACKNOWLEDGE 확인 모드를 사용하는 주제 대상에 1k의 비지속성 메시지를 보냄)의 두 가지 경우에 대해 TCP와 SSL의 처리량을 비교했습니다.

일반적으로 프로토콜은 높은 안정성 사례에서 미치는 영향이 더 적습니다. 이는 아마도 높은 안정성 사례에서 필요한 지속성 오버헤드가 처리량을 제한하는 데 프로토콜 속도보다 더 중요한 요소이기 때문일 것입니다. 또는

메시지 서비스 구조

Message Queue 메시지 서비스는 단일 브로커로 구현되거나 다중 상호 연결 브로커 인스턴스로 구성된 클러스터로 구현될 수 있습니다.

브로커에 연결된 클라이언트 수가 늘어나고 전달되는 메시지 수가 늘어나면 파일 설명자, 스레드, 메모리 제한 같은 브로커의 자원 제한 사항이 초과하게 됩니다. 늘어나는 로드를 수용하는 한 가지 방법은 Message Queue 메시지 서비스에 브로커 인스턴스를 추가하여 클라이언트 연결과 메시지 라우팅 및 전달을 여러 브로커에 걸쳐 분산시키는 것입니다.

일반적으로 이러한 확장은 클라이언트, 특히 메시지 생성자 클라이언트가 클러스터 전체에 균등하게 분산되어 있는 경우에 가장 잘 작동합니다. 클러스터에 있는 브로커 사이의 메시지 전달과 관련된 오버헤드로 인해 제한된 연결 수나 메시지 전달 비율을 갖는 클러스터는 단일 브로커보다 더 낮은 성능을 보일 수 있습니다.

또한 브로커 클러스터를 사용하여 네트워크 대역폭을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 클러스터 내의 원격 브로커들 사이에는 느린 장거리 네트워크 링크를 사용하고 클라이언트와 해당 브로커 인스턴스의 연결에는 고속 링크를 사용할 수 있습니다.

클러스터에 대한 자세한 내용은 9 장, 브로커 클러스터 작업을 참조하십시오.

브로커 제한 및 동작

브로커가 처리해야 하는 메시지 처리량은 브로커가 지원하는 메시징 응용 프로그램의 사용 패턴에 달려 있습니다. 하지만 브로커는 메모리, CPU 사이클 등 자원이 제한되어 있습니다. 따라서 브로커가 넘치게 되어 응답하지 않거나 불안정하게 될 수 있습니다.

Message Queue 메시지 브로커에는 메모리 자원을 관리하고 브로커의 메모리 부족을 방지하기 위해 기본적으로 제공되는 메커니즘이 있습니다. 이러한 메커니즘은 브로커나 개별 물리적 대상이 보유할 수 있는 메시지 수나 메시지 바이트에 대한 구성 가능한 제한을 포함하며 물리적 대상 제한에 이르면 시작될 수 있는 동작 집합을 포함합니다.

이러한 구성 가능한 메커니즘은 세밀하게 모니터하고 조정하면 메시지 유입과 유출의 균형을 유지하여 시스템 과부하가 발생할 수 없도록 하는 데 사용할 수 있습니다. 이 메커니즘은 오버헤드를 사용하고 메시지 처리량을 제한하는 단점이 있지만 운영 무결성을 유지할 수 있습니다.

데이터 저장소 성능

Message Queue는 파일 기반 및 JDBC 기반 지속성 모듈을 모두 지원합니다. 파일 기반 지속성에서는 개별 파일을 사용하여 영구 데이터를 저장합니다. JDBC 기반 지속성은 JDBC™(Java Database Connectivity) 인터페이스를 사용하고 JDBC 호환 데이터 저장소가 필요합니다. 일반적으로 파일 기반 지속성은 JDBC 기반보다 빠르지만, JDBC 호환 저장소가 제공하는 중복 및 관리 제어 기능을 선호하는 사용자도 있습니다.

파일 기반 지속성의 경우 지속성 작업이 메모리 상태에서 데이터 저장소와 동기화되도록 지정하여 안정성을 최대화할 수 있습니다. 이렇게 하면 시스템 중단으로 인한 데이터 손실을 방지할 수 있지만 성능은 저하됩니다.

