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<!doctype html><html lang=zh itemscope itemtype=https://schema.org/WebPage><head><meta charset=utf-8><meta http-equiv=X-UA-Compatible content="IE=edge"><meta name=viewport content="width=device-width,initial-scale=1,shrink-to-fit=no"><meta name=theme-color content="#466BB0"><meta name=title content="最佳实践：Service Mesh 基准性能测试"><meta name=description content="评估 Istio 数据平面性能的工具和指南。"><meta name=author content="Megan O'Keefe (Google), John Howard (Google), Mandar Jog (Google)"><meta name=keywords content="microservices,services,mesh,performance,scalability,scale,benchmarks"><meta property="og:title" content="最佳实践：Service Mesh 基准性能测试"><meta property="og:type" content="website"><meta property="og:description" content="评估 Istio 数据平面性能的工具和指南。"><meta property="og:url" content="/v1.20/zh/blog/2019/performance-best-practices/"><meta property="og:image" content="https://raw.githubusercontent.com/istio/istio.io/master/static/img/istio-social.png"><meta property="og:image:alt" content="The Istio sailboat logo"><meta property="og:image:width" content="4096"><meta property="og:image:height" content="2048"><meta property="og:site_name" content="Istio"><meta name=twitter:card content="summary_large_image"><meta name=twitter:site content="@IstioMesh"><title>Istioldie 1.20 / 最佳实践：Service Mesh 基准性能测试</title>
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<a href="https://www.envoyproxy.io/">了解更多关于 Envoy</a>。</p>
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'>Envoy</span> 代理，可在应用容器之间进行流量调度。为什么要关注数据平面？因为在大规模使用大量应用容器时，数据平面的 <strong>内存</strong> 和 <strong>CPU</strong> 使用率很快就会超过 Istio 控制平面。让我们看一个具体的例子：</p><p>假设您运行了 2,000 个注入 Envoy 的 pod，每个 pod 每秒处理 1,000 个请求。每个代理使用 50 MB 的内存，并且要配置所有这些代理，Pilot 使用 1 vCPU 和 1.5 GB 的内存。所有的资源中，Istio 数据平面（所有 Envoy 代理的总和）使用了 100 GB 的内存，而 Pilot 只使用了 1.5 GB。</p><p>考虑到 <strong>延迟</strong>，关注数据平面性能也很重要。这是因为大多数应用的请求会通过 Istio 数据平面，而不是通过控制平面。但是，有两个例外：</p><ol><li><strong>遥测报告：</strong> 每个代理将原始遥测数据发送到 Mixer，Mixer 将其处理为度量，跟踪和其他遥测。原始遥测数据类似于访问日志，因此要付出一定的代价。访问日志处理会消耗 CPU，并使工作线程无法处理下一个工作单元。在更高的吞吐量场景下，下一个工作单元更有可能在队列中等待被工作者接走。这可能导致 Envoy 的长尾延迟（99%）。</li><li><strong>自定义策略检查：</strong> 当使用<a href=/v1.20/zh/docs/concepts/observability/>自定义 Istio 策略适配器</a>时，策略检查位于请求路径上。这意味着数据路径上的请求 header 和 metadata 将被发送到控制平面（Mixer），从而导致更高的请求延迟。<strong>注意：</strong> 这些策略检查<a href=/v1.20/zh/docs/reference/config/installation-options/#global-options>默认情况下处于禁用状态</a>，因为最常见的策略用例（<a href=/v1.20/zh/docs/reference/config/security/istio.rbac.v1alpha1>RBAC</a>）完全由 Envoy 代理执行。</li></ol><p>当 <a href=https://docs.google.com/document/d/1QKmtem5jU_2F3Lh5SqLp0IuPb80_70J7aJEYu4_gS-s>Mixer V2</a> 将所有策略和遥测功能直接移到代理中时，这两个例外都会在将来的 Istio 版本中消失。</p><p>接下来，在大规模测试 Istio 的数据平面性能时，不仅要以每秒递增的请求进行测试，而且还要以越来越多的 <strong>并发</strong> 连接进行测试，这一点很重要。这是因为现实世界中的高吞吐量流量来自多个客户端。