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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos
本篇概览
- 本文是《client-go的Indexer》系列的第二篇，在前文咱们通过实例掌握了client-go的Indexer的基本功能，本篇咱们尝试对下面这两种接口进行压力测试，用数据验证Indexer的性能优势，看看是否如理论分析那样真的存在
- 第一个接口：basic/get_obj_by_obj_key，这个接口会用到Store.GetByKey方法，从本地缓存中取得pod对象返回，如下图红色箭头所示
- 第二个接口：remote/get_obj_by_obj_key_remote_query，此接口会调用client-go库的api，向api-server发起http请求，查找指定pod的信息返回
部署情况说明
- 今天的压测所涉及的服务和应用，它们的部署情况如下图所示，共两台Ubuntu电脑，电脑1用于执行压测，上面部署了k6（或者部署docker，用docker来运行k6），电脑2部署了kubernetes，同时也运行着名为client-go-indexer-tutorials的应用，该应用就是咱们编写的代码：实现了今天要压测的两个接口
源码下载
- 接下来要进入的是编码环节，如果您不想写代码，也可以从GitHub上直接下载，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：
| 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|
| 项目主页 | https://github.com/zq2599/blog_demos | 该项目在GitHub上的主页 |
| git仓库地址(https) | https://github.com/zq2599/blog_demos.git | 该项目源码的仓库地址，https协议 |
| git仓库地址(ssh) | git@github.com:zq2599/blog_demos.git | 该项目源码的仓库地址，ssh协议 |
- 这个git项目中有多个文件夹，本篇的源码在tutorials/client-go-indexer-tutorials文件夹下，如下图红框所示：
编码（第一个接口：basic/get_obj_by_obj_key）
- 第一个接口的源码其实在前文其实已写好，就不重新写了，这里看一下关键代码，如下所示，其实也就一行（调用INDEXER.GetByKey）
// GetObjByObjKey b. 根据对象的key返回(演示Store.Get方法)
func GetObjByObjKey(c *gin.Context) {
rawObj, exists, err := INDEXER.GetByKey(ObjKey(c))
if err != nil {
c.String(500, fmt.Sprintf("b. get pod failed, %v", err))
} else if !exists {
c.String(500, fmt.Sprintf("b. get empty pod, %v", err))
} else {
if v, ok := rawObj.(*v1.Pod); ok {
c.JSON(200, v)
} else {
c.String(500, "b. convert interface to pod failed")
}
}
}
- 在初始化gin的时候绑定path和handler即可
// 用于提供基本功能的路由组
basicGroup := r.Group("/basic")
// a. 查询指定语言的所有对象的key(演示2. IndexKeys方法)
basicGroup.GET("get_obj_keys_by_language_name", basic.GetObjKeysByLanguageName)
// b. 返回对象的key，返回对应的对象(演示Store.GetByKey方法)
basicGroup.GET("get_obj_by_obj_key", basic.GetObjByObjKey)
编码（第二个接口：remote/get_obj_by_obj_key_remote_query）
- 要使用client-go库，首先要准备好ClientSet对象，这个在前文也准备好了，放在全局变量中随时可以用，来回顾初始化的代码
var ClientSet *kubernetes.Clientset
var once sync.Once
func initIndexer() {
log.Println("开始初始化Indexer")
var kubeconfig *string
// 试图取到当前账号的家目录
if home := homedir.HomeDir(); home != "" {
// 如果能取到，就把家目录下的.kube/config作为默认配置文件
kubeconfig = flag.String("kubeconfig", filepath.Join(home, ".kube", "config"), "(optional) absolute path to the kubeconfig file")
} else {
// 如果取不到，就没有默认配置文件，必须通过kubeconfig参数来指定
kubeconfig = flag.String("kubeconfig", "", "absolute path to the kubeconfig file")
}
// 加载配置文件
config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", *kubeconfig)
if err != nil {
panic(err.Error())
}
// 用clientset类来执行后续的查询操作
ClientSet, err = kubernetes.NewForConfig(config)
if err != nil {
panic(err.Error())
}
...
- 再来看如何用ClientSet向api-server发起请求，这也是熟悉的api，在《client-go实战》系列中屡屡用到
// GetObjByObjKey 远程请求，根据指定key查询pod对象
func GetObjByObjKey(c *gin.Context) {
rawObj, err := basic.ClientSet.
