开源测试工具 boomer 基于 gRPC 压测并发方案及性能测评

少年 · 2020年07月31日 · 最后由 少年 回复于 2020年10月30日 · 3 次阅读

前言

boomer 可使用 go 脚本定制开发 slave 的特点,使得 boomer 不再局限于做 http/https 的压测,对于 tcp/udp/gRPC 等协议的压测,也有着很大的扩展性。本次主要是对 gRPC 压测方案设计及探索测评。

什么是 gRPC

优点

简单来说,gRPC 使用 HTTP2.0 通信,并使用 protobuf 来定义接口和数据类型。

gRPC 主要应用场景:

  1. 需要对接口进行严格约束的情况,比如我们提供了一个公共的服务,很多人,甚至公司外部的人也可以访问这个服务,这时对于接口我们希望有更加严格的约束,我们不希望客户端给我们传递任意的数据,尤其是考虑到安全性的因素,我们通常需要对接口进行更加严格的约束。这时 gRPC 就可以通过 protobuf 来提供严格的接口约束。

  2. 对于性能有更高的要求时。有时我们的服务需要传递大量的数据,而又希望不影响我们的性能,这个时候也可以考虑 gRPC 服务,因为通过 protobuf 我们可以将数据压缩编码转化为二进制格式,通常传递的数据量要小得多,而且通过 http2 我们可以实现异步的请求,从而大大提高了通信效率。

缺点

暂不支持分布式,负载均衡等等。

一个 gRPC 服务,就算开多个 pod,流量也只会集中在一个 pod 里面。

因为 http2 具备更低的延迟的特点,其实是通过利用单个长期存在的 TCP 连接并在其上多路复用请求 / 响应。这会给第 4 层(L4)负载均衡器带来问题,因为它们的级别太低,无法根据接收到的流量类型做出路由决策。这样,尝试对 http2 流量进行负载平衡的 L4 负载平衡器将打开一个 TCP 连接,并将所有连续的流量路由到该相同的长期连接,从而实际上取消了负载平衡。而 k8s 的 kube-proxy 本质上是一个 L4 负载平衡器,因此我们不能依靠它来平衡微服务之间的 gRPC 调用。

不过不要慌,问题不大。因为 service mesh(istio)天生就支持 gRPC 负载均衡。这个暂不在本话题讨论范围内,后续大家感兴趣我可以写一下。

boomer 基于 gRPC 压测设计

问题: gRPC client 有没有必要用连接池?

gRPC 的 http2 组件是自己实现的,没有采用 golang 标准库里的 net/http。那要不要给 gRPC 加连接池呢?

不着急盲目加池,先测一下。

先写个非池连接的 boomer slave。

package main

import (
    "flag"
    pb "google.golang.org/grpc/examples/helloworld/helloworld"
    "log"
    "time"

    "github.com/myzhan/boomer"
    "golang.org/x/net/context"
    "google.golang.org/grpc"
)

var verbose   bool
var targetUrl string
var conn      *grpc.ClientConn

const defaultName = "world"

func NewConn() *grpc.ClientConn {
    conn, err := grpc.Dial(targetUrl, grpc.WithInsecure())
    if err != nil {
        log.Fatalf("did not connect: %v", err)
    }
    return conn
}

func worker() {
    startTime := time.Now()

    c := pb.NewGreeterClient(conn)
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second)
    defer cancel()

    name := defaultName

    r, err := c.SayHello(ctx, &pb.HelloRequest{Name: name})

    elapsed := time.Since(startTime)

    if err != nil {
        if verbose {
            log.Fatalf("could not greet: %v", err)
        }
        boomer.RecordFailure("grpc", "helloworld.proto", 0.0, err.Error())
    } else {
        log.Printf("Greeting: %s", r.GetMessage())
        boomer.RecordSuccess("grpc", "helloworld.proto",
            elapsed.Nanoseconds()/int64(time.Millisecond), 10)
    }
}

func main() {

    defer func() {
        _ = conn.Close()
    }()

    flag.StringVar(&targetUrl, "url", "", "URL")
    flag.Parse()

    if targetUrl == "" {
        log.Println("Boomer target url is null")
        return
    }

    log.Println("Boomer target url is", string(targetUrl))

    conn = NewConn()

    task := &boomer.Task{
        Name:   "worker",
        Weight: 10,
        Fn:     worker,
    }

    boomer.Run(task)
}

打包好以后,正常容器调度测试,配置 500 压力线程数并发。

rps 能发出 3700+/s 的效果。

现在试一下加池设置,使用 pool 作为连接池。

//创建一个连接池: 初始化5,最大空闲连接是20,最大并发连接30
poolConfig := &pool.Config{
    InitialCap: 100,//资源池初始连接数
    MaxIdle:   400,//最大空闲连接数
    MaxCap:    500,//最大并发连接数
    Factory:    factory,
    Close:      close,
    //Ping:       ping,
    //连接最大空闲时间,超过该时间的连接 将会关闭,可避免空闲时连接EOF,自动失效的问题
    IdleTimeout: 15 * time.Second,
}
p, err := pool.NewChannelPool(poolConfig)
if err != nil {
    fmt.Println("err=", err)
}

//从连接池中取得一个连接
v, err := p.Get()

