背景

AWS 在 2022 年 5 月底公布了最新的基于 ARM 架构的 AWS Graviton 系列处理器——AWS Graviton3。据 AWS 官网数据显示，与 Graviton2 处理器相比，基于当先的 DDR5 内存技术，Graviton3 处理器可提供高达 25% 的性能晋升、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 实例雷同的状况下，Graviton3 还可缩小 60% 的能源。

那么理论数据会怎么呢？让咱们以 CPU 密集型的 API 网关为例，来看看 AWS Graviton3 的体现如何。在这里咱们应用 Apache APISIX 在 AWS Graviton2（C6g）和 AWS Graviton3（C7g） 两种服务器环境下进行性能比照测试。

Apache APISIX 是一个云原生、高性能、可扩大的 API 网关。基于 NGNIX+LuaJIT 和 etcd 来实现，和传统 API 网关相比，APISIX 具备动静路由和插件热加载的特点，特地适宜云原生架构下的 API 治理。

筹备：装置部署

在进行测试前，须要筹备一台搭载 ARM64 芯片的服务器，这里咱们选用了 Amazon EC2 C7g（当初只有这个型号才搭载 AWS Graviton3），操作系统抉择了 Ubuntu 20.04。

同时装置 Docker。

sudo apt-get update && sudo apt-get install docker.io

目前，APISIX 曾经公布了最新版本的 ARM64 镜像，能够应用 Docker 形式进行一键部署。具体过程可参考下方：

  1. 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
  1. 启动 APISIX
sudo docker run --net=host -d apache/apisix:2.14.1-alpine
  1. 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    }  }}'
  1. 拜访测试
curl -i http://127.0.0.1:9080/anything/das
HTTP/1.1 200 OK.....

AWS Graviton2 和 AWS Graviton3 的性能比照

依据前文的操作，基于官网脚本胜利实现了 APISIX 在 AWS Graviton3 处理器上装置和兼容性测试。上面让咱们来看看 Apache APISIX 在 AWS Graviton2（C6g）和 AWS Graviton3（C7g）上的性能体现。

为了不便测试，本示例中 APISIX 只开启了一个 Worker，上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

该场景下应用单个上游（不蕴含任何插件），次要测试 APISIX 在纯代理回源模式下的性能体现。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

另一场景则应用单上游与多插件配合，在这里应用了两个插件。次要测试 APISIX 在开启 limit-count 和 prometheus 两个外围耗费性能插件时的性能体现。

# 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        }    }}'

数据比照

在上述两种场景下，别离从申请解决和延迟时间两个层面进行了相干测试与比照。后果如下：

  1. QPS 比照

  1. Latency 比照

单个上游单个上游+两个插件
AWS Graviton2AWS Graviton3AWS Graviton2AWS Graviton3
QPS(request/s)1300023000（晋升76%）1100018000（晋升63%）
Latency(ms)1.110.68（升高38%）1.390.88（升高37%）

从上方数据能够看到，在 API 网关这样 CPU 密集型的计算场景下，AWS Graviton3 比 AWS Graviton2 的性能晋升了 76%，同时提早还升高了 38%。这个数据比结尾提到的 AWS 官网给出的数据（25%性能晋升）还要优异。

总结

本文次要通过应用 Apache APISIX 进行了 AWS Graviton3 与 AWS Graviton2 的性能比照，能够看到在 API 网关 CPU 密集型的计算场景下，AWS Graviton3 堪称展现了性能怪兽的属性。当然，也举荐大家多多进行实际，期待后续更多计算密集型我的项目的测试数据。