클라이언트 런타임 구성

Message Queue 클라이언트 런타임은 클라이언트 응용 프로그램에 Message Queue 메시지 서비스에 대한 인터페이스를 제공합니다. 이 클라이언트 런타임은 클라이언트가 물리적 대상에게 메시지를 보내고 대상으로부터 메시지를 받는 데 필요한 모든 작업을 지원합니다. 연결 팩토리 속성 값을 설정하여 클러이언트 런타임을 구성할 수 있으므로 연결 흐름 측정, 사용자 흐름 제한 및 연결 흐름 제한과 같은 다양한 동작 측면을 제어하여 성능 및 메시지 처리량을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기능과 기능을 구성하는 데 사용되는 속성에 대한 자세한 내용은 클라이언트 런타임 메시지 흐름 조정을 참조하십시오.

성능 향상을 위한 구성 조정

다음 절에서는 구성 조정이 성능에 미치는 영향에 대해 설명합니다.

시스템 조정

다음 절에서는 운영 체제, JVM 및 통신 프로토콜에서 조정할 수 있는 내용을 설명합니다.

Solaris 조정: CPU 사용률, 페이징/스왑/디스크 입출력

운영 체제 조정에 대해서는 시스템 설명서를 참조하십시오.

Java 가상 머신 조정

기본적으로 브로커는 192MB의 JVM 힙을 사용합니다. 이 크기는 대량의 메시지 로드를 처리하기에 비해 너무 작은 경우가 많으므로 늘리는 것이 좋습니다.

브로커가 Java 객체에서 사용되는 JVM 힙 공간을 소진하는 데 이르면 브로커는 흐름 제어, 메시지 스왑 등 여러 기술을 사용하여 메모리를 확보합니다. 아주 드물게 메모리를 확보하고 메시지 유입을 줄이기 위해 클라이언트 연결을 닫는 경우도 있습니다. 따라서, 이러한 경우가 발생하지 않도록 최대 JVM 힙 공간을 충분하게 설정하는 것이 좋습니다.

하지만, 최대 Java 힙 공간을 너무 높게 설정하면 브로커가 전체 시스템 메모리가 부족해 질 때까지 Java 힙 공간을 계속해서 증가시킬 수 있습니다. 그렇게 되면 성능이 감소하거나, 예상치 않은 브로커 충돌이 발생하거나, 시스템에서 실행 중인 다른 응용 프로그램 및 서비스의 동작에 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로 운영 체제 및 시스템에서 실행할 다른 응용 프로그램이 충분한 물리적 메모리를 사용할 수 있도록 해야 합니다.

일반적으로 정상 시스템 메모리와 최대 시스템 메모리를 평가하여 시스템 메모리 문제를 일으키지 않고 우수한 성능을 제공할 수 있도록 Java 힙 크기를 구성하는 것이 좋습니다.

브로커의 최소 및 최대 힙 크기를 변경하려면 브로커를 시작할 때 -vmargs 명령줄 옵션을 사용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

/usr/bin/imqbrokerd -vmargs "-Xms256m -Xmx1024m"

이 명령은 시작 Java 힙 크기를 256MB로 설정하고 최대 Java 힙 크기를 1GB로 설정합니다.

어떤 경우든 브로커 로그 파일을 확인하거나 imqcmd metrics bkr -m cxn 명령을 사용하여 설정을 확인합니다.

전송 프로토콜 조정

응용 프로그램 요구에 맞는 프로토콜을 선택했으면 선택한 프로토콜을 기반으로 추가 조정하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

다음 세 가지 브로커 등록 정보를 사용하여 프로토콜의 성능을 수정할 수 있습니다.

TCP 및 SSL 프로토콜의 경우 이러한 등록 정보는 클라이언트와 브로커 사이의 메시지 전달 속도에 영향을 미칩니다. HTTP 및 HTTPS 프로토콜의 경우 이 등록 정보는 웹 서버에서 실행 중인 Message Queue 터널 서블릿과 브로커 사이의 메시지 전달 속도에 영향을 미칩니다. HTTP/HTTPS 프로토콜의 경우 성능에 영향을 미칠 수 있는 추가 등록 정보가 있습니다( HTTP/HTTPS 조정 참조).

