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웹 MQTT 플러그인을 사용하는 RabbitMQ와 Node.js: 성능 및 메모리 사용량 비교

Susan Sarandon
Susan Sarandon원래의
2024-11-02 20:56:02531검색

소개

실시간 효율적인 데이터 통신이 필요한 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 두 가지 기술은 웹 MQTT 플러그인을 사용하는 RabbitMQ와 Node.JS(Socket.IO)입니다. Web MQTT 플러그인이 포함된 RabbitMQ를 사용하면 WebSocket을 통해 MQTT 프로토콜을 사용하여 통신할 수 있으며, Node.JS(Socket.IO)는 이벤트를 실시간으로 효율적으로 처리하는 JavaScript 런타임을 제공합니다. 이 기사에서는 특히 알림, 데이터 다시 로드 및 대기열 관리와 같은 36가지 이벤트 처리에 대해 RabbitMQ의 성능 및 메모리 사용량을 웹 MQTT 플러그인 및 Node.JS(Socket.IO)와 비교합니다. 또한 이 설정이 최적인지 또는 추가 조정이 필요한지 분석합니다.


Web MQTT 플러그인을 사용한 RabbitMQ 개요

웹 MQTT 플러그인이 포함된 RabbitMQ란 무엇인가요?

RabbitMQ는 MQTT를 포함한 여러 프로토콜을 지원하는 메시지 브로커입니다. RabbitMQ의 웹 MQTT 플러그인을 사용하면 클라이언트가 MQTT 프로토콜을 사용하는 WebSocket을 통해 브로커와 통신할 수 있습니다. 이는 알림이나 데이터 큐잉과 같이 실시간 양방향 통신이 필요한 웹 기반 애플리케이션에 특히 유용합니다.

Web MQTT 플러그인을 이용한 RabbitMQ의 주요 기능

  1. WebSocket 통신: 웹 기반 클라이언트가 WebSocket을 통해 MQTT를 사용할 수 있도록 하여 서버와 브라우저 클라이언트 간의 직접 통신을 가능하게 합니다.
  2. 큐 및 주제 관리: 효과적인 메시지 트래픽 관리를 위해 대기열 및 주제 구성을 지원합니다.
  3. 보존 메시지: 새로 연결된 클라이언트가 재요청 없이 최신 정보를 받을 수 있도록 마지막 메시지를 저장합니다.
  4. 경량 메시지를 위한 높은 확장성: 데이터 다시 로드 및 알림 대기열과 같이 대기 시간이 짧은 실시간 알림을 보내는 애플리케이션에 이상적입니다.

Node.JS(Socket.IO) 개요

Node.JS(Socket.IO)란 무엇인가요?

Node.JS(Socket.IO)는 Chrome의 V8 엔진을 기반으로 구축된 JavaScript 런타임으로, 비차단 I/O 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 맥락에서 server.js는 애플리케이션 요구 사항에 따라 WebSocket 또는 HTTP 프로토콜을 통해 알림 이벤트, 데이터 다시 로드 및 대기열을 관리하는 데 사용됩니다.

Node.JS(Socket.IO) 주요 기능

  1. 비차단 I/O: 다른 작업을 차단하지 않고 여러 요청을 동시에 처리할 수 있어 이벤트 중심 애플리케이션에 이상적입니다.
  2. 이벤트 중심 아키텍처: 특정 이벤트가 발생할 때만 코드를 실행하여 리소스 소비를 줄입니다.
  3. 양방향 통신: Node.JS(Socket.IO)는 WebSocket을 통해 클라이언트와 서버 간의 지속적인 양방향 통신이 필요한 실시간 애플리케이션에 적합합니다.
  4. 효율성 및 응답성: 알림 및 대기열 관리 등 다수의 I/O 기반 연결을 효율적으로 처리합니다.

과제와 한계

웹 MQTT 플러그인이 포함된 RabbitMQ

  1. 리소스 소비: RabbitMQ는 특히 웹 MQTT 플러그인을 사용하면 많은 양의 메시지를 처리하기 위해 많은 메모리와 CPU를 소비할 수 있습니다. 이번 테스트에서 RabbitMQ는 약 5.2%의 CPU 사용량을 보여줬는데, 이는 상대적으로 높지만 메시지 브로커로서는 합리적인 수치입니다.
  2. 높은 부하 시 지연 시간: 부하가 매우 높은 경우 메시지 전달에 약간의 지연 시간이 발생할 수 있으며 이는 실시간 성능에 크게 의존하는 애플리케이션에 영향을 미칠 수 있습니다.
  3. 더 복잡한 구성: Node.JS(Socket.IO)에 비해 웹 MQTT 플러그인이 포함된 RabbitMQ는 특히 대기열, 주제 및 바인딩 설정에 더 많은 초기 구성이 필요합니다.

