Kubernetes 下 web 服务的性能测试三部曲之三：横向扩容

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本篇概览

• 本章是《Kubernetes 下 web 服务的性能测试三部曲》系列的终篇，之前我们用 AB 和 JMeter 两种工具压测了 k8s 环境下的 Tomcat，并通过调整内存和 CPU 来验证纵向扩容的效果，本章我们来验证横向扩容对吞吐量的影响；

前文列表

《Kubernetes 下 web 服务的性能测试三部曲》的前两篇文章请点击以下链接：

1. 《Kubernetes下web服务的性能测试三部曲之一：准备工作》；

2. 《Kubernetes下web服务的性能测试三部曲之二：纵向扩容》；

基本环境信息

• 基本环境的配置，与第一章一致，Tomcat 的 deployment 配置如下：

apiVersion: extensions/v1beta1kind: Deploymentmetadata:  name: tomcathostspec:  replicas: 1  template:    metadata:     labels:       name: tomcathost    spec:     containers:     - name: tomcathost       image: bolingcavalry/k8stomcatdemo:0.0.5       tty: true       ports:       - containerPort: 8080       resources:         requests:           memory: "512Mi"           cpu: "100m"         limits:           memory: "512Mi"           cpu: "100m"

注意，本章实战的 Pod 内存为 512M，因为 256M 的 Pod 吞吐率太低，从启动到预热(用来应对 JIT 的第一次测试，丢弃成绩)，都会耗费大量时间，因此用 512M 可以节省测试时间；

• 请按照上述配置将 deployment 和 service 在 k8s 环境启动起来，启动命令如下，在 tomcat.yaml 文件所在目录下：

kubectl create -f tomcat.yaml,tomcat-svc.yaml

横向扩容，将 Pod 数从 1 增加到 8

• 将 Pod 数从 1 增加到 8，执行以下命令即可：

kubectl scale deployment tomcathost --replicas=8

• 因为新的 Pod 创建、启动、初始化等操做，需要等待几分钟再进行测试；

• 继续继续 AB 和 JMeter 测试，然后再分别将 replicas 参数设置为 4、2、1，得到结果如下表所示：

• 以上的结果可以发现，随着 Pod 数的翻倍，吞吐量也是在线性增长的，增长的效果接近翻倍，也就是说横向扩容并没有出现纵向扩容时的那种单机极限的瓶颈，在节点数量得以保证的情况下，可以通过横向扩容来提升吞吐量（因为硬件资源的限制，我这里只能将 Pod 扩展到 8 个，如果您有条件可以继续测试下去）；

节省测试时间的方法

• 正常的测试顺序是副本数从 1 到 2，然后从 2 到 4，再从 4 到 8，这样每次扩容后都会有容器创建，都要等待 Pod 创建和初始化，然后还要预热(避免 JIT 的影响)，所以，本次实战我的顺序是一开始直接扩容到 8 个 Pod，然后等待创建和初始化，再正常预热，用 AB 和 JMeter 测试 Pod 等于 8 的吞吐量，然后将 Pod 数从 8 缩减到 4，缩减后剩下的 4 个 Pod 都是缩减之前用过的，不需要再预热就能直接压测了，这样从 8 到 4，从 4 到 2，从 2 到 1 的几次缩减都不需要等待初始化和执行预热了；

和上一章的数据差异

• 细心的读者会发现，本章在 Pod 内存为 512M 的时候，吞吐量的数字和上一章是不同的，因为本章使用的硬件资源和上一章有所不同所致，但是实战的软件环境、步骤和镜像都是完全相同的；

• 至此，《Kubernetes 下 web 服务的性能测试三部曲》就全部结束了，希望能对你您在 K8S 环境下的扩容和压测都有所帮助，也欢迎您的关注和来信探讨：zq2599@gmail.com

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