百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

微服务API网关NGINX、ZUUL、Spring Cloud Gateway与

ztj100 2024-10-29 18:19 25 浏览 0 评论

OpsGenie是一家DevOps管理工具公司,我们在人员和产品功能方面一直在积极发展。去年我们的工程团队从15个增长到了50个。为了扩大开发团队,我们通过遵守双比萨团队规则将工程力量分为八人一个团队。

目前我们的产品有点庞大。团队实现并行开发工作,使用CI / CD(持续集成/持续交付)流程等。我们一直正在关注当前的流行趋势,并正在从单体转向微服务架构。您可以阅读Martin Fowler的微服务文章,了解更多关于微服务架构及其好处,有一些适用于微服务的架构模式。其中一种模式就是API网关。

API网关是所有客户端的单一入口点。API网关将请求路由到适当的服务。

API网关模式是微服务体系结构的一个很好的起点,因为它使特定的请求能够路由到我们从单体中分离出来的不同服务。

其实API网关对我们来说不是一个新概念。到目前为止,我们已经在单体应用程序之前使用Nginx作为API网关,但是我们想要在切换微服务的背景下重新评估我们的决定。我们关心性能,易扩展性和额外的功能,如限速。

第一步是在重负载下评估替代方案的性能,以确保它们的规模足以满足我们的需求。

在这篇博客文章中,我们解释了如何设置我们的测试环境,并比较候选API网关的性能:Zuul 1,Nginx,Spring Cloud Gateway和Linkerd。

事实上,我们有其他的选择,如Lyft的Envoy和UnderTow。我们将使用这些工具执行类似的测试,并在未来的博客文章中分享结果。

Zuul 1似乎对我们很有前途,因为它是用Java开发的,并且拥有Spring框架的强大支持。已经有一些博客文章比较Zuul和Nginx,但是我们也想评估Spring Cloud Gateway和Linkerd的性能。此外,我们打算进行进一步的负载测试,所以我们决定设置我们自己的测试工作台。

为了独立评估API网关的性能,我们创建了独立于OpsGenie产品的独立测试环境。我们使用Apache Http Server Benchmarking工具 - ab作为基准。

根据官方的Nginx文档,我们首先将Nginx安装到AWS EC2 t2.micro实例。这个环境是我们最初的测试环境,我们在这个环境中增加了Zuul和Spring Cloud Gateway安装。Nginx Web服务器托管静态资源,我们为Nginx,Zuul和Spring云网关定义了Web服务器的反向代理。我们还启动了另一个t2.micro EC2来执行请求(客户端EC2)。

测试方式:

1.直接访问

2.通过Nginx反向代理访问

3.通过Zuul访问

4.通过Spring云网关访问

5.通过Linkerd访问

我们知道你可能急不可耐地想看到结果,所以我们先给出结果,稍后再给出详细结果。

性能基准总结

测试策略

我们使用了Apache HTTP Server Benchmarking工具。我们在每次测试中使用200个并发线程完成了总共10,000个请求。

ab -n 10000 -c 200 HTTP://<server-address>/<path to resource>

我们对三种不同的AWS EC2服务器配置进行了测试。我们在每一步缩小了测试用例的范围:

1.我们在第一步中执行了一个额外的直接访问测试,以查看代理的开销,但由于直接访问对我们来说不是选项,所以我们没有在以下步骤中执行此测试。

2.由于Spring Cloud Gateway尚未正式发布,因此我们仅在最后一步对其进行评估。

3.在第一次测试通过之后,Zuul的表现会更好。我们认为这可能是第一次调用JIT(Just In Time)的优化,所以我们把Zuul的第一个叫做“Warmup”。以下汇总表中显示的数值是在热身表现之后。

4.我们知道Linkerd是一个资源密集型的代理,所以我们只是在最后一步用最高的资源配置进行比较。

测试配置

T1.Micro - 单核CPU,1GB内存:我们运行了直接访问,Ngnix反向代理和Zuul(热身后)的测试。

M4.Large - 双核CPU,8GB内存:我们比较了Nginx反向代理和Zuul(热身后)的性能。

M4.2xLarge - 8核CPU,32GB内存:我们比较了Nginx反向代理,Zuul(预热后),Spring Cloud Gateway和Linkerd的性能。