Node.JS(Socket.IO)

  1. 단일 스레드: Node.JS(Socket.IO)는 단일 스레드를 사용하므로 CPU 집약적인 작업이 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 테스트에서 CPU 사용량은 50.5%에 도달했는데, 이는 단일 스레드 애플리케이션의 경우 높은 수치이며 지연이 발생할 수 있습니다.
  2. 메모리 누수: Node.JS(Socket.IO) 애플리케이션을 제대로 관리하지 않으면 특히 이벤트 활동이 많은 장기 실행 애플리케이션에서 메모리 누수가 발생할 수 있습니다.
  3. 외부 라이브러리에 대한 종속성: Node.JS(Socket.IO)는 유지 관리되지 않으면 전체 성능에 영향을 미칠 수 있는 많은 타사 라이브러리에 의존하는 경우가 많습니다.

한눈에 보는 성능 분석

RabbitMQ with Web MQTT Plugin vs. Node.js : Performance and Memory Usage Comparison

RabbitMQ with Web MQTT Plugin vs. Node.js : Performance and Memory Usage Comparison

프로세스 개요

  • 웹 MQTT 플러그인이 포함된 RabbitMQ:
    • CPU 사용량: 5.2%
    • 메모리 사용량: 2.8%(가상 5.97GB, 상주 887MB)
    • 가동 시간: 18시간 26분
  • Node.js(server.js):
    • CPU 사용량: 50.5%
    • 메모리 사용량: 0.4%(가상 1.04GB, 상주 257MB)
    • 가동 시간: 4시간 1분

이 수치는 각 서비스가 리소스를 어떻게 소비하는지에 대한 초기 인상을 제공합니다.

CPU 사용량 비교

  • RabbitMQ는 38개의 이벤트(알림, 데이터 다시 로드 및 대기열 관리 작업)를 관리하고 있음에도 불구하고 CPU 사용량이 상대적으로 적습니다. 5.2%만 소비합니다. 이러한 낮은 CPU 사용량은 메시지 처리 및 비동기 통신에 최적화되어 있는 RabbitMQ의 특징입니다.
  • Node.js(server.js)는 50.5%로 훨씬 더 많은 CPU를 소비하고 있습니다. 이러한 높은 사용량은 server.js가 WebSocket 연결 관리, 요청 처리 또는 실시간 데이터 처리와 관련된 보다 계산 집약적인 작업을 처리할 수 있음을 나타냅니다. 이러한 높은 CPU 사용량은 로드가 높거나 추가 애플리케이션이 동시에 실행될 때 서버 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

메모리 사용량 비교

  • RabbitMQ는 887MB 상주 메모리로 더 높은 메모리 사용량을 보여줍니다. 이는 웹 MQTT 플러그인을 통해 지속적인 WebSocket 연결 및 MQTT 메시징을 처리하는 메시징 브로커에 적합합니다. 가상 메모리 공간(5.97GB)은 높지만 이는 일반적으로 실제 메모리 사용이 아닌 사전 할당으로 인한 것입니다.
  • Node.js(server.js)는 상주 메모리가 257MB에 불과하여 메모리 공간이 훨씬 적습니다. Node.js 애플리케이션은 일반적으로 메모리 공간이 작지만 작업의 복잡성에 따라 커질 수 있습니다. 여기에서 상대적으로 낮은 메모리 사용량은 작업 처리에 잘 최적화되어 있음을 시사하지만 높은 CPU 사용량은 CPU 바인딩된 작업에서 일부 비효율성을 나타낼 수 있습니다.

가동 시간 및 안정성

  • RabbitMQ는 18시간 이상의 가동 시간을 가지며 최소한의 CPU를 사용하므로 장기간에 걸쳐 안정적이고 효율적임을 나타냅니다.
  • Node.js(server.js)는 4시간 동안만 실행되었지만 CPU의 많은 부분을 소비하고 있습니다. 이러한 CPU 사용 추세가 계속되면 병목 현상이 발생할 수 있으며 특히 높은 가동 시간이 예상되는 프로덕션 환경의 경우 다시 시작하거나 최적화해야 할 수 있습니다.