//将连接放回连接池中
p.Put(v)

//释放连接池中的所有连接
p.Release()

池有了,再改下 invoke 的方式,采用 bugVanisher/grequester 发起请求。

// getRealMethodName
func (r *Requester) getRealMethodName() string {
    return fmt.Sprintf("/%s/%s", r.service, r.method)
}

// Call 发起请求
func (r *Requester) Call(req interface{}, resp interface{}) error {
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Duration(r.timeoutMs)*time.Millisecond)
    defer cancel()
    cc, err := r.pool.Get()

    if err != nil {
        log.Printf("get rpc ClientConn error")
        return err
    }

    // 必须要把连接放回连接池否则一直创建新连接
    defer r.pool.Put(cc)

    if err = cc.(*grpc.ClientConn).Invoke(ctx, r.getRealMethodName(), req, resp, grpc.ForceCodec(&ProtoCodec{})); err != nil {
        fmt.Fprintf(os.Stderr, err.Error())
        return err
    }
    return nil
}

打包好以后,正常容器调度测试,配置 500 压力线程数并发。

rps 能发出 2900+ 的效果。

说实话问题有点大,理想当中加池应该会有更高的性能,为什么发出的 rps 反而减低了呢?

先来对比一下火焰图。

nonpool:

pool:

可以看到,加了 pool,其实就是把原有的 helloworld.(*greeterClient).SayHello 拆开成 grpc.(*ClientConn).Invoke,pool.(*channelPool).Get,以及 pool.(*channelPool).Put。

加 pool 的初衷是为了减少 grpc.invoke 里面的 grpc.newClientStream 的耗时,因为创建一个新的连接,理论上是比复用分配池里的一个链接要久的。因为 grpc.newClientStream 里面有个 grpc.(*clientStream).withRetry,看下代码。

func (cs *clientStream) withRetry(op func(a *csAttempt) error, onSuccess func()) error {
    cs.mu.Lock()
    for {
        if cs.committed {
            cs.mu.Unlock()
            return op(cs.attempt)
        }
        a := cs.attempt
        cs.mu.Unlock()
        err := op(a)
        cs.mu.Lock()
        if a != cs.attempt {
            // We started another attempt already.
            continue
        }
        if err == io.EOF {
            <-a.s.Done()
        }
        if err == nil || (err == io.EOF && a.s.Status().Code() == codes.OK) {
            onSuccess()
            cs.mu.Unlock()
            return err
        }
        if err := cs.retryLocked(err); err != nil {
            cs.mu.Unlock()
            return err
        }
    }
}

可以看到这里加了锁,而且粒度还不小。所以加 pool 主要是为了节省 grpc.newClientStream 的时间。

再查看一下时间。

nonpool:

pool:

这里看确实优化到了,但,pool 里面还有 pool.Get 和 pool.Put 操作。

由此可见,加池主要是提高一个服务系统的吞吐量,让它在系统可容纳连接的范围内,使用池减少产生连接的时间,更快给出响应。但是对于一个并发工具来说,能不能更快响应不重要,请求能发出去就行,要的就是产生压力,所以它也不需要回池的操作,它只需要一股脑创建大量 goroutine 来发起连接请求产生压力即可,所以 pool.Put 在一系列高并发操作里面,有点浪费时间,产生的压力,也比没有池的要低。

所以这样一看,还是不能盲目加池。除非 pool.Get 和 pool.Put 加起来的收益比 grpc.newClientStream 高的多,比如一些复杂业务复杂数据之类的,这里就是简单的 helloworld,体现不出来效果。

方案

grpc-demo:
  image: shaonian/grpc-demo:latest

locust-master:
  image: shaonian/locust-master:latest
  ports:
    - "8089:8089"

locust-slave1:
  image: shaonian/locust-slave-rpc:nonpool
  command:
    - ./main
    - --master-host=locust-master
    - --master-port=5557
    - --url=grpc-demo:50051
    - --cpu-profile=cpu.pprof
    - --cpu-profile-duration=60s
  links:
    - locust-master
    - grpc-demo

这里内嵌了 pprof ,刚刚上面的数据也是从这里产生的,然后直接从容器复制出来就可以查看分析了,不用专门改代码内置来看具体耗时了。

net/http 与 gRPC 性能测评

都说 gRPC 好,快,那比普通的 http 要快多少呢?

同样都是 hello world。

net/http:

grpc:

可以看到,http 大部分时间都用来系统调度了,都浪费在 tcp 握手里面了。

总结

至此,boomer 基于 gRPC 的压测改造已实现,以上即为 demo 以及各种框架性能测评。

项目在这里: shaonian/boomer_locust

快来 star 吧~

相关话题: docker && k8s 分布式压测 locust_boomer 方案

PS:技术交流 QQ 群 552643038

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共收到 2 条回复 时间 点赞
少年 如何提高 Locust 的压测性能 中提及了此贴 08月05日 08:56

优秀的文章~ 这几年身边的项目都由朝着这个方向改造的趋势,不管是对 APP 生态对影响还是基于后台服务化对接 mqtt 核心思想都是基于长连接的状态下实现业务多样化的动态支持扩展,带来效率的提升

才看到 hhh 是鸭,趋势所在

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