idou老师教你学Istio 04:Istio性能及扩展性介绍

栏目: 后端 · 发布时间: 5年前

内容简介:Istio的性能问题一直是国内外相关厂商关注的重点,Istio对于数据面应用请求时延的影响更是备受关注,而以现在Istio官方与相关厂商的性能测试结果来看,四位数的qps显然远远不能满足应用于生产的要求。从发布以来,Istio官方也在不断的对其性能进行优化增强。同时,Istio控制面的可靠性是Istio用于生产的另一项重要考量标准,自动伸缩扩容,自然是可靠性保证的重要手段。下面我们先从性能测试的角度入手,了解下Istio官方提供的性能测试方法与基准,主要分为以下四个方面展开。一、函数级别测试Istio提供了

Istio的性能问题一直是国内外相关厂商关注的重点,Istio对于数据面应用请求时延的影响更是备受关注,而以现在Istio官方与相关厂商的性能测试结果来看,四位数的qps显然远远不能满足应用于生产的要求。从发布以来,Istio官方也在不断的对其性能进行优化增强。同时,Istio控制面的可靠性是Istio用于生产的另一项重要考量标准,自动伸缩扩容,自然是可靠性保证的重要手段。下面我们先从性能测试的角度入手,了解下Istio官方提供的性能测试方法与基准,主要分为以下四个方面展开。

一、函数级别测试

Istio提供了函数级别的性能测试用例,开发者可用更好的有针对性的进行性能优化,这里不做展开,感兴趣的朋友可用参考:

https://raw.githubusercontent. ... st.go

二、端到端测试基准

为了更好的跟踪Istio的性能问题,Istio提供了一个专门用于Isito性能测试的测试工具——Fortio。你可以通过kubernetes集群,轻而易举的将Forito部署起来,测试 工具 的安装链接如下:

https://github.com/istio/istio ... guide

下图是测试工具的组织结构图,其中上半部分为Istio服务网格管理的两个服务S1与S2,其中S1服务关掉了mixer上报功能(mixer遥测功能实现方案一直备受争议,业界普遍认为sidecar向mixer上报遥测数据一定程度上损害了sidecar的请求转发能力),请求通过ingressgateway流入系统,再经由sidecar分发到各个服务,是典型的Istio服务访问方式。下半部分为经典的kubernetes集群中的服务访问方式,请求经由k8s的proxy的转发,负载均衡到各个pod。两者的对比也就展示了Istio访问模式与经典模式相比,性能方面的损耗,下面介绍一下Fortio的几个功能点:

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a)Fortio是一个快速,小巧,可重复使用,可嵌入的 go 库以及命令行工具和服务器进程,该服务器包括一个简单的Web UI和结果的图形表示;

b)Fortio也是100%开源的,除了go和gRPC之外没有外部依赖,能够轻松地重现Istio官方性能测试场景也能适应自己想要探索的变体或场景;

c)Fortio以每秒指定的qps对服务进行压测,并记录影响时延的直方图并,计算百分比,平均值,tp99等统计数值。

Fortio在kubernetes中的安装步骤:

kubectl -n fortio run fortio --image=istio/fortio:latest_release --port=8080

kubectl -n fortio expose deployment fortio --target-port=8080 --type=LoadBalancer

三、真实场景下测试基准

Acmeair(又名BluePerf)是一个用 Java 实现的类似客户的微服务应用程序。此应用程序在WebSphere Liberty上运行,并模拟虚拟航空公司的运营。

Acmeair由以下微服务组成:

a) Flight Service检索航班路线数据。预订服务会调用它来检查奖励操作的里程(Acmeair客户忠诚度计划)。

b) 客户服务存储,更新和检索客户数据。它由Auth服务用于登录和预订服务用于奖励操作。

c) 预订服务存储,更新和检索预订数据。

d) 如果用户/密码有效,Auth服务会生成JWT。

e) 主服务主要包括与其他服务交互的表示层(网页)。这允许用户通过浏览器直接与应用程序交互,但在负载测试期间不会执行此操作。

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这个模拟航空公司的运营系统demo,能够更好的模拟在实际生产环境中的Istio应用,感兴趣的朋友可用到如下链接了解一下: https://github.com/blueperf