프로토콜 조정 등록 정보에 대해서는 다음 절에서 설명합니다.

nodelay

nodelay 등록 정보는 지정된 프로토콜의 Nagle 알고리즘(TCP/IP에서 TCP_NODELAY 소켓 수준 옵션 값)에 영향을 미칩니다. Nagle 알고리즘은 WAN(Wide-Area Network) 같은 느린 연결을 사용하는 시스템에서 TCP 성능을 향상시키는 데 사용됩니다.

이 알고리즘이 사용되면 TCP는 여러 개의 작은 데이터 청크가 원격 시스템으로 보내지지 않도록 데이터를 큰 패킷으로 묶으려고 합니다. 소켓에 기록된 데이터가 필요한 버퍼 크기를 채우지 못하는 경우 프로토콜은 버퍼가 채워지거나 특정 지연 시간이 경과될 때까지 패킷 전송을 지연합니다. 버퍼가 채워지거나 시간 초과가 발생하면 패킷을 보냅니다.

대부분의 메시징 응용 프로그램에서 패킷을 지연 없이 보내는 경우(Nagle 알고리즘을 사용하지 않는 경우) 최고의 성능을 냅니다. 이는 클라이언트와 브로커 사이의 상호 작용이 대부분 클라이언트가 데이터 패킷을 브로커에게 보내고 응답을 기다리는 요청/응답 상호 작용이기 때문입니다. 예를 들어, 일반적인 상호 작용에는 다음이 포함됩니다.

이러한 상호 작용에서 대부분의 패킷은 버퍼 크기보다 작습니다. 이는 Nagle 알고리즘이 사용되는 경우 브로커가 사용자에게 응답을 보내기 전에 몇 밀리초를 지연함을 의미합니다.

하지만 Nagle 알고리즘은 연결이 느리고 브로커 응답이 필요하지 않은 경우 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이런 것으로는 클라이언트가 비지속성 메시지를 보내는 경우나 클라이언트 확인을 브로커에서 확인하지 않는 경우(DUPS_OK_ACKNOWLEDGE 세션)를 들 수 있습니다.

inbufsz/outbufsz

inbufsz 등록 정보는 소켓에서 들어오는 데이터를 읽는 입력 스트립의 버퍼 크기를 설정합니다. 마찬가지로 outbufsz는 데이터를 소켓에 기록하기 위해 브로커가 사용하는 출력 스트림의 버퍼 크기를 설정합니다.

일반적으로 두 매개 변수 모두 보내거나 받는 평균 패킷보다 약간 큰 값으로 설정해야 합니다. 경험에 따르면 이 등록 정보 값을 평균 패킷에 1KB를 더한 크기(가장 가까운 KB값으로 반올림)로 설정하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 브로커가 본문 크기가 1KB인 패킷을 받는 경우 패킷의 전체 크기(메시지 본문 + 헤더 + 등록 정보)는 약 1200바이트입니다. inbufsz가 2KB(2048바이트)인 경우 적당한 성능을 제공합니다. inbufsz나 outbufsz를 이 크기보다 더 늘리면 성능은 약간 늘어날 수 있지만 각 연결에 필요한 메모리가 늘어나게 됩니다.

HTTP/HTTPS 조정

앞의 두 절에서 설명한 일반 등록 정보 이외에도 HTTP/HTTPS 성능은 클라이언트가 Message Queue 터널 서블릿을 호스트하는 웹 서버에 대해 HTTP 요청을 얼마나 빨리 보낼 수 있는지에 따라 제한됩니다.

단일 소켓에서 다중 요청을 처리하도록 웹 서버를 최적화해야 할 수 있습니다. JDK 버전 1.4 이상에서는 웹 서버에 대한 HTTP 연결이 유지되어(웹 서버 소켓이 열린 상태로 유지) 다중 HTTP 요청을 처리할 때 웹 서버에서 사용되는 자원을 최소화합니다. JDK 버전 1.4를 사용하는 클라이언트 응용 프로그램의 성능이 이전 JDK 릴리스로 실행 중인 같은 응용 프로그램보다 느린 경우 성능을 향상시키기 위해 웹 서버의 연결 유지 구성 매개 변수를 조정해야 할 수 있습니다.