我们<a href=https://github.com/istio/tools/tree/3ac7ab40db8a0d595b71f47b8ba246763ecd6213/perf/benchmark#run-performance-tests>提供了脚本</a>允许您以递增的 RPS 对任意数量的并发连接执行相同的负载测试。</p><p>最后，我们的测试环境可以测量两个 pod 之间少量的请求。客户端 pod 是 <a href=http://fortio.org/>Fortio</a>，它将流量发送到服务端 pod。</p><p>为什么只用两个 pod 测试？因为增加吞吐量（RPS）和连接（线程）对 Envoy 的性能的影响比增加服务注册表的总大小（或 Kubernetes 集群中 Pod 和服务的总数）更大。当服务注册表的大小增加时，Envoy 必须跟踪更多的端点，并且每个请求的查找时间确实增加了，但是增加了一个很小的常数。如果您有许多服务，并且此常数成为延迟问题，则 Istio 提供 <a href=/v1.20/zh/docs/reference/config/networking/sidecar/>Sidecar 资源</a>，它使您可以限制每个 Envoy 知道的服务。</p><h2 id=3-measure-with-and-without-proxies>3. 有/无 度量的代理</h2><p>尽管 Istio 的许多特性，例如<a href=/v1.20/zh/docs/concepts/security/#mutual-TLS-authentication>双向 TLS 身份验证</a>，都依赖于应用 pod 的 Envoy 代理，但是您可以<a href=/v1.20/zh/docs/setup/additional-setup/sidecar-injection/#disabling-or-updating-the-webhook>选择性地禁用</a>一些网格服务的 sidecar 代理注入。在扩展 Istio 以进行生产时，您可能需要将 sidecar 代理增量添加到工作负载中。</p><p>为此，测试脚本提供了<a href=https://github.com/istio/tools/tree/3ac7ab40db8a0d595b71f47b8ba246763ecd6213/perf/benchmark#run-performance-tests>三种不同模式</a>。当请求同时通过客户端和服务器代理（<code>both</code>）、仅通过服务器代理（<code>serveronly</code>）和都不通过代理（<code>baseline</code>）时，这些模式将分析 Istio 的性能。</p><p>您还可以在性能测试期间禁用 <a href=/v1.20/zh/docs/concepts/observability/>Mixer</a> 以停止 Istio 的遥测，这将得到与 Mixer V2 工作完成时我们期望的性能相符的结果。Istio 还支持 <a href=https://github.com/istio/istio/wiki/Envoy-native-telemetry>Envoy 本地遥测</a>，其功能类似于禁用 Istio 的遥测。</p><h2 id=Istio-1-2-performance>Istio 1.2 性能</h2><p>让我们看看如何使用该测试环境来分析 Istio 1.2 数据平面的性能。我们还提供了运行 <a href=https://github.com/istio/tools/tree/3ac7ab40db8a0d595b71f47b8ba246763ecd6213/perf/benchmark/linkerd>Linkerd 数据平面的相同性能测试</a>的说明。Linkerd 目前仅支持延迟基准测试。</p><p>为了衡量 Istio sidecar 的代理延迟，我们考虑在 50%、90% 和 99% 时不断增加并发连接数量，从而保持了请求吞吐量（RPS）不变。</p><p>我们发现，通过 16 个并发连接和 1000 RPS，当请求同时通过客户端和服务器代理传输时，Istio 会在基线（P50）上增加 <strong>3ms</strong>。（从绿色线 <code>both</code> 中减去粉红色线 <code>base</code>）在 64 个并发连接上，Istio 在基线上增加了 <strong>12ms</strong>，但是禁用 Mixer（<code>nomixer_both</code>）后，Istio 仅增加了 <strong>7ms</strong>。</p><figure style=width:75%><div class=wrapper-with-intrinsic-ratio style=padding-bottom:60%><a data-skipendnotes=true href=/v1.20/zh/blog/2019/performance-best-practices/latency_p50.png title="Istio sidecar 代理, 50% 时的延迟"><img class=element-to-stretch src=/v1.20/zh/blog/2019/performance-best-practices/latency_p50.png alt="Istio sidecar 代理, 50% 时的延迟"></a></div><figcaption></figcaption></figure><p>在 90% 时，有 16 个并发连接，Istio 增加 <strong>6ms</strong>；在 64 个连接的情况下，Istio 增加了 <strong>20ms</strong>。</p><figure style=width:75%><div class=wrapper-with-intrinsic-ratio style=padding-bottom:60%><a data-skipendnotes=true href=/v1.20/zh/blog/2019/performance-best-practices/latency_p90.png title="Istio sidecar 代理, 90% 时的延迟"><img class=element-to-stretch src=/v1.20/zh/blog/2019/performance-best-practices/latency_p90.png alt="Istio sidecar 代理, 90% 时的延迟"></a></div><figcaption></figcaption></figure><p>最后，在具有 16 个连接的 99% 时，Istio 在基线之上增加了 <strong>10ms</strong>。