idou老师教你学Istio 04：Istio性能及扩展性介绍

Istio提供了函数级别的性能测试用例，开发者可用更好的有针对性的进行性能优化，这里不做展开，感兴趣的朋友可用参考：

https://raw.githubusercontent.com/istio/istio/release-1.0/mixer/test/perf/singlecheck_test.go 

为了更好的跟踪Istio的性能问题，Istio提供了一个专门用于Isito性能测试的测试工具——Fortio。你可以通过kubernetes集群，轻而易举的将Forito部署起来，测试工具的安装链接如下：

https://github.com/istio/istio/tree/release-1.0/tools#istio-load-testing-user-guide。

下图是测试工具的组织结构图，其中上半部分为Istio服务网格管理的两个服务S1与S2，其中S1服务关掉了mixer上报功能（mixer遥测功能实现方案一直备受争议，业界普遍认为sidecar向mixer上报遥测数据一定程度上损害了sidecar的请求转发能力），请求通过ingressgateway流入系统，再经由sidecar分发到各个服务，是典型的Istio服务访问方式。下半部分为经典的kubernetes集群中的服务访问方式，请求经由k8s的proxy的转发，负载均衡到各个pod。两者的对比也就展示了Istio访问模式与经典模式相比，性能方面的损耗，下面介绍一下Fortio的几个功能点：

a)Fortio是一个快速，小巧，可重复使用，可嵌入的go库以及命令行工具和服务器进程，该服务器包括一个简单的Web UI和结果的图形表示；

b)Fortio也是100％开源的，除了go和gRPC之外没有外部依赖，能够轻松地重现Istio官方性能测试场景也能适应自己想要探索的变体或场景；

c)Fortio以每秒指定的qps对服务进行压测，并记录影响时延的直方图并，计算百分比，平均值，tp99等统计数值。

Fortio在kubernetes中的安装步骤：

kubectl -n fortio run fortio --image=istio/fortio:latest_release --port=8080

kubectl -n fortio expose deployment fortio --target-port=8080 --type=LoadBalancer

Acmeair（又名BluePerf）是一个用Java实现的类似客户的微服务应用程序。此应用程序在WebSphere Liberty上运行，并模拟虚拟航空公司的运营。

Acmeair由以下微服务组成：

a) Flight Service检索航班路线数据。预订服务会调用它来检查奖励操作的里程（Acmeair客户忠诚度计划）。

b) 客户服务存储，更新和检索客户数据。它由Auth服务用于登录和预订服务用于奖励操作。

c) 预订服务存储，更新和检索预订数据。

d) 如果用户/密码有效，Auth服务会生成JWT。

e) 主服务主要包括与其他服务交互的表示层（网页）。这允许用户通过浏览器直接与应用程序交互，但在负载测试期间不会执行此操作。

这个模拟航空公司的运营系统demo，能够更好的模拟在实际生产环境中的Istio应用，感兴趣的朋友可用到如下链接了解一下：https://github.com/blueperf 

Istio与IBM会对Istio的每日构建版本进行性能测试，并将测试结果公布出来，供大家参考。自动化测试包括端对端用例fortio以及应用级别bluePerf的性能测试结果。对Isito性能感兴趣，但没有时间精力进行性能测试的朋友，可以关注一下官方的每日性能测试结果，跟踪Istio性能优化的最新进展。

● https://fortio-daily.istio.io/

● https://ibmcloud-perf.istio.io/regpatrol/

这里，我们一起来看下IBM的性能测试结果，并进行一下分析。

IBM的性能测试对比主要包括三部分，第一部分是各个Release版本之间的性能比较，其中列出了0.6.0,0.7.1,0.8.0版本的性能测试情况，这里的指标数据是qps，可以看到，前三个版本之间的数据十分相近，没有比较大的提升，且Istio与IngressOnly之间的对比可以看出，Istio造成了相当大的性能损耗，大约只能达到无Istio时百分之三十多的qps，可见，性能方面Istio还需要进一步优化。

第二部分是当前release每日构建版本的性能情况，可以对比出每天的修改对性能方面的影响，这里我们列出一部分，更详细的信息大家可以到相应链接中查看，可以看到近期每日构建版本相较于1.0基线版本，有了一定的提升。

最后一部分是master分支的每日构建性能测试结果。可以看到，最新的master分支的性能测试结果，相较基线版本已经有了较大的提升，但是QPS损耗严重的问题依然存在，同时，千级别的QPS也不能真正满足生产需求，我们期待Istio的发展与进步。

对控制面各组件的作用作用及故障影响进行了汇总，结果如下：

a) 考量到Istio控制面的可靠性，以及对资源的有效利用，建议将重要组件设置为多实例，包括：

● ingressgateway：作为外部流量入口，服务网格管理的所有服务的对外流量，都要经过gateway才能进入到服务网格内部，与业务逻辑强相关，建议配置为多实例；

● mixer：遥测数据的搜集端，用于汇总服务网格内所有服务上报的日志、监控数据，处理数据量巨大，建议设置为多实例，并给予更多资源配置；

● 其他控制面组件运行压力并不大，可根据需要自行调整实例数。

b) 容器自动扩缩容，Istio为主要组件gateway，pilot与mixer设置了自动扩缩容策略，且策略可以在安装时配置，我们以pilot为例看一下其自动扩缩容配置，以CPU占用率55%作为阈值，进行pod实例数的扩缩容侧率：

c) 高可用（HA），可根据需要，为Istio控制面组件设置亲和性策略，使相同控制面组件的多个不同pod运行不同node上，确保Istio控制面的高可用状态，下面以pilot为例，Istio为其增加了节点反亲和策略，使pod尽可能不运行在相同架构操作系统的节点上，大家可根据需要，自行增加亲和与反亲和策略。

d) 健康检查，Istio也为控制面组件配置了健康检查策略，以保证控制面组件异常时，k8s能够将其重新拉起，同样以sidecarinjector为例，设置了启动健康检查readinessProbe与运行时健康检查livenessProbe，以确保容器正常运行：