学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

开源 API 网关的性能对比:APISIX 3.0和Kong 3.0

作者 | 屠正松 苏钰       责编 | 梦依丹

出品 | APISIX 技术团队投稿

云原生时代下,企业逐渐向云上迁移,越来越多的应用和服务都在进行容器化改造,服务之间的流量也开始爆发性的增长。为了能高效地管理这些规模庞大的 API,API 网关开始在技术领域大展身手。

用户除了需要 API 网关提供请求代理、熔断限流、审计监控等常规能力外,更多开始关注云原生兼容性、支撑场景的多样性,以及更好的性能及稳定性。在这样的背景下,以 Apache APISIX 和 Kong 等为代表的云原生 API 网关项目得到了越来越多开发者的青睐。

Apache APISIX  是一个云原生、高性能、可扩展的 API 网关,由深圳支流科技捐赠给 Apache 基金会,并于 2020 年 7 月从 Apache 孵化器毕业, 成为 Apache 软件基金会顶级项目。APISIX 基于 NGINX 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,特别适合云原生架构下的 API 管理。

Kong 也是一款高可用、易扩展的开源 API 网关项目。通过提供代理、路由、负载均衡、身份验证等功能,在微服务与传统 API 领域提供网关层面的支持。

2022 年秋季,Kong 与 Apache APISIX 相继发布了最新的 3.0 版本。其中,Apache APISIX 3.0 重点在生态和架构层面进行了创新与迭代,致力让所有用户都能利用 APISIX 发挥更优秀的价值。Kong 3.0 则在新版本中更加侧重政府、金融业以及对安全合规更关注的大型企业,整体涉及在合规、易用性、功能与性能等方面进行了拓展。

作为开源微服务网关领域的优秀作品,在二者几乎同一时间发布 3.0 版本之际,我们对两个产品进行了一次性能测试,方便读者在选择和使用这两个网关产品时,对其最新版本的性能表现上有更加清晰的认知。

测试环境与方式

以下为本次进行测试的方式及环境数据,测试结果仅针对以下环境、机器及特定版本等。

同时本次测试使用 Docker 部署 APISIX 和 Kong 时,将使用 Docker 的 host 网络模式,避免网络原因影响测试结果。以下为其他相关测试配置信息。

请求拓扑图

以下是测试链路的拓扑图,压力测试工具使用 wrk2,上游服务使用 OpenResty。

相关服务器与软件信息

本次测试将在云服务器上进行,服务器配置为 Standard D8s v3 (8 核心虚拟 CPU,32 GiB 内存) 。所有测试相关组件均部署在这台服务器上,具体服务器环境信息如下表所示。

测试中所涉及到的软件版本信息如下表所示。

部署细节

我们选择 wrk2 作为性能测试工具,选择 OpenResty 作为模拟上游。用 Docker 来部署 APISIX 与 Kong,并且都启用二者的声明式配置。

在测试时,只开启一个 1 个 worker 进程,这样测试结果会比较直观。正常来说,在实际使用中多个 worker 的负载能力相比 1 个 worker 来说,其性能接近线性增长。部署脚本与测试脚本可参考:https://github.com/api7/apisix-benchmark。

注意:在测试过程中,APISIX 关闭了和插件。这是因为这两个插件的启用将会影响 APISIX 4% 左右的性能(benchmark 相关文档中有提及),因此在本次测试中进行了关闭。

多场景测试与性能对比

场景一:1 条路由,不启用任何插件

场景一旨在测试纯代理场景。因此只设置 1 条路由,不启用任何插件,测试 APISIX 与 Kong 在该场景下的性能差异。

APISIX 配置如下:

Kong 配置如下:

性能对比

在该场景下共进行了 10 轮测试,QPS 如下折线图所示(以 QPS 指标来评价性能)。

图1

从图1中可以看到,在纯代理场景下,APISIX 3.0 的性能表现优于 Kong 3.0 之上。APISIX 3.0 的 10 轮 QPS 的平均值为 14104,Kong 3.0 的 10 轮 QPS 的平均值是 9857。相比之下,APISIX 3.0 的性能是 Kong 3.0 的 140%。

场景二:1 条路由 + 1 个插件(限流)

限流是网关产品的主要使用场景之一,因此在场景二中,我们配置了 1 条路由与 1 个限流插件来满足测试要求。

注意:该场景主要测试网关在限流场景下的性能,其中对限流插件的配置进行了较高的限制,避免触发实际的限流动作。

APISIX 配置如下:

Kong 配置如下:

性能对比

依旧是进行了 10 轮测试,QPS 如下折线图所示(以 QPS 指标来评价性能)。

图2

从上述对比图中可以看到,在启用「限制请求数量类」的插件后,APISIX 3.0 与 Kong 3.0 的 QPS 都下降明显。APISIX 3.0 的 10 轮 QPS 的平均值是 9154,Kong 3.0 的 10 轮 QPS 的平均值是 4810,相比之下,APISIX 3.0 的性能是 Kong 3.0 的 190%。

场景三:1 条路由 + 2 个插件(限流+鉴权)

除上述提到的限流功能外,鉴权场景也是网关的主要使用场景之一。因此场景三将两个重要的功能合二为一,配置了 1 条路由的同时,绑定了限流插件和鉴权插件。该场景涵盖了限流与鉴权功能的同时,还在请求路径中实现了多个插件一起配合工作,覆盖了网关实际使用的经典场景。

APISIX 配置如下:

Kong 配置如下:

性能对比

图3

从上述结果折线图中可以看到,APISIX 3.0 在启用 limit-count 和 key-auth 插件后,10 轮 QPS 的平均值为 8933,相比只启用 limit-count 插件时的 QPS 平均值 9154,有略微下降(约为 2.4%)。

而 Kong 3.0 在启用 rate-limiting 和  key-auth 插件后,10 轮 QPS 的平均值为 3977,相比只启用 rate-limiting 插件时 QPS 平均值 4810,下降非常明显(约为 17%)。

在该场景下对比 10 轮平均 QPS,APISIX 3.0 的性能是 Kong 3.0 的 220%

场景四:5000 条路由

该方案使用脚本生成了 5000 条不重复的路由,测试时只命中其中一条路由。该场景主要是测试 APISIX 与 Kong 进行路由匹配时的性能。

性能对比

图4

同样是进行 10 轮测试,结果如上述折线图所示。

从图中可以看到,在该场景下,APISIX 3.0 的 10 轮 QPS 的平均值为 13787,Kong 3.0 的 10 轮 QPS 的平均值为 9840。相比之下,APISIX 3.0 的性能是 Kong 3.0 的 140%,与场景一测试环境下的效果对比类似。

结论

从上述几组测试场景的结果来看:

当不在路由上绑定插件时,多路由匹配与单路由纯代理场景下,APISIX 3.0 的整体表现性能为 Kong 3.0 的 140% 左右;

当在路由上绑定插件时,APISIX 3.0 的性能为 Kong 3.0 的 200% 左右(有近一倍的性能提升)。

因此在不同场景的性能表现上,APISIX 3.0 整体性能相比 Kong 3.0 而言,仍然保持着较大的优势。如果你对上述两个网关的使用场景有更多使用上的心得,也欢迎随时交流。

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20221117A01LG100?refer=cp_1026
  • 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

关注

腾讯云开发者公众号
10元无门槛代金券
洞察腾讯核心技术
剖析业界实践案例
腾讯云开发者公众号二维码

扫码关注腾讯云开发者

领取腾讯云代金券