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.