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Spring Cloud Gateway 、Zuul、EdgeService性能对比

日期:2019-11-12点击:434


关键字:网关,Zuul,Gateway,Spring Cloud, ServiceComb,Edge Service性能测试,微服务


作者 | 李昂


导读


本文对几种流行的 API 网关以关键指标 RPS 为依据,利用 wrk 做出性能测评并且给出结论。本文所有使用的软件、命令、以及代码均在文中注明,以便读者搭建本地环境进行测试。注意性能测试的数据在不同的运行环境中差别较大,但总体上来说各项数据会成比例变化,本文的测试过程和结论可以较准确地反应出各 API 网关之间的性能差异。


背景知识介绍


API 网关


近些年来,在云时代的背景下,为了适应互联网和大数据的高速发展,随着微服务架构的持续火热,对 API 网关的诉求越来越强烈,API 网关的产品也层出不穷。除了传统的 Zuul 和 SpringCloud Gateway, 还诞生了很多优秀的网关,本文选取了Edge Service 作为比较对象与传统的网关进行了 API 网关的性能测评。


究竟是久经沙场的老牌网关更经得起考验,还是新兴的网关性能更优?本文将给出详细的测评过程和结果。

 

Netflix Zuul

Zuul 在这三个网关中是最早诞生的,其 github repo 早在 2013 年之前就已经存在,同年开始进入大众视野,崭露头角。虽然 Zuul 诞生较早,也占据着不小的市场份额,但由于 Zuul本身是基于阻塞io开发的,在如今的网关市场上,相较其他的产品,性能上稍显马力不足。

Spring Cloud Gateway

Gateway 建立在 Spring Framework 5,Project Reactor 和 Spring Boot 2 上,不同于 Zuul 的阻塞 IO,Gateway使用的是非阻塞 IO,相较 Zuul 具备更好的内核性能;同时与Spring紧密集成,对于开发者而言,成为了一个整合方便,使用方便,性能高的产品,有着良好的生态市场作为依托。
其实,Spring Cloud 最开始是整合 Zuul 作为网关解决方案,但是随着时间的推移,BIO 的局限性不断暴露,捉襟见肘,Spring 开始考虑另寻他路。自此,Spring Cloud Gateway 网关亮相面世。而这一产品也确实经受住了时间的考验,成为了业界最佳的网关选择之一。

ServiceComb EdgeService

EdgeService 来自于 Apache 开源项目 apache/servicecomb-java-chassis,其主项目 Apache ServiceComb 是由华为公司于2017年捐献给 Apache孵化,并于次年 10 月 24 日宣布毕业,也是业界首个在Apache 孵化毕业的顶级开源微服务项目。
在如今的云原生时代背景下, EdgService 能很好的适应发展变革与鹿场角逐,由于自带微服务场景的基因,所以 EdgeService 天生适用于在微服务场景,并且和 ServiceComb-Java-Chassis 完美集成,更好的融入微服务项目,具体信息可以参考 EdgeService文档

性能测试


环境准备:

 

  • 硬件环境:三台机器,分别运行服务端程序,网关程序和压测程序
    • CPU: 4vCPU Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz
    • 内存:8GB
  • 软件环境:
    • wrk

工程文件:


本文涉及到的所有代码可从 https://github.com/AngLi2/api-gateway-benchmark 获取:  

其中:

  • origin:为本次性能测试的被调用服务文件,测试中在 192.168.0.5:8080 端口启动
  • zuul: 为 zuul 网关程序,将请求分发到 origin,测试中在 192.168.0.152:8081 端口启动
    • odependency依赖的 spring-cloud-starter-zuul 版本为 1.4.7.RELEASE,对应的 Zuul 版本为 1.3.1
  • gateway: 为 gateway 网关程序,将请求分发到 origin,测试中在 192.168.0.152:8082 端口启动
    • odependency依赖的 spring-cloud-starter-gateway 版本为 2.1.2.RELEASE
  • edgeservice: 为 edgeservice 网关程序,将请求分发到 origin,测试中在 192.168.0.152:8083 端口启动
    • odependency依赖的 org.apache.servicecomb:edge-core 版本为 1.2.0.B006