CoreV1().
Pods(basic.NAMESPACE).
Get(c, c.DefaultQuery("pod_name", ""), metav1.GetOptions{})
if err != nil {
c.String(500, fmt.Sprintf("g. get pod failed, %v", err))
} else {
c.JSON(200, rawObj)
}
}
- 最后是绑定path和方法
remoteGroup := r.Group("/remote")
// g. 使用clientset远程查询
remoteGroup.GET("get_obj_by_obj_key_remote_query", remote.GetObjByObjKey)
- 请将程序运行起来，稍后压测会用到
- 至此，用于性能对比测试的两个接口代码都已经写好，接下来开始准备性能测试
用k6压测第二个接口（远程访问api-server的方式）
- 这里用到k6作为压测工具，您也可以选择自己熟悉的工具来用，选择k6是因为足够简单省事儿，如果您已经装好了docker，执行压测只要一行命令就行了
- 首先编写第二个接口的压测脚本，也就是压测client-go远程访问api-server查询对象的性能，新建文件remote.js，内容如下，可见非常简单，就是发请求检查返回码和返回body
import http from 'k6/http';
import { check } from 'k6';
export default function () {
const res = http.get(`http://${__ENV.MY_HOSTNAME}/remote/get_obj_by_obj_key_remote_query?pod_name=${__ENV.POD_NAME}`);
check(res, {
'is status 200': (res) => res.status === 200,
'body size is > 0': (r) => r.body.length > 0,
});
}
- 如果您的电脑上部署了docker，那么执行以下命令即可完成压力测试，命令中的参数稍后会详细说明
docker run \
--rm \
-i \
loadimpact/k6 \
run \
--duration 60s \
--vus 10 \
-e MY_HOSTNAME=192.168.50.76:18080 \
-e POD_NAME=nginx-deployment-696cc4bc86-2rqcg \
- < remote.js
- 这里解释清楚上述命令用到的每个参数，
docker run \ // docker运行容器
--rm \ // 等当前控制台结束时删除该容器（相当于一次性任务）
-i \ // 保持STDIN打开
loadimpact/k6 \ // 镜像名
run \ // 容器中执行的命令，即启动k6的命令
--duration 60s \ // k6的参数：压测时长60秒
--vus 10 \ // k6的参数：并发数为10
-e MY_HOSTNAME=192.168.50.76:18080 \ // remote.js脚本中用到的参数，压测服务的IP和端口
-e POD_NAME=nginx-deployment-696cc4bc86-2rqcg \ // remote.js脚本中用到的参数，pod名称
- < remote.js // k6压测脚本名称
- 压测结束，详细数据如下，没有报错，整体QPS为5，虽然我的电脑很烂，但是这么低的QPS还是让人看了直摇头…
✓ is status 200
✓ body size is > 0
checks.........................: 100.00% ✓ 638 ✗ 0
data_received..................: 1.5 MB 25 kB/s
data_sent......................: 53 kB 857 B/s
http_req_blocked...............: avg=119.67µs min=927ns med=2.63µs max=4.2ms p(90)=4.96µs p(95)=7.16µs
http_req_connecting............: avg=115.35µs min=0s med=0s max=4.13ms p(90)=0s p(95)=0s
http_req_duration..............: avg=1.9s min=15.62ms med=1.99s max=2.11s p(90)=2.01s p(95)=2.03s
{ expected_response:true }...: avg=1.9s min=15.62ms med=1.99s max=2.11s p(90)=2.01s p(95)=2.03s
http_req_failed................: 0.00% ✓ 0 ✗ 319
http_req_receiving.............: avg=244.4µs min=23.86µs med=115.38µs max=8.72ms p(90)=343.48µs p(95)=674.31µs
http_req_sending...............: avg=18.34µs min=4.59µs med=12.75µs max=209.44µs p(90)=25.43µs p(95)=35.07µs
http_req_tls_handshaking.......: avg=0s min=0s med=0s max=0s p(90)=0s p(95)=0s
http_req_waiting...............: avg=1.9s min=15.51ms med=1.99s max=2.11s p(90)=2.01s p(95)=2.03s
http_reqs......................: 319 5.159646/s
iteration_duration.............: avg=1.9s min=19.58ms med=1.99s max=2.11s p(90)=2.01s p(95)=2.03s
iterations.....................: 319 5.159646/s
