CloudWatch Métricas disponíveis para o Amazon SQS

Para filas padrão, se uma mensagem for recebida três vezes ou mais e não for excluída, o SQS a moverá para o final da fila. A métrica, então, refletirá a idade da próxima mensagem que não excedeu o limite de recebimento. Essa reordenação ocorre mesmo quando uma política de redirecionamento está em vigor.

As mensagens com pílulas venenosas (aquelas recebidas repetidamente, mas nunca excluídas) são excluídas dessa métrica até serem processadas com sucesso.

Quando uma mensagem é movida para uma DLQ após ultrapassar o valor de maxReceiveCount, a idade é redefinida. Nesse caso, a métrica da DLQ reflete a hora em que a mensagem foi movida, não quando foi enviada originalmente.

As filas FIFO não reordenam as mensagens para preservar a ordem. Uma mensagem com falha bloqueia seu grupo de mensagens até que seja excluída ou expire. Se uma DLQ estiver configurada, a mensagem será enviada para lá depois que o limite de recebimento for atingido.

Uma mensagem é considerada em trânsito depois de ser recebida da fila por um consumidor, mas ainda não foi excluída ou expirou.

Essa métrica ajuda a solucionar problemas e otimizar o throughput da fila FIFO. Valores altos geralmente indicam uma forte simultaneidade.

Se a fila tiver grande acúmulo e esse valor permanecer baixo, considere escalar os consumidores ou aumentar o número de grupos de mensagens ativos.

Para limites de throughput e mensagens em trânsito, consulte Cotas do Amazon SQS.

Aplica-se às filas configuradas com um atraso padrão e às mensagens individuais enviadas com um parâmetro DelaySeconds.

As mensagens atrasadas permanecem ocultas dos consumidores até que o período de atraso expire, o que pode afetar a percepção do acúmulo ou do throughput da fila.

As mensagens entram no estado de trânsito após serem enviadas a um consumidor por meio da API ReceiveMessage.

Essas mensagens são temporariamente ocultadas de outros consumidores durante a janela de tempo limite de visibilidade.

Use essa métrica para rastrear atrasos no processamento de mensagens ou consumidores presos.

Reflete acúmulo sendo atualmente processado na fila.

Não há limite rígido de quantas mensagens podem ser acumuladas, mas elas estão sujeitas ao período de retenção configurado pela fila.

Um valor consistentemente alto pode indicar consumidores subprovisionados ou lógica de processamento paralisada.

Essa métrica pode ajudar a identificar ineficiências no comportamento da pesquisa ou instâncias de consumidores subutilizados.

Valores altos podem ocorrer quando a fila está vazia, o consumidor usa uma sondagem curta ou as mensagens estão sendo processadas de forma mais rápida do que são produzidas.

Esse não é um indicador preciso do estado da fila. Ela reflete o comportamento do lado do serviço e pode incluir novas tentativas.

O SQS desduplica mensagens com base no hash MessageDeduplicationId ou baseado em conteúdo (se ativado).

Um valor alto pode indicar que um produtor está enviando repetidamente a mesma mensagem dentro da janela de desduplicação de 5 minutos.

Use essa métrica para solucionar problemas de lógica redundante do produtor ou confirmar se a desduplicação está funcionando conforme o esperado.

Essa métrica conta todas as operações de exclusão bem-sucedidas, mesmo que a mesma mensagem seja excluída mais de uma vez.

Os motivos comuns para higher-than-expected valores incluem:

Use essa métrica para monitorar o sucesso do processamento de mensagens, mas não a trate como uma contagem exata de mensagens exclusivas excluídas.

Isso inclui todas as mensagens retornadas aos consumidores, incluindo aquelas que são posteriormente retornadas à fila devido à expiração do tempo limite de visibilidade.

Uma única mensagem pode ser recebida várias vezes se não for excluída, o que pode fazer com que essa métrica exceda o número de mensagens enviadas.

Use isso para rastrear a atividade do consumidor, mas não a trate como uma contagem de mensagens exclusivas processadas.

Chamadas manuais para SendMessage ou SendMessageBatch são contabilizadas, incluindo aquelas direcionadas a uma DLQ.

As mensagens que são movidas automaticamente para uma DLQ após excederem a maxReceiveCount não são incluídas nessa métrica.

Como resultado, NumberOfMessagesSent pode ser menor que NumberOfMessagesReceived —especialmente se as políticas de redirecionamento estiverem transferindo muitas mensagens para os DLQs bastidores.

Essa métrica não aparecerá no CloudWatch console até que a fila receba sua primeira mensagem.

Use essa métrica para rastrear o tamanho de cada mensagem em bytes. Isso é útil para analisar tendências de carga útil ou estimar o custo de throughput.

O tamanho máximo da mensagem para o SQS é de 1 MiB.

Ajuda a identificar possíveis problemas com vizinhos barulhentos em ambientes multilocatário, rastreando grupos de mensagens que consomem recursos desproporcionais.

Use essa métrica para definir alarmes que são acionados quando o número de grupos barulhentos exceder o limite aceitável, indicando possíveis problemas de equidade na fila.

Fornece visibilidade do acúmulo de filas para grupos de mensagens de taxa padrão, excluindo mensagens de vizinhos barulhentos.

Ajuda a identificar o verdadeiro acúmulo de processamento para grupos de mensagens típicos ao filtrar o impacto de vizinhos barulhentos.

Rastreia mensagens em andamento (sendo processadas, mas ainda não excluídas) de grupos de mensagens bem comportados.

Use essa métrica para monitorar o throughput de grupos de mensagens normais e detectar gargalos de processamento que não sejam causados por vizinhos barulhentos.

Ajuda a monitorar o acúmulo de mensagens atrasadas de grupos de mensagens com padrões de throughput normais ou esperados (em oposição a grupos de alto volume ou barulhentos)

Útil para entender os requisitos futuros de processamento e o planejamento de capacidade para workloads típicas.

Usado para monitorar a conformidade do SLA e detectar gargalos de processamento em grupos de mensagens com padrões de throughput normais ou esperados (em oposição a grupos de mensagens de alto volume ou barulhentas que, de outra forma, poderiam distorcer a métrica).

Use essa métrica para definir alarmes para tempos limite de processamento de mensagens que ignoram mensagens transformadas em antigas artificialmente de vizinhos barulhentos.