关键配置:


不同的网关使用的是不同的配置方法,但最终的效果一致,并不影响网关的使用和性能(并不会对网关的使用和性能造成影响)。


Netflix Zuul:


通过 application.properties 进行配置:

zuul.routes.demo.path=/* zuul.routes.demo.url=http://192.168.0.5:8080


Spring Cloud Gateway:


通过 Bean 注入的方式进行配置:

@Bean public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {     return builder.routes()             .route(r -> r.path("/checked-out")                     .uri("http://192.168.0.5:8080/checked-out")             ).build(); }

ServiceComb EdgeService


由于 EdgeService 主要是针对微服务,需要先注册 REST 服务的 endpoint、接口契约等信息,所以这里的配置稍显复杂,如果直接使用 ServiceComb 的微服务解决方案(服务中心,配置中心)等,会方便很多,感兴趣的同学可以参考《21天微服务实践》中的网关部分实践一下。


1.根据 REST 接口编写 Java 接口类

@Path("/checked-out") @Api(produces = MediaType.TEXT_PLAIN) public interface Service { @GET String getCheckedOut(); }


2.根据 endpoint 调用方法并且注册:

String endpoints="rest://192.168.0.5:8080"; RegistryUtils.getServiceRegistry().registerMicroserviceMappingByEndpoints( "thirdPartyService", "0.0.1", Collections.singletonList(endpoints), Service.class );


3.网关配置文件(这里的 loadbalance 只是为了 edgeservice 调用,实际只有一个被调用实例),此处 maxPoolSize 设置成了20,原因如下:
在没有进行 maxPoolSize 的设置的时候,使用 netstat -apn | grep 192.168.0.5 | grep ESTA | wc -l 查询连接数,发现只建立了 20 条连接。参考 ServiceComb 文档,可以看出链接数为 verticle-count * maxPoolSize,而 maxPoolSize 的默认值只有5,而 verticle-count 的默认值为:

  • 如果CPU数小于8,则取CPU数
  • 如果CPU数大于等于8,则为8

因为测试环境的 CPU 读数为4,所以总链接数只有 4 * 5 = 20,而 Spring Cloud Gateway 的总链接数测试的时候一直在 90 多,所以这里为了保证测评公平有效,将 maxPoolSize 设置成 20。
事实上,即使在 EdgeService 的链接数为 20 的情况下,测试时也比 Spring Cloud Gateway 链接数 90 的表现要好一点,读者们可以自己尝试一下。

servicecomb: rest: address: 127.0.0.1:8083 client: connection: maxPoolSize: 20 http: dispatcher: edge: default: withVersion: false enabled: true prefix: rest prefixSegmentCount: 2

 

测试过程:


早期方案使用 Apache Benchmark 进行压力测试,得出的结论和预期的大相径庭,基于 rxNetty 的 Spring Cloud Gateway 比 Zuul 表现还差一大截,而且在进行长连接测试的时候 Spring Cloud Gateway 直接卡死。
这个问题在 github 的 spring-cloud-gateway 的 Issues 区早有提及: Throughput problems when compared with Netflix Zuul and Nginx
Issue 被提出是因为有人提出用 Apache Benchmark 对 Spring Cloud Gateway, Netflix Zuul 和 Nginx 进行压测,发现结果如下:

Experiment     Mean Time Per Request (ms)    Request Per Second
Nginx reverse proxy 32.085 6233.40
Zuul (after warmup) 28.422 7036.90
Spring Cloud Gateway 229.058 873.14

     
通过 Issue 的回复区的:Add support for HTTP 1.0 关联问题,我们可以找到很多关于 rxNetty 不支持 HTTP1.0 的 Issues,这里列出来几个,有兴趣的读者可以点进去看看:

至此,得出 Apache Benchmark 并不能很好地测试出网关的性能,转而使用 wrk 进行测试(Spring Cloud Gateway 官方使用的性能测试工具也是这个,后文会有提及)。wrk 默认工作于长连接模式,有效地减少了断连建连的损耗,可以比较真实地反映出网关的性能。

对原始服务进行测试:


1.运行命令:wrk -t12 -c100 -d300s http://192.168.0.5:8080/checked-out
2.得到结果如下:

Running 5m test @ http://192.168.0.5:8080/checked-out 12 threads and 100 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 2.94ms 1.18ms 56.41ms 81.59% Req/Sec 2.76k 228.24 3.76k 72.32% 9906220 requests in 5.00m, 1.25GB read Requests/sec: 33014.70 Transfer/sec: 4.26MB


3.根据测试结果,可以得到延时服务的 RPS 和平均延时为:

  • RPS:33014.70 请求/秒
  • Average Latency: 2.94ms

Netflix Zuul


1.运行命令: wrk -t12 -c100 -d300s http://192.168.0.5:8081/checked-out
2.得到结果如下:

Running 5m test @ http://192.168.0.152:8081/checked-out 12 threads and 100 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 12.39ms 21.27ms 1.15s 91.90% Req/Sec 1.10k 264.62 2.09k 72.43% 3953807 requests in 5.00m, 735.99MB read Requests/sec: 13175.21 Transfer/sec: 2.45MB


3.根据测试结果,可以得到 Netflix Zuul 的 RPS 和平均延时为:

  • RPS:13175.21 请求/秒
  • Average Latency: 12.39ms

4.在性能测试的过程中使用 top 看一下 CPU 使用情况,基本满负载运行: 

 

Spring Cloud Gateway


1.运行命令: wrk -t12 -c100 -d300s http://192.168.0.152:8082/checked-out
2.得到结果如下:

Running 5m test @ http://192.168.0.152:8082/checked-out   12 threads and 100 connections   Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev     Latency     4.95ms    9.96ms 539.29ms   98.96%     Req/Sec     1.82k   222.74     2.39k    91.81%   6507221 requests in 5.00m, 850.19MB read Requests/sec:  21685.14 Transfer/sec:      2.83MB


3.根据测试结果,可以得到 Spring Cloud Gateway 的 RPS 和平均延时为:

  • RPS:21685.14 请求/秒
  • Average Latency: 4.95ms

4.在性能测试的过程中使用 top 看一下 CPU 使用情况,基本满负载运行:

 

 

ServiceComb EdgeService


1.运行命令: wrk -t12 -c100 -d300s http://192.168.0.152:8083/rest/thirdPartyService/checked-out
2.得到结果如下:

Running 5m test @ http://192.168.0.152:8083/rest/thirdPartyService/checked-out   12 threads and 100 connections   Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev     Latency     3.80ms    4.67ms 300.59ms   97.98%     Req/Sec     2.27k   309.82     3.10k    86.53%   8144028 requests in 5.00m, 1.03GB read Requests/sec:  27139.19 Transfer/sec:      3.52MB


3.提取 RPS 数据,可以得到 EdgeService 的测试 RPS 为:27139.19 请求/秒
4.在性能测试的过程中使用 top 看一下 CPU 使用情况,基本满负载运行:

 

 

测试结果:


对测试的数据进行表格分析对比,分别给出平均时延、RPS 和性能损失((原服务的 RPS - 网关的 RPS) / 原服务的 RPS)表格如下图所示:

服务 平均时延(ms) RPS 性能损失
Origin 2.94 33014.70 0
Netflix Zuul 12.39 13175.21 60.09%
Spring Cloud Gateway 4.95 21685.14 34.32%
ServiceComb EdgeService 4.01 27139.19 17.80%

