LINUX教学:性能测试之OVN vs (ML2+OVS)

《LINUX教学:性能测试之OVN vs (ML2+OVS)》要点：
本文介绍了LINUX教学:性能测试之OVN vs (ML2+OVS)，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

我们已经对OVN做了许多次的性能测试,但是缺少一个OVN和(ML2+OVS)的性能对比测试.我和许多人一起对比了这2种后端.本文是第一部分：控制平面的性能对比. 后面会另外发文颁布数据平面的性能对比结果.

控制平面的分歧之处

ML2+OVS 控制平面是基于Openstack 的.首先有大量由Python编写的agents . Neutron server与这些agents交互式使用基于AMQP的RPC机制(本文的案例用到了最广泛使用的RabbitMQ).

OVN 的控制平面使用了分布式数据库驱动的方式. 配置和状态由这2个数据库管理: OVN northbound 和 southbound databases.这2个数据库都基于OVSDB.与通过RPC接收更新的方式不同, OVN中的组件监控数据库中相关表项的变化并将最新的表项应用于当地.这些组件的详细信息可以阅读the first release of OVN 和 ovn-architecture document .

OVN 没有使用任何的Neutron agents.相反,所有功能都由ovn-controller 和 OVS 流实现.好比security groups, DHCP, L3 routing和 NAT功能等.

测试环境使用的硬件和软件

本次测试使用了实验室的13台机器,并分派下面的这几种角色:

• 1 个OpenStack TripleO Undercloud for provisioning
• 3 个Controllers (OpenStack and OVN control plane services)
• 9 个Compute Nodes (Hypervisors)

硬件规格如下:

• 2x E5-2620 v2 (12 total cores, 24 total threads)
• 64GB RAM
• 4 x 1TB SATA
• 1 x Intel X520 Dual Port 10G

软件:

• CentOS 7.2
• OpenStack, OVS, and OVN from their master branches (early December, 2016)
• Neutron configuration notes
  • (OVN) 6 API workers, 1 RPC worker (since rpc is not used and neutron requires at least 1) for neutron-server on each controller (x3)
  • (ML2+OVS) 6 API workers, 6 RPC workers for neutron-server on each controller (x3)
  • (ML2+OVS) DVR was enabled

配置和测试

性能测试工具为 OpenStack Rally . 我们使用 Browbeat 进行快速的安装、配置、运行测试、存储阐发和结果对比.

 Browbeat 中的Rally参数为:

rerun: 3
...
rally:
  enabled: true
  sleep_before: 5
  sleep_after: 5
  venv: /home/stack/rally-venv/bin/activate
  plugins:
    - netcreate-boot: rally/rally-plugins/netcreate-boot
    - subnet-router-create: rally/rally-plugins/subnet-router-create
    - neutron-securitygroup-port: rally/rally-plugins/neutron-securitygroup-port
  benchmarks:
    - name: neutron
      