이러한 웹 서버 조정과 더불어 클라이언트가 웹 서버를 폴하는 간격도 조정할 수 있습니다. HTTP는 요청 기반 프로토콜입니다. 따라서 HTTP 기반 프로토콜을 사용하는 클라이언트는 웹 서버에서 메시지가 대기 중인지 주기적으로 확인해야 합니다. imq.httpjms.http.pullPeriod 브로커 등록 정보(및 해당 imq.httpsjms.https.pullPeriod 등록 정보)는 Message Queue 클라이언트 런타임이 웹 서버를 폴하는 간격을 지정합니다.

pullPeriod 값이 -1(기본값)인 경우 클라이언트 런타임은 이전 요청이 반환되자마자 서버를 폴하여 개별 클라이언트의 성능을 최대화합니다. 따라서 각 클라이언트 연결이 웹 서버의 요청 스레드를 독점하여 웹 서버 자원이 고갈될 수 있습니다.

pullPeriod 값이 양수인 경우 클라이언트 런타임은 주기적으로 웹 서버에 요청을 보내 보류 중인 데이터가 있는지 확인합니다. 이 경우 클라이언트가 웹 서버의 요청 스레드를 독점하지 않습니다. 따라서 많은 수의 클라이언트가 웹 서버를 사용 중인 경우 pullPeriod를 양수로 설정하면 웹 서버 자원을 절약할 수 있습니다.

파일 기반 영구 저장소 조정

파일 기반 영구 저장소 조정에 대한 자세한 내용은 지속성 서비스를 참조하십시오.

브로커 조정

다음 절에서는 브로커 등록 정보를 조정하여 성능을 향상시키는 방법에 대해 설명합니다.

메모리 관리: 로드 하에서 브로커 안정성 증가

대상별 또는 시스템 전체 수준(모든 대상을 묶어서)에서 메모리 관리를 구성할 수 있습니다.

물리적 대상 제한 사용

물리적 대상 제한에 대한 자세한 내용은 6 장, 물리적 대상 관리을 참조하십시오.

시스템 전체 제한 사용

메시지 생성자가 메시지 사용자보다 넘치는 경향이 있는 경우 메시지가 브로커에 누적될 수 있습니다. 브로커에는 메모리가 부족한 경우 생성자를 억제하고 활성 메모리로부터 메시지를 스왑하는 메커니즘이 포함되어 있지만 브로커가 보관할 수 있는 전체 메시지 수와 메시지 바이트에 대해 엄격한 제한을 설정하는 것이 좋습니다.

imq.system.max_count 및 imq.system.max_size 브로커 등록 정보를 설정하여 이러한 제한을 제어합니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

imq.system.max_count=5000

위에서 정의한 값은 브로커가 전달되지 않은/확인되지 않은 메시지를 5000개까지만 보관함을 의미합니다. 추가로 보내는 메시지는 브로커에서 거부됩니다. 메시지가 지속성인 경우 생성자가 메시지를 보내려고 하면 예외가 발생합니다. 메시지가 비지속성인 경우 브로커는 메시지를 자동으로 삭제합니다.

메시지를 보낼 때 예외가 반환되면 클라이언트는 잠시 동안 일시 중지하고 전송을 다시 시도해야 합니다. 브로커에서 메시지를 받지 못해서 발생하는 예외는 없습니다. 예외가 발생된다면 송신측의 클라이언트에서 발생되는 예외뿐입니다.

다중 사용자 대기열 성능

여러 대기열 사용자가 단일 대기열 대상에서 메시지를 처리하는 효율성은 다음과 같은 구성 가능한 대기열 대상 속성에 따라 달라집니다.

