Akka Http 性能调优

Question

我正在 Akka-http 框架（版本：10.0）上执行负载测试，我正在使用wrk工具。 wrk 命令：

wrk -t6 -c10000 -d 60s --timeout 10s --latency http://localhost:8080/hello

第一次运行没有任何阻塞调用，

object WebServer {

  implicit val system = ActorSystem("my-system")
  implicit val materializer = ActorMaterializer()
  implicit val executionContext = system.dispatcher
  def main(args: Array[String]) {


    val bindingFuture = Http().bindAndHandle(router.route, "localhost", 8080)

    println(
      s"Server online at http://localhost:8080/\nPress RETURN to stop...")
    StdIn.readLine() // let it run until user presses return
    bindingFuture
      .flatMap(_.unbind()) // trigger unbinding from the port
      .onComplete(_ => system.terminate()) // and shutdown when done
  }
}

object router {
  implicit val executionContext = WebServer.executionContext


  val route =
    path("hello") {
      get {
        complete {
        "Ok"
        }
      }
    }
}

wrk的输出：

    Running 1m test @ http://localhost:8080/hello
  6 threads and 10000 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency     4.22ms   16.41ms   2.08s    98.30%
    Req/Sec     9.86k     6.31k   25.79k    62.56%
  Latency Distribution
     50%    3.14ms
     75%    3.50ms
     90%    4.19ms
     99%   31.08ms
  3477084 requests in 1.00m, 477.50MB read
  Socket errors: connect 9751, read 344, write 0, timeout 0
Requests/sec:  57860.04
Transfer/sec:      7.95MB

现在，如果我在路由中添加一个未来的调用并再次运行测试。

val route =
    path("hello") {
      get {
        complete {
          Future { // Blocking code
            Thread.sleep(100)
            "OK"
          }
        }
      }
    }

wrk 的输出：

Running 1m test @ http://localhost:8080/hello
  6 threads and 10000 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   527.07ms  491.20ms  10.00s    88.19%
    Req/Sec    49.75     39.55   257.00     69.77%
  Latency Distribution
     50%  379.28ms
     75%  632.98ms
     90%    1.08s 
     99%    2.07s 
  13744 requests in 1.00m, 1.89MB read
  Socket errors: connect 9751, read 385, write 38, timeout 98
Requests/sec:    228.88
Transfer/sec:     32.19KB

正如您在未来调用中看到的那样，只有13744 个请求正在被处理。

在遵循Akka 文档之后，我为创建最多200 个线程的路由添加了一个单独的调度程序线程池。

implicit val executionContext = WebServer.system.dispatchers.lookup("my-blocking-dispatcher")
// config of dispatcher
my-blocking-dispatcher {
  type = Dispatcher
  executor = "thread-pool-executor"
  thread-pool-executor {
    // or in Akka 2.4.2+
    fixed-pool-size = 200
  }
  throughput = 1
}

经过上面的改动，性能有所提升

Running 1m test @ http://localhost:8080/hello
  6 threads and 10000 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   127.03ms   21.10ms 504.28ms   84.30%
    Req/Sec   320.89    175.58   646.00     60.01%
  Latency Distribution
     50%  122.85ms
     75%  135.16ms
     90%  147.21ms
     99%  190.03ms
  114378 requests in 1.00m, 15.71MB read
  Socket errors: connect 9751, read 284, write 0, timeout 0
Requests/sec:   1903.01
Transfer/sec:    267.61KB

在my-blocking-dispatcher 配置中，如果我将池大小增加到 200 以上，性能是相同的。

现在，我应该使用哪些其他参数或配置来提高性能，同时使用未来的调用。因此该应用程序可提供最大吞吐量。

Answer 1

首先免责声明：我以前没有使用过wrk工具，所以我可能会出错。 以下是我为这个答案所做的假设：

1. 连接数与线程数无关，即如果我指定-t4 -c10000它会保持 10000 个连接，而不是 4 * 10000。
2. 对于每个连接，行为如下：它发送请求，完全接收响应，然后立即发送下一个，依此类推，直到时间用完。

另外我和 wrk 在同一台机器上运行服务器，我的机器似乎比你的弱（我只有双核 CPU），所以我将 wrk 的线程数减少到 2，连接数减少到 1000，以获得体面的结果。

