ShenYu网关SpringCloud插件性能优化实践
2025-05-27 03:29:49作者:柏廷章Berta
性能瓶颈现象分析
在微服务架构的性能测试过程中,我们发现ShenYu网关作为SpringCloud服务代理时出现了明显的性能下降。测试环境配置为CentOS 7.7系统,16核CPU/128GB内存的硬件条件,JVM采用CMS垃圾回收器并配置了4GB堆内存。
基准测试数据显示:
- 直连Mock服务:8000 QPS,P99延迟81ms
- SpringCloud Gateway:5900 QPS,P99延迟189ms
- ShenYu网关代理SpringCloud:2700 QPS,P99延迟593ms
性能差异的技术根源
通过对比测试数据可以看出,ShenYu网关在SpringCloud场景下的性能表现存在较大优化空间。这种性能差异主要来自以下几个方面:
- 服务发现开销:每次请求都需要进行服务实例查询
- 负载均衡计算:默认的负载均衡算法可能带来额外开销
- 元数据处理:插件链路的元数据转换消耗CPU资源
- 网络IO模型:可能存在的同步阻塞调用
关键优化方案
针对上述性能瓶颈,ShenYu提供了内置的缓存优化机制:
- 服务实例缓存:通过启用springcloud缓存,可以显著减少服务发现组件的查询压力
- 负载均衡结果缓存:缓存路由计算结果,避免重复计算
- 连接池优化:复用下游服务连接,减少TCP握手开销
具体配置实现
在ShenYu网关的bootstrap.yml配置文件中,添加以下配置项启用缓存功能:
shenyu:
springcloud:
cache:
enabled: true
# 可根据实际场景调整缓存参数
initialCapacity: 1000
maximumSize: 10000
expireAfterWrite: 10s
预期优化效果
启用缓存后,预期可以获得以下改进:
- QPS提升40%-60%,接近原生SpringCloud Gateway水平
- P99延迟降低至200-300ms区间
- CPU利用率下降,系统吞吐量提升
进阶优化建议
对于追求极致性能的场景,还可以考虑:
- 采用异步非阻塞的HTTP客户端
- 调整线程池配置匹配硬件资源
- 启用响应式编程模型
- 对热点路由进行预加载
通过合理的配置和优化,ShenYu网关完全能够满足企业级高并发场景的性能需求,同时保留其丰富的插件生态和治理能力优势。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
249
2.48 K
deepin linux kernel
C
24
6
Ascend Extension for PyTorch
Python
90
119
暂无简介
Dart
548
119
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
217
298
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.02 K
600
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
592
126
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
411
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
356
1.75 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
153
204