시스템 성능에 미치는 영향

  • 웹 MQTT 플러그인을 사용하는 RabbitMQ는 CPU 요구량이 적고 메모리 사용량이 적당한 것으로 보입니다. 따라서 대기 시간을 최소화하면서 처리량이 높은 메시징이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 현재 리소스 사용량이 과도해 보이지는 않지만 메시지 브로커가 많은 양의 영구 메시지로 인해 메모리 사용량을 누적할 수 있으므로 더 긴 가동 시간 동안 메모리를 모니터링하는 것이 좋습니다.
  • Node.js(server.js) CPU 사용량이 50.5%인 경우 CPU 제한적일 수 있으며, 이는 다른 프로세스에 영향을 미치거나 높은 부하에서 시스템 응답성을 감소시킬 수 있음을 나타냅니다. server.js가 WebSocket 연결을 처리하는 경우 비동기 작업을 위해 코드를 최적화하거나 일부 프로세스를 오프로드하면 CPU 사용량을 줄일 수 있습니다. Node.js의 높은 CPU 사용량은 특히 더 많은 이벤트를 처리하기 위해 서버를 확장해야 하는 경우 여러 인스턴스에 걸쳐 로드 밸런싱이 필요함을 시사할 수도 있습니다.

최적화 권장사항

  • RabbitMQ: RabbitMQ의 메모리 사용량은 적당하지만, 특히 이벤트 볼륨이 증가하는 경우 시간이 지남에 따라 무제한으로 증가하지 않도록 모니터링하는 것이 좋습니다.
  • Node.js(server.js):
    • CPU 사용량 최적화: CPU 집약적인 작업에 대한 코드나 비동기 처리로 이점을 얻을 수 있는 동기 코드를 검토하세요.
    • 벤치마크 및 로드 테스트: 스트레스 테스트를 수행하여 동시 이벤트가 많아지면 server.js CPU 사용량이 더 증가하는지 확인합니다. 이는 특정 코드 병목 현상을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
    • 확장: 특히 일반적인 워크로드에서 높은 CPU 사용량이 지속되는 경우 로드 밸런서 뒤에서 여러 인스턴스를 실행하여 server.js의 수평적 확장을 고려하세요.

지연

  • 웹 MQTT 플러그인이 포함된 RabbitMQ: 일반적으로 대기 시간이 짧으며 특히 경량 메시지의 실시간 통신에서 알림 및 데이터 다시 로드 시나리오에 이상적입니다.
  • Node.JS(Socket.IO): 지연 시간은 짧지만 CPU 부하가 높으면 특히 애플리케이션이 CPU 집약적인 이벤트를 처리하는 경우 지연이 발생할 수 있습니다.

결론

웹 MQTT 플러그인이 포함된 RabbitMQ는 실시간 메시지 처리가 필요한 애플리케이션, 특히 알림, 데이터 다시 로드 및 대기열 관리를 포함한 36개 이벤트에 적합한 선택입니다. CPU 사용량이 약 5.2%인 RabbitMQ는 특히 짧은 대기 시간과 양방향 통신이 필요한 경우 높은 메시지 전달 로드에 안정적입니다.

Node.JS(Socket.IO)는 양방향 통신이 가능한 이벤트 중심 아키텍처가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. 그러나 CPU 사용량이 50.5%에 도달하면 높은 CPU 처리가 필요한 시나리오에서는 애플리케이션이 제한될 수 있습니다. 따라서 사용량이 계속해서 증가한다면 클러스터링이나 작업자 스레드와 같은 솔루션을 고려할 수 있습니다.

전체:

  • 웹 MQTT 플러그인이 포함된 RabbitMQ: 대규모 메시징 및 알림이 필요한 애플리케이션에 적극 권장됩니다. 또한 WebSocket을 통해 연결 및 메시지 관리를 효율적으로 단순화합니다.
  • Node.JS(Socket.IO): 빠른 응답과 양방향 통신이 필요하지만 CPU 부하를 줄이기 위해 추가 조정이 필요할 수 있는 웹 애플리케이션에 이상적입니다.

Glances를 통한 성능 분석을 통해 두 기술 모두 각 프로세스에서 가장 높은 CPU 사용량 값을 캡처하여 결과를 입증했는데, 이는 이 시나리오에 매우 적합합니다. 그러나 전체 시스템 성능에 영향을 줄 수 있는 CPU 또는 메모리 사용량의 급증을 방지하려면 정기적인 모니터링이 필요합니다.

내가 틀렸다면 정정해주세요 ?

참고: 테스트에 대한 제안 사항이 있는 경우 아래에 의견을 남겨주시고 클라이언트와 서버 간 실시간 통신을 위한 다른 도구를 추천해 주시기 바랍니다.

문서:
https://www.rabbitmq.com/docs/web-mqtt
https://socket.io/docs/v4/

위 내용은 웹 MQTT 플러그인을 사용하는 RabbitMQ와 Node.js: 성능 및 메모리 사용량 비교의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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