我使用的 Akka Http 版本是10.0.1 ，而 wrk 版本是4.0.2 。

现在来回答。 让我们看看您拥有的阻塞代码：

Future { // Blocking code
  Thread.sleep(100)
  "OK"
}

这意味着，每个请求至少需要 100 毫秒。 如果您有 200 个线程和 1000 个连接，时间线将如下所示：

Msg: 0       200      400      600      800     1000     1200      2000
     |--------|--------|--------|--------|--------|--------|---..---|---...
Ms:  0       100      200      300      400      500      600      1000

其中Msg是已处理消息的数量， Ms是以毫秒为单位的经过时间。

这使我们每秒处理 2000 条消息，或每 30 秒处理约 60000 条消息，这与测试数据基本一致：

wrk -t2 -c1000 -d 30s --timeout 10s --latency http://localhost:8080/hello
Running 30s test @ http://localhost:8080/hello
  2 threads and 1000 connections
  Thread Stats   Avg     Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   412.30ms   126.87ms 631.78ms   82.89%
    Req/Sec     0.95k    204.41     1.40k    75.73%
  Latency Distribution
     50%  455.18ms
     75%  512.93ms
     90%  517.72ms
     99%  528.19ms
here: --> 56104 requests in 30.09s <--, 7.70MB read
  Socket errors: connect 0, read 1349, write 14, timeout 0
Requests/sec:   1864.76
Transfer/sec:    262.23KB

很明显，这个数字（每秒 2000 条消息）受到线程数的严格限制。 例如，如果我们有 300 个线程，我们将每 100 毫秒处理 300 条消息，那么如果我们的系统可以处理这么多线程，我们每秒将有 3000 条消息。 让我们看看如果我们为每个连接提供 1 个线程，即池中的 1000 个线程，我们会怎样：

wrk -t2 -c1000 -d 30s --timeout 10s --latency http://localhost:8080/hello
Running 30s test @ http://localhost:8080/hello
  2 threads and 1000 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   107.08ms   16.86ms 582.44ms   97.24%
    Req/Sec     3.80k     1.22k    5.05k    79.28%
  Latency Distribution
     50%  104.77ms
     75%  106.74ms
     90%  110.01ms
     99%  155.24ms
  223751 requests in 30.08s, 30.73MB read
  Socket errors: connect 0, read 1149, write 1, timeout 0
Requests/sec:   7439.64
Transfer/sec:      1.02MB

如您所见，现在一个请求平均需要几乎 100 毫秒，即与我们放入Thread.sleep的相同数量。 看来我们不能比这更快了！ 现在我们几乎处于one thread per request标准情况下，这种情况已经运行了很多年，直到异步 IO 让服务器扩展得更高。

为了比较，这里是我的机器上使用默认 fork-join 线程池的完全非阻塞测试结果：

complete {
  Future {
    "OK"
  }
}

====>

wrk -t2 -c1000 -d 30s --timeout 10s --latency http://localhost:8080/hello
Running 30s test @ http://localhost:8080/hello
  2 threads and 1000 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    15.50ms   14.35ms 468.11ms   93.43%
    Req/Sec    22.00k     5.99k   34.67k    72.95%
  Latency Distribution
     50%   13.16ms
     75%   18.77ms
     90%   25.72ms
     99%   66.65ms
  1289402 requests in 30.02s, 177.07MB read
  Socket errors: connect 0, read 1103, write 42, timeout 0
Requests/sec:  42946.15
Transfer/sec:      5.90MB

总而言之，如果您使用阻塞操作，则每个请求需要一个线程来实现最佳吞吐量，因此请相应地配置您的线程池。 您的系统可以处理的线程数有自然限制，您可能需要调整操作系统以获得最大线程数。 为获得最佳吞吐量，请避免阻塞操作。

也不要将异步操作与非阻塞操作混淆。 您的Future和Thread.sleep代码是异步但阻塞操作的完美示例。 许多流行的软件都在这种模式下运行（一些传统的 HTTP 客户端、Cassandra 驱动程序、AWS Java SDK 等）。 要充分利用非阻塞 HTTP 服务器的好处，您需要一直保持非阻塞，而不仅仅是异步。 这可能并不总是可能的，但它是值得努力的。

Answer 2

我使用此配置在我的本地主机上获得 x3 性能：

akka {
  actor {
    default-dispatcher {
      fork-join-executor {
        parallelism-min = 1
        parallelism-max = 64
        parallelism-factor = 1
      }
      throughput = 64
    }
  }

  http {
    host-connection-pool {
      max-connections = 10000
      max-open-requests = 4096
    }

    server {
      pipelining-limit = 1024
      max-connections = 4096
      backlog = 1024
    }
  }
}

也许这些参数的其他值会更好（如果是，请写信给我）。

Akka Http 版本 10.1.12。