四、每日构建自动化测试结果

Istio与IBM会对Istio的每日构建版本进行性能测试,并将测试结果公布出来,供大家参考。自动化测试包括端对端用例fortio以及应用级别bluePerf的性能测试结果。对Isito性能感兴趣,但没有时间精力进行性能测试的朋友,可以关注一下官方的每日性能测试结果,跟踪Istio性能优化的最新进展。

https://fortio-daily.istio.io/

https://ibmcloud-perf.istio.io/regpatrol/

这里,我们一起来看下IBM的性能测试结果,并进行一下分析。

IBM的性能测试对比主要包括三部分,第一部分是各个Release版本之间的性能比较,其中列出了0.6.0,0.7.1,0.8.0版本的性能测试情况,这里的指标数据是qps,可以看到,前三个版本之间的数据十分相近,没有比较大的提升,且Istio与IngressOnly之间的对比可以看出,Istio造成了相当大的性能损耗,大约只能达到无Istio时百分之三十多的qps,可见,性能方面Istio还需要进一步优化。

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第二部分是当前release每日构建版本的性能情况,可以对比出每天的修改对性能方面的影响,这里我们列出一部分,更详细的信息大家可以到相应链接中查看,可以看到近期每日构建版本相较于1.0基线版本,有了一定的提升。

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最后一部分是master分支的每日构建性能测试结果。可以看到,最新的master分支的性能测试结果,相较基线版本已经有了较大的提升,但是QPS损耗严重的问题依然存在,同时,千级别的QPS也不能真正满足生产需求,我们期待Istio的发展与进步。

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五、Isito的可靠性与可扩展性

对控制面各组件的作用作用及故障影响进行了汇总,结果如下:

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a) 考量到Istio控制面的可靠性,以及对资源的有效利用,建议将重要组件设置为多实例,包括:

● ingressgateway:作为外部流量入口,服务网格管理的所有服务的对外流量,都要经过gateway才能进入到服务网格内部,与业务逻辑强相关,建议配置为多实例;

● mixer:遥测数据的搜集端,用于汇总服务网格内所有服务上报的日志、监控数据,处理数据量巨大,建议设置为多实例,并给予更多资源配置;

● 其他控制面组件运行压力并不大,可根据需要自行调整实例数。

b) 容器自动扩缩容,Istio为主要组件gateway,pilot与mixer设置了自动扩缩容策略,且策略可以在安装时配置,我们以pilot为例看一下其自动扩缩容配置,以CPU占用率55%作为阈值,进行pod实例数的扩缩容侧率:

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c) 高可用(HA),可根据需要,为Istio控制面组件设置亲和性策略,使相同控制面组件的多个不同pod运行不同node上,确保Istio控制面的高可用状态,下面以pilot为例,Istio为其增加了节点反亲和策略,使pod尽可能不运行在相同架构操作系统的节点上,大家可根据需要,自行增加亲和与反亲和策略。

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d) 健康检查,Istio也为控制面组件配置了健康检查策略,以保证控制面组件异常时,k8s能够将其重新拉起,同样以sidecarinjector为例,设置了启动健康检查readinessProbe与运行时健康检查livenessProbe,以确保容器正常运行:

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六、总结

再次说明一下,性能与可靠性是Istio生产可用至关重要的一环,功能方面Istio已经做的十分强大,并在不断的完善发展中,但在性能与可靠性方面,Istio还有很长的路要走。其中微服务sidecar的路由转发与mixer遥测功能对请求时延的影响,是摆在Istio性能提升前面的两道障碍,我们共同努力,共同关注,望Istio早日成熟,发展壮大,扬帆起航。


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