文档

ARMS Java探针性能压测报告

更新时间:

ARMS探针在应用运行态进行字节码增强,实现应用性能管理能力。与其他通过字节码增强技术实现的性能管理方案一样,ARMS探针会带来一定的应用性能开销,但ARMS团队已经采用多项技术对探针进行优化,将探针的性能开销降低到极低的范围,以确保应用的稳定运行。在本篇测试报告中,我们模拟了真实的使用场景,测试ARMS探针在不同业务流量下带来的性能开销,您可以参考本篇分析报告,在接入ARMS应用监控前,基于性能影响进行充分的评估。

测试场景

整体架构如下图所示:

image

Java应用基于Spring MVC框架编写,根据压测源发起的不同请求,会分别访问MySQL和Redis服务。对于请求${mall-gateway}/case/api/v1/mysql/execute,Java应用会访问MySQL;对于请求${mall-gateway}/case/api/v1/redis/execute,Java应用会访问Redis。两种请求各占50%的QPS。

测试环境

  • 压测源由阿里云性能测试服务PTS提供。

  • Java应用、MySQL、Redis都部署在同一个阿里云容器服务ACK集群中,节点实例类型为ecs.c6.2xlarge,节点的操作系统版本为CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) 。

  • Java应用的Pod规格为2核4G,双副本。

  • ARMS探针采用Aliyun JavaAgent 3.1.4 版本。

  • Demo代码库

测试流程

  1. 在不安装ARMS探针的情况下,分别使用基于500 / 1000 / 2000 QPS,发起3次压测,每次的持续时长为1小时,每次压测前都先基于100 QPS压测流量对Java应用进行3分钟预热,压测结果将作为基线性能指标。

  2. 安装ARMS探针,在采样策略设置为10%固定采样率的情况下,重复第1步的压测,对比Java应用在CPU开销、内存开销、RT上的差异。

  3. 安装ARMS探针,在采样策略设置为100%固定采样率的情况下,重复第1步的压测,对比Java应用在CPU开销、内存开销、RT上的差异。

说明
  • 关于ARMS的采样策略设置,请参见调用链采样模式选择

  • ARMS应用监控的基本功能都将开启,包括统计指标、调用链、分位数等,并开启所有插件功能。

基线性能指标

对比项

CPU

内存

RT

500 QPS

6.50%

14.49%

2ms

1000 QPS

17.01%

14.86%

2ms

2000 QPS

32.36%

19.04%

2ms

说明
  • CPU指标代表Pod使用的CPU占总CPU的百分比。

  • 内存指标代表Pod使用的内存占总内存的百分比。由于Pod使用内存在达到requests值之前会自然增长,此报告取压测结束时的内存真实占用。

  • RT指标代表请求的平均响应时间,单位:毫秒。

安装ARMS探针后的性能指标

对比项

10%采样率

100%采样率

CPU

内存

RT

CPU

内存

RT

500 QPS

7.72%

18.37%

2ms

7.90%

18.83%

2ms

1000 QPS

19.94%

18.95%

2ms

20.78%

19.61%

2ms

2000 QPS

40.49%

25.69%

3ms

42.25%

25.80%

3ms

探针性能开销

对比项

10%采样率

100%采样率

CPU

内存

RT

CPU

内存

RT

500 QPS

+1.21%

+3.88%

-

+1.39%

+4.35%

-

1000 QPS

+2.92%

+4.09%

-

+3.76%

+4.75%

-

2000 QPS

+8.13%

+6.66%

+1ms

+9.89%

+6.76%

+1ms

分析结论

  1. ARMS探针额外造成的CPU和内存开销,都在10%以内。

  2. ARMS探针对于RT(请求响应时间)的影响非常小,在2000 QPS的情况下仅增加了1毫秒。

  3. 在100%固定采样率的情况下,性能开销比10%固定采样率略有上升。