在 64 个连接处，Istio 使用 Mixer 增加 <strong>25ms</strong>，不使用 Mixer 则增加 <strong>10ms</strong>。</p><figure style=width:75%><div class=wrapper-with-intrinsic-ratio style=padding-bottom:60%><a data-skipendnotes=true href=/v1.20/zh/blog/2019/performance-best-practices/latency_p99.png title="Istio sidecar 代理, 99% 时的延迟"><img class=element-to-stretch src=/v1.20/zh/blog/2019/performance-best-practices/latency_p99.png alt="Istio sidecar 代理, 99% 时的延迟"></a></div><figcaption></figcaption></figure><p>对于 CPU 使用率，我们以不断增加的请求吞吐量（RPS）和恒定数量的并发连接进行了测量。我们发现启用了 Mixer 的 Envoy 在 3000 RPS 时的最大 CPU 使用率是 <strong>1.2 vCPU</strong>。在 1000 RPS 时，一个 Envoy 大约使用了 50% 的 CPU。</p><figure style=width:75%><div class=wrapper-with-intrinsic-ratio style=padding-bottom:60%><a data-skipendnotes=true href=/v1.20/zh/blog/2019/performance-best-practices/cpu_max.png title="Istio sidecar 代理，最大 CPU 使用率"><img class=element-to-stretch src=/v1.20/zh/blog/2019/performance-best-practices/cpu_max.png alt="Istio sidecar 代理，最大 CPU 使用率"></a></div><figcaption></figcaption></figure><h2 id=summary>总结</h2><p>在对 Istio 的性能进行基准测试的过程中，我们吸取了一些重要的经验教训：</p><ul><li>使用模仿生产的环境。</li><li>专注于数据平面流量。</li><li>基于基准进行测量。</li><li>增加并发连接以及总吞吐量。</li></ul><p>对于在 16 个连接上具有 1000 RPS 的网格，Istio 1.2 仅在 50% 的基础上增加了 <strong>3 毫秒</strong> 的基准延迟。</p><div><aside class="callout tip"><div class=type><svg class="large-icon"><use xlink:href="/v1.20/img/icons.svg#callout-tip"/></svg></div><div class=content>Istio 的性能取决于您的具体设置和流量负载情况。由于存在这种差异，请确保您的测试设置能够准确反映您的生产工作负载。要试用基准测试脚本，请转到 <a href=https://github.com/istio/tools/tree/3ac7ab40db8a0d595b71f47b8ba246763ecd6213/perf/benchmark>Istio Tools 库</a>。</div></aside></div><p>另外，请查阅 <a href=/v1.20/zh/docs/ops/deployment/performance-and-scalability>Istio 性能和可伸缩性指南</a>获取最新的性能数据。感谢您的阅读，祝您基准测试愉快！</p></div><nav class=pagenav><div class=left><a title="使用 Istio 的出口流量管控来阻止相关出口流量攻击。" href=/v1.20/zh/blog/2019/egress-traffic-control-in-istio-part-2/ class=next-link><svg class="icon left-arrow"><use xlink:href="/v1.20/img/icons.svg#left-arrow"/></svg>Istio 中的安全管控出口流量，第二部分</a></div><div class=right><a title="了解如何延长 Istio 自签名根证书的有效期。" href=/v1.20/zh/blog/2019/root-transition/ class=next-link>延长 Istio 自签名根证书的有效期<svg class="icon right-arrow"><use xlink:href="/v1.20/img/icons.svg#right-arrow"/></svg></a></div></nav></article><footer class=footer><div class="footer-wrapper container-l"><div class="user-links footer-links"><a class=channel title='Istio 的代码在 GitHub 上开发' href=https://github.com/istio/community aria-label=GitHub><svg class="icon github"><use xlink:href="/v1.20/img/icons.svg#github"/></svg>
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