目前 Apache APISIX 进行了 ARM64 平台下的完整回归测试,修复了构建脚本在 ARM64 平台下的一些兼容性问题。本文通过简要的部署测试描述,呈现了在 AWS Graviton 环境下,无论是稳定性还是流量处理层面,APISIX 的表现都十分亮眼。
背景
AWS 在 2022 年 5 月底发布了最新的基于 ARM 架构的 AWS Graviton 系列处理器——AWS Graviton3。据 AWS 官方数据显示,与 Graviton2 处理器相比,基于领先的 DDR5 内存技术,Graviton3 处理器可提供高达 25% 的性能提升、高达 2 倍的浮点性能以及 50% 的内存访问速度;在性能与同类 EC2 实例相同的情况下,Graviton3 还可减少 60% 的能源。
那么实际数据会怎样呢?让我们以网络 IO 密集型的 API 网关为例,来看看 AWS Graviton3 的表现如何。在这里我们使用 Apache APISIX 在 AWS Graviton2(C6g)和 AWS Graviton3(C7g) 两种服务器环境下进行性能对比测试。
Apache APISIX 是一个云原生、高性能、可扩展的 API 网关。基于 NGNIX+LuaJIT 和 etcd 来实现,和传统 API 网关相比,APISIX 具备动态路由和插件热加载的特点,特别适合云原生架构下的 API 管理。
准备:安装部署
在进行测试前,需要准备一台搭载 ARM64 芯片的服务器,这里我们选用了 Amazon EC2 C7g(现在只有这个型号才搭载 AWS Graviton3),操作系统选择了 Ubuntu 20.04。
同时安装 Docker。
sudo apt-get update && sudo apt-get install docker.io
目前,APISIX 已经发布了最新版本的 ARM64 镜像,可以使用 Docker 方式进行一键部署。具体过程可参考下方:
- 启动 etcd
sudo docker run -d \
--name etcd -p 2379:2379 -e ETCD_UNSUPPORTED_ARCH=arm64 \
-e ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379 \
-e ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379 \
rancher/coreos-etcd:v3.4.16-arm64
- 启动 APISIX
sudo docker run --net=host -d apache/apisix:2.14.1-alpine
- 注册路由
curl "http://127.0.0.1:9080/apisix/admin/routes/1" \
-H "X-API-KEY: edd1c9f034335f136f87ad84b625c8f1" -X PUT -d '
{
"uri": "/anything/*",
"upstream": {
"type": "roundrobin",
"nodes": {
"httpbin.org:80": 1
}
}
}'
- 访问测试
curl -i http://127.0.0.1:9080/anything/das
HTTP/1.1 200 OK
.....
AWS Graviton2 和 AWS Graviton3 的性能对比
根据前文的操作,基于官方脚本成功完成了 APISIX 在 AWS Graviton3 处理器上安装和兼容性测试。下面让我们来看看 Apache APISIX 在 AWS Graviton2(C6g)和 AWS Graviton3(C7g)上的性能表现。
为了方便测试,本示例中 APISIX 只开启了一个 Worker,下面的性能测试数据都是在单核 CPU 上运行的。
场景一:单个上游
该场景下使用单个上游(不包含任何插件),主要测试 APISIX 在纯代理回源模式下的性能表现。在本地环境中进行测试:
# apisix: 1 worker + 1 upstream + no plugin
# 注册路由
curl http://127.0.0.1:9080/apisix/admin/routes/1 \
-H 'X-API-KEY: edd1c9f034335f136f87ad84b625c8f1' -X PUT -d '
{
"uri": "/hello",
"plugins": {
},
"upstream": {
"type": "roundrobin",
"nodes": {
"127.0.0.1:1980":1
}
}
}'
场景二:单上游+多插件
另一场景则使用单上游与多插件配合,在这里使用了两个插件。主要测试 APISIX 在开启 limit-count
和 prometheus
两个核心消耗性能插件时的性能表现。
# apisix: 1 worker + 1 upstream + 2 plugins (limit-count + prometheus)
# 注册路由
curl http://127.0.0.1:9080/apisix/admin/routes/1 \
-H 'X-API-KEY: edd1c9f034335f136f87ad84b625c8f1' -X PUT -d '
{
"uri": "/hello",
"plugins": {
"limit-count": {
"count": 2000000000000,
"time_window": 60,
"rejected_code": 503,
"key": "remote_addr"
},
"prometheus": {}
},
"upstream": {
"type": "roundrobin",
"nodes": {
"127.0.0.1:1980":1
}
}
}'
数据对比
在上述两种场景下,分别从请求处理和延迟时间两个层面进行了相关测试与对比。结果如下:
- QPS 对比
- Latency 对比
单个上游 | 单个上游+两个插件 | |||
AWS Graviton2 | AWS Graviton3 | AWS Graviton2 | AWS Graviton3 | |
QPS(request/s) | 13000 | 23000(提升76%) | 11000 | 18000(提升63%) |
Latency(ms) | 1.11 | 0.68(降低38%) | 1.39 | 0.88(降低37%) |
从上方数据可以看到,在 API 网关这样网络 IO 密集型的计算场景下,AWS Graviton3 比 AWS Graviton2 的性能提升了 76%,同时延迟还降低了 38%。这个数据比开头提到的 AWS 官方给出的数据(25%性能提升)还要优异。
总结
本文主要通过使用 Apache APISIX 进行了 AWS Graviton3 与 AWS Graviton2 的性能对比,可以看到在 API 网关这种网络 IO 密集型的计算场景下,AWS Graviton3 可谓展示了性能怪兽的属性。当然,也推荐大家多多进行实践,期待后续更多计算密集型项目的测试数据。