 
可以看出,在硬件环境完全相同,并且 CPU消耗基本一致的情况下,以 RPS 为性能指标(以性能损失为性能指标的话,差异更大,这里参考业界做法,以 RPS 为指标),Spring Cloud Gateway 的性能比 Netflix Zuul 好将近一倍,而 Edge Service是 Spring Cloud Gateway 的 1.25 倍多,这还是在 EdgeService 的链接数劣于 Spring Cloud Gateway 20% 左右的情况下的数据,如果将 EdgeService 的链接数设置和 Spring Cloud Gateway 一致,性能会相差更大,有兴趣的读者可以自己尝试一下。


结论:


Spring Cloud Gateway 的性能比 Zuul 好基本上已经是业界公认的了,实际上,Spring Cloud Gateway 官方也发布过一个性能测试,这里节选如下数据:

Proxy Avg Latency Avg Req
gateway 6.61ms 3.24k
linkered 7.62ms 2.82k
zuul 12.56ms 2.09k
none 2.09ms 11.77k

*该表格数据来自于 spring-cloud-gateway-bench


因为我们的测试机器部署在同一个局域网,所以性能损失均要低于 spring-cloud-gateway-bench 官方的测试数据,但是从测试结果看来基本一致。网关的性能和其实现方式也有很大的关系:

  • Netflix Zuul: 测试版本为 1.x,基于阻塞 io
  • Spring Cloud Gateway: 前面已经提到过,基于 RxNetty,异步非阻塞
  • ServiceComb EdgeService:为 ServiceComb 的子项目,基于 vert.x,也是异步非阻塞

同样基于异步非阻塞,EdgeService 的性能明显优于 Spring Cloud Gateway,可以看出网关的性能不仅和底层实现有关,和内部实现方式和优化也有很大的关系。参考 ServiceComb 的官方文档,可以发现 EdgeService 还支持接入 rest 自动变成 highway 转调,性能更高。这里因为协议层面不一样,就不放出来做对比了,对性能有极致要求的可以采用这种模式。


在 2018 年终于发布了 Zuul 2.x 之后,Netflix 给出了一个比较模糊的数据,大致 Zuul2 的性能比 Zuul1 好 20% 左右。然而从测试数据看来即使性能提升一半也完全比不上 Spring Cloud Gateway 的,更不用说 EdgeService 了。看来 Zuul 2.x 并没有把异步非阻塞的性能发挥出来。
竞争是发展的催化剂。在这个网关服务层出不穷的年代,各公司都铆足力气打造自己的网关产品,尽量让自己的产品成为用户的第一选择。而广大开发者也在享受这样的红利,使用高性能的网关来开发自己的应用。作为广大开发者的一员,我们欣然接受这样良性竞争的出现,并且也乐于尝试市面上出现的任何新产品,谁也说不准某一个产品以后就会成为优选的代名词。虽然从现在网关的性能差距看来,后发优势明显,但在可预见的将来,各网关迟早会到达性能瓶颈,在性能差距不大并且产品稳定之后,就会有各种差异化特性出现。而等到网关产品进入百舸争流的时代之后,用户就可以不再根据性能,而是根据自己的需求选择适合的网关服务了。


参考资料


https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-gateway/issues
https://github.com/reactor/reactor-netty/issues
https://github.com/ReactiveX/RxNetty/issues
https://github.com/spring-projects/spring-framework/issues
https://github.com/spencergibb/spring-cloud-gateway-bench
https://docs.servicecomb.io/java-chassis/zh_CN
http://www.itmuch.com/spring-cloud-sum/performance-zuul-and-gateway-linkerd/
https://blog.csdn.net/j3T9Z7H/article/details/81025180
https://www.zhihu.com/question/67498050
https://www.jianshu.com/p/52c2fd448f24
https://www.w3xue.com/exp/article/20197/48191.html

原文链接:https://my.oschina.net/u/3823482/blog/3128692
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