vus............................: 5 min=5 max=10
vus_max........................: 10 min=10 max=10
用k6压测第一个接口（获取本地缓存的数据）
- 远程访问api-server的方式，QPS只有5，接下来该测试第一个接口了，看走本地缓存在性能上是否能比远程访问更强，这要是翻车了该咋办，博客都写不下去了…，Indexer成了全村的希望
- 先编写k6脚本，名为indexer.js
import http from 'k6/http';
import { check } from 'k6';
export default function () {
const res = http.get(`http://${__ENV.MY_HOSTNAME}/basic/get_obj_by_obj_key?obj_key=${__ENV.OBJ_KEY}`);
check(res, {
'is status 200': (res) => res.status === 200,
'body size is > 0': (r) => r.body.length > 0,
});
}
- 完整的压测命令如下
docker run \
--rm \
-i \
loadimpact/k6 \
run \
--duration 60s \
--vus 10 \
-e MY_HOSTNAME=192.168.50.76:18080 \
-e OBJ_KEY=indexer-tutorials/nginx-deployment-696cc4bc86-2rqcg \
- < indexer.js
- 压测结束，详细数据如下，没有报错，整体QPS为993，嘿嘿，稳了，没翻车…
✓ is status 200
✓ body size is > 0
checks.........................: 100.00% ✓ 119236 ✗ 0
data_received..................: 288 MB 4.8 MB/s
data_sent......................: 10 MB 168 kB/s
http_req_blocked...............: avg=4.67µs min=343ns med=3.13µs max=4.81ms p(90)=5.55µs p(95)=6.56µs
http_req_connecting............: avg=633ns min=0s med=0s max=4.4ms p(90)=0s p(95)=0s
http_req_duration..............: avg=9.87ms min=3.15ms med=9.03ms max=238.05ms p(90)=13.56ms p(95)=15.55ms
{ expected_response:true }...: avg=9.87ms min=3.15ms med=9.03ms max=238.05ms p(90)=13.56ms p(95)=15.55ms
http_req_failed................: 0.00% ✓ 0 ✗ 59618
http_req_receiving.............: avg=321.15µs min=8.16µs med=70.93µs max=62.14ms p(90)=478.85µs p(95)=2.07ms
http_req_sending...............: avg=19.72µs min=2.29µs med=14.48µs max=2.82ms p(90)=25.42µs p(95)=37.31µs
http_req_tls_handshaking.......: avg=0s min=0s med=0s max=0s p(90)=0s p(95)=0s
http_req_waiting...............: avg=9.53ms min=3.07ms med=8.69ms max=237.72ms p(90)=13.13ms p(95)=15.04ms
http_reqs......................: 59618 993.440775/s
iteration_duration.............: avg=10.05ms min=3.24ms med=9.21ms max=238.67ms p(90)=13.75ms p(95)=15.73ms
iterations.....................: 59618 993.440775/s
vus............................: 10 min=10 max=10
vus_max........................: 10 min=10 max=10
- 至此，压测完成，同样是获取pod的信息，Indexer由于不涉及网络请求，在性能优势上表现的很明显，当然了Indexer也不是万能了，前文编码中，它的局限性也体现出来了
- 要和api-server保持长连接，以获取数据最新的变化
- 本地内存中长期存放资源数据，相比之下client-go的一次请求响应就搞定了
- 灵活性，下图是client-go远程请求api-server的代码，可以按需求随时改变条件，namespace、label-selector等等自由变化，而Indexer则一开始就要把范围确定好，然后只能本地获取这些资源的内容
- 综上所述，两种方式各有优劣，就算混合着用也没问题，一切还是为业务服务吧
- 至此，性能篇就完成了，接下来就是《client-go的Indexer三部曲》的终篇：源码篇，相信经历了前两篇的实战，您对Indexer已经有了很深入的了解，所以接下来阅读源码也就是件很轻松愉快的事情了
参考
- k6官方资料：https://k6.io/docs
你不孤单，欣宸原创一路相伴
- Java系列
- Spring系列
- Docker系列
- kubernetes系列
- 数据库+中间件系列
- DevOps系列
![[性能测试工具]——Loadrunner的使用及安装指南](https://img-blog.csdnimg.cn/41882bc22a1948c0a4e3cd31c4235fbe.png)
