背景
2022 年 7 月 13 日 Google Cloud 发布了第一个基于 Arm® 架构的 Tau T2A 的 VM 系列预览版。T2A VM 由基于 Ampere® Altra® Arm 的处理器提供支持，谷歌宣称其拥有极具吸引力的价格和卓越的单线程性能。
值得注意的是，Ampere® Altra® Arm 是一款云原生处理器，基于 Ampere® Altra® Arm 处理器的 Tau T2A 虚拟机也因此能以高效的方式运行横向扩展的云原生应用程序。
那么具体实际体验和性能如何呢？我们以一个云原生的 API 网关为例，带大家一起看看 Google Cloud Tau T2A 虚拟机的表现。这里，我们选择了 Apache APISIX 在 Google Cloud Tau T2A 服务器环境上进行安装测试。
Apache APISIX 是一个云原生、高性能、可扩展的 API 网关。基于 NGNIX + LuaJIT 和 etcd，APISIX 与传统 API 网关相比，具有动态路由和插件热加载特性，特别适合云原生架构下的 API 管理。
前期准备
首先需要在 Google Cloud 上启动一个 T2A 实例，操作系统选择 Ubuntu 20.04。
然后安装 Docker，方便后续使用容器化的方式来安装部署 Apache APISIX。
sudo apt-get update && sudo apt-get install docker.io部署 Apache APISIX
Apache APISIX 使用 etcd 作为配置中心，所以这里需要先启动一个 etcd 实例。
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启动 Apache APISIX 实例。
sudo docker run --net=host -d apache/apisix:2.14.1-alpine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
}
}
}'访问测试。
curl -i http://127.0.0.1:9080/anything/das
HTTP/1.1 200 OK
.....Google Cloud T2D vs Google Cloud T2A
从上述操作来看，Apache APISIX 在 Google Cloud Tau T2A 上的安装和兼容性测试都能顺利完成。那么 Google Cloud T2A 的实际性能到底如何呢？接下来我们将使用 Apache APISIX 分别在 Google Cloud T2A 和 Google Cloud T2D 上做性能测试对比，来看看其实际表现。
Google Cloud T2D 是 Google Cloud Tau 系列的另一款机型，是基于 AMD x86 架构的， 所以上述 etcd 安装步骤略有不同：
sudo docker run -d --name etcd \
-p 2379:2379 \
-e ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379 \
-e ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes \
-e ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379 \
bitnami/etcd:3.4.16为简单起见，本次测试 APISIX 中只启用了一个 Worker，以下性能测试数据均在单核 CPU 上运行。
场景一：单上游
该场景下将使用单个上游（不包含任何插件），主要测试 APISIX 在纯代理回源模式下的性能表现。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 2：单个上游 + 两个插件
该场景下将使用单个上游与两个插件进行，主要测试 APISIX 在开启 limit-count 和 prometheus 两个核心性能消耗插件时的表现。
# 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
}
}
}'数据比较
上述两个场景中，分别从请求 QPS（每秒查询数）和延迟时间两个层面进行了相关的测试对比。结果如下：
- QPS 比较
- 请求延迟比较
| 单个上游 | 单个上游+两个插件 | |||
|---|---|---|---|---|
| Google Cloud T2D | Google Cloud T2A | Google Cloud T2D | Google Cloud T2A | |
| QPSrequest/sec | 12500 | 11300 | 10600 | 9900 |
| Latency(ms) | 1.26 | 1.39 | 1.45 | 1.60 |
从以上数据也可以看出，在 API Gateway 等网络 IO 密集计算场景下，T2A 相比同系列的 T2D 虚拟机，在性能上仍然有差距。不过另一个好消息是，在同等配置情况下，T2A 的价格要比 T2D 便宜 10% 左右。在实际机器选型时，用户可以根据自己的业务体量来灵活决策。
总结
本文主要使用 Apache APISIX 对比 Google Cloud T2A 和 Google Cloud T2D 的性能。可以看出，在 API 网关等网络 IO 密集计算场景中，Google Cloud T2A 相比 T2D，表现虽然不是那么亮眼，但是作为 Google Cloud 在 Arm 架构下的第一次尝试，相信其会在 Arm 架构的虚拟机上持续发力，也期待它的后续迭代表现。