최적의 메시지 처리량을 달성하려면 대기열의 메시지 생성 속도에 부합하는 충분한 활성 사용자의 수가 있어야 하며 대기열의 메시지를 그 사용 속도를 최대화할 수 있는 방식으로 라우팅한 다음 활성 사용자에게 전달해야 합니다. 여러 사용자 간에 메시지 전달의 균형을 조정하기 위한 일반 메커니즘에 대해서는 Sun Java SystemTM Message Queue Technical Overview에서 설명합니다.

메시지가 대기열에 누적되고 있는 경우 활성 사용자 수가 메시지 로드를 처리하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 또는 사용자에서 메시지 정체를 일으키는 일괄 처리 크기로 메시지가 사용자에게 전달되고 있을 수 있습니다. 예를 들어 일괄 처리 크기(consumerFlowLimit)가 너무 큰 경우 한 사용자가 대기열의 모든 메시지를 받는 동안 다른 활성 사용자는 메시지를 전혀 받지 못할 수 있습니다. 사용자가 아주 빠른 경우 이것은 문제가 되지 않을 수 있습니다.

하지만 사용자가 비교적 느린 경우 메시지를 사용자에게 균등하게 분산시켜야 하므로 일괄 처리 크기가 작은 게 좋습니다. 일괄 처리 크기가 작을수록 메시지를 사용자에게 전달하는 데 더 많은 오버헤드가 필요합니다. 그럼에도 불구하고 느린 사용자의 경우 작은 일괄 처리 크기를 사용하는 것이 결과적으로 성능 향상이 있습니다.

클라이언트 런타임 메시지 흐름 조정

이 절에서는 성능에 영향을 미치는 흐름 제어 동작에 대해 설명합니다( 클라이언트 런타임 구성 참조). 이러한 동작은 연결 팩토리 관리 객체의 속성으로 구성됩니다. 연결 팩토리 속성 설정에 대한 자세한 내용은 8 장, 관리 대상 객체 관리을 참조하십시오.

메시지 흐름 측정

클라이언트가 보내고 받는 메시지(페이로드 메시지)와 Message Queue 제어 메시지는 동일한 클라이언트 브로커 연결을 통해 전달됩니다. 제어 메시지가 페이로드 메시지 전달로 인해 일시 중단되면 브로커 확인과 같은 제어 메시지 전달이 지연될 수 있습니다. 이러한 유형의 혼잡을 막기 위해 Message Queue는 연결에서 페이로드 메시지의 흐름을 측정합니다.

페이로드 메시지는 imqConnectionFlowCount 연결 팩토리 속성에서 지정한 대로 설정된 수만 전달되도록 일괄 처리됩니다. 일괄 처리가 전달된 후에는 페이로드 메시지 전달이 일시 중지되고 보류 중인 제어 메시지만 전달됩니다. 페이로드 메시지의 추가 일괄 처리가 전달된 다음 보류 중인 제어 메시지가 전달되는 식으로 이러한 주기가 반복됩니다.

클라이언트가 브로커에 많은 응답을 요구하는 작업을 수행 중인 경우 imqConnectionFlowCount 값을 유지해야 합니다. 예를 들어, 클라이언트가 CLIENT_ACKNOWLEDGE or AUTO_ACKNOWLEDGE 모드, 지속성 메시지, 트랜잭션 또는 대기열 브라우저를 사용하고 있거나 클라이언트가 사용자를 추가 또는 제거하고 있는 경우가 있습니다. 반면 클라이언트에 연결에서 DUPS_OK_ACKNOWLEDGE 모드를 사용하는 단순 사용자만 있는 경우 성능을 저하시키지 않고 imqConnectionFlowCount를 늘릴 수 있습니다.

메시지 흐름 제한

메모리와 같은 로컬 자원 제한이 발생하기 전에 Message Queue 클라이언트 런타임이 처리할 수 있는 페이로드 메시지 수에 대한 제한이 있습니다. 이 제한에 가까워지면 성능에 악영향을 줍니다. 따라서 Message Queue에서는 연결을 통해 전달되고 클라이언트 런타임에 버퍼링되어 사용 대기 중일 수 있는 사용자당 메시지(또는 연결당 메시지) 수를 제한할 수 있습니다.