检测结果

绩效基准汇总如下:

1.Micro - 单核CPU情况下:

(1)直接访问:每秒6519.68个请求,每个请求花费时间30.676ms

(2)Nginx:每秒4888.24个请求, 每个请求花费时间40.915ms

(3)Zuul: 每秒950.57个请求, 每个请求花费时间210.399ms

2.在M4.Large - 双核CPU情况下:

(1)Nginx:每秒6187.14个请求,每个请求花费时间32.325ms

(2)Zuul: 每秒2099.93个请求,每个请求花费时间95.241ms

3.在M4.2xLarge - 8核CPU情况下:

(1)zuul:每秒7036.9个请求,每个请求花费时间28.422ms

(2)Linkerd: 每秒6995个请求,每个请求花费时间28.592ms

(3)Nginx: 每秒6233.4个请求,每个请求花费时间32.085ms

(4)Spring Cloud Gateway:每秒873.14个请求,每个请求花费时间229.058ms

Spring Cloud Gateway每秒可以处理873个请求,每个请求的平均时间为229ms。根据我们的测试,Spring Cloud Gateway的性能无法达到Zuul,Linkerd和Nginx的水平,至少在Github的当前代码库就是这种情况。

相关推荐

再说圆的面积-蒙特卡洛(蒙特卡洛方法求圆周率的matlab程序)

在微积分-圆的面积和周长(1)介绍微积分方法求解圆的面积,本文使用蒙特卡洛方法求解圆面积。...

python编程:如何使用python代码绘制出哪些常见的机器学习图像?

专栏推荐...

python创建分类器小结(pytorch分类数据集创建)

简介:分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型,然后对未知数据进行分类。...

matplotlib——绘制散点图(matplotlib散点图颜色和图例)

绘制散点图不同条件(维度)之间的内在关联关系观察数据的离散聚合程度...

python实现实时绘制数据(python如何绘制)

方法一importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttimefrommathimport*plt.ion()#...

简单学Python——matplotlib库3——绘制散点图

前面我们学习了用matplotlib绘制折线图,今天我们学习绘制散点图。其实简单的散点图与折线图的语法基本相同,只是作图函数由plot()变成了scatter()。下面就绘制一个散点图:import...

数据分析-相关性分析可视化(相关性分析数据处理)

前面介绍了相关性分析的原理、流程和常用的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数,具体可以参考...

免费Python机器学习课程一:线性回归算法

学习线性回归的概念并从头开始在python中开发完整的线性回归算法最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今,可用的高级机器学习算法,库和技术如此之多,以至于线性回归似乎并不重要。但是...

用Python进行机器学习(2)之逻辑回归

前面介绍了线性回归,本次介绍的是逻辑回归。逻辑回归虽然名字里面带有“回归”两个字,但是它是一种分类算法,通常用于解决二分类问题,比如某个邮件是否是广告邮件,比如某个评价是否为正向的评价。逻辑回归也可以...

【Python机器学习系列】拟合和回归傻傻分不清?一文带你彻底搞懂

一、拟合和回归的区别拟合...

推荐2个十分好用的pandas数据探索分析神器

作者:俊欣来源:关于数据分析与可视化...

向量数据库:解锁大模型记忆的关键!选型指南+实战案例全解析

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在...

用Python进行机器学习(11)-主成分分析PCA

我们在机器学习中有时候需要处理很多个参数,但是这些参数有时候彼此之间是有着各种关系的,这个时候我们就会想:是否可以找到一种方式来降低参数的个数呢?这就是今天我们要介绍的主成分分析,英文是Princip...

神经网络基础深度解析:从感知机到反向传播

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在...

Python实现基于机器学习的RFM模型

CDA数据分析师出品作者:CDALevelⅠ持证人岗位:数据分析师行业:大数据...

取消回复欢迎 发表评论: