Apache APISIX Prometheus插件在高负载场景下的CPU占用问题分析
Apache APISIX作为一款高性能的云原生API网关,在生产环境中被广泛使用。近期有用户反馈在Kubernetes环境中部署的APISIX实例出现了CPU满载问题,经过深入排查发现与Prometheus监控插件的使用方式密切相关。
问题现象
用户环境采用Kubernetes 1.25.5集群部署APISIX 3.8.0版本,Pod资源配置为4核CPU和8GB内存。在启用Prometheus插件后,当使用压力测试工具wrk模拟并发请求时,APISIX Pod的CPU使用率会迅速达到100%并持续保持高位,即使停止压力测试后CPU负载也不会自动回落。
性能对比测试
通过对比测试可以明显观察到Prometheus插件对性能的影响:
-
启用Prometheus插件时:
- 测试工具:wrk使用8线程500并发连接
- 请求延迟:平均14.33ms
- 吞吐量:仅18.69请求/秒
- CPU使用率:迅速达到100%并持续高位
-
禁用Prometheus插件时:
- 相同测试条件下
- 吞吐量:提升至12429.77请求/秒
- CPU使用率:保持正常水平
问题根因分析
Prometheus插件在APISIX中负责收集和暴露各类性能指标数据,包括请求计数、延迟统计、带宽使用等。当插件启用时,每个请求都会触发指标更新操作,这些操作包括:
- 原子计数器递增
- 直方图统计更新
- 标签处理
- 内存数据结构维护
在高并发场景下,这些操作会带来显著的CPU开销。特别是当APISIX同时启用多个插件(用户环境启用了6个插件)时,插件间的协同工作会进一步加剧CPU资源的竞争。
解决方案与优化建议
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合理配置采样率: 对于高流量场景,可以考虑降低Prometheus指标的采样频率,减少指标收集带来的开销。
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优化Prometheus抓取间隔: 调整Prometheus服务器的scrape_interval,避免过于频繁地从APISIX拉取指标数据。
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资源分配调整: 当必须启用Prometheus插件时,建议适当增加APISIX Pod的CPU资源配额,确保有足够计算能力处理监控数据。
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选择性启用指标: 评估实际需要的监控指标,在Prometheus插件配置中只启用必要的指标集合。
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版本升级: 考虑升级到最新版APISIX,新版本可能包含对Prometheus插件性能的优化改进。
生产环境实践建议
对于生产环境部署,建议采取以下策略平衡监控需求和性能要求:
- 在测试环境中充分验证Prometheus插件对性能的影响
- 根据实际流量规模设计合理的监控方案
- 建立性能基线,设置适当的告警阈值
- 考虑在流量低谷时段进行详细的指标收集
通过以上分析和建议,用户可以根据自身业务特点找到最适合的监控配置方案,在保证系统可观测性的同时维持高性能的服务能力。
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