사용자 흐름 제한

클라이언트 런타임에 전달된 페이로드 메시지 수가 사용자의 imqConsumerFlowLimit 값을 초과하면 해당 사용자에 대해 메시지 전달이 중지됩니다. 해당 사용자의 사용되지 않은 메시지 수가 imqConsumerFlowThreshold에 설정된 값 이하로 떨어져야만 메시지 전달이 재개됩니다.

다음은 이러한 제한의 사용을 보여 주는 예입니다. 주제 사용자의 기본 설정을 고려해 보십시오.

imqConsumerFlowLimit=1000
imqConsumerFlowThreshold=50

사용자가 만들어지면 브로커는 초기 일괄 처리인 1000개의 메시지(있는 경우)를 일시 중지 없이 이 사용자에게 전달합니다. 1000개의 메시지를 보낸 다음 브로커는 클라이언트 런타임이 추가 메시지를 요청할 때까지 전달을 중지합니다. 클라이언트 런타임은 응용 프로그램이 메시지를 처리할 때까지 이 메시지들을 보관합니다. 그런 다음 클라이언트 런타임은 브로커에게 다음 일괄 처리를 보내도록 요청하기 전에 응용 프로그램이 적어도 메시지 버퍼 용량(imqConsumerFlowThreshold)의 50%(즉, 500개의 메시지)를 사용할 수 있도록 합니다.

같은 상황에서 임계값이 10%인 경우 클라이언트 런타임은 다음 일괄 처리를 요청하기 전에 응용 프로그램이 최소 900개의 메시지를 사용할 때까지 기다립니다.

다음 일괄 처리 크기는 다음과 같이 계산됩니다.

imqConsumerFlowLimit - (current number of pending msgs in buffer
)

따라서 imqConsumerFlowThreshold가 50%인 경우 다음 일괄 처리 크기는 응용 프로그램의 메시지 처리 속도에 따라 500과 1000 사이에서 변동될 수 있습니다.

imqConsumerFlowThreshold가 너무 높게 설정된 경우(100% 가까이) 브로커는 더 작은 일괄 처리를 보내는 경향이 있으므로 메시지 처리량이 떨어질 수 있습니다. 이 값이 너무 낮게 설정된 경우(0%에 근접) 브로커가 다음 집합을 전달하기 전에 클라이언트가 버퍼링된 나머지 메시지를 모두 처리할 수 있으므로 메시지 처리량이 다시 저하됩니다. 일반적으로 특정 성능이나 안정성 문제가 있는 경우가 아니라면 imqConsumerFlowThreshold 속성의 기본값을 변경할 필요가 없습니다.

사용자 기반 흐름 제어(특히 imqConsumerFlowLimit)는 클라이언트 런타임의 메모리 관리에 가장 좋은 방법입니다. 일반적으로 클라이언트 응용 프로그램에 따라 연결에서 지원해야 할 사용자 수, 메시지 크기 및 클라이언트 런타임에서 사용할 수 있는 전체 메모리 양에 대해 알고 있습니다.

연결 흐름 제한

하지만 일부 클라이언트 응용 프로그램의 경우 최종 사용자의 선택에 따라 사용자 수가 불확실할 수 있습니다. 이러한 경우에도 연결 수준 흐름 제한을 사용하여 메모리를 관리할 수 있습니다.

연결 수준 흐름 제어는 연결의 모든 사용자에 대해 버퍼링되는 전체 메시지 수를 제한합니다. 이 수가 imqConnectionFlowLimit의 값을 초과하면 전체 수가 연결 제한 아래로 떨어질 때까지 해당 연결을 통한 메시지 전달이 중지됩니다(imqConnectionFlowLimitEnabled를 true로 설정하는 경우에만 imqConnectionFlowLimit 속성을 사용할 수 있음).

세션의 대기열에 있는 메시지 수는 각 사용자의 메시지 로드와 세션을 사용하는 메시지 사용자 수의 함수입니다. 클라이언트가 메시지를 생성하거나 사용할 때 지연을 나타내는 경우 일반적으로 응용 프로그램을 재설계하여 메시지 생성자와 사용자를 여러 세션에 분산시키거나 세션을 여러 연결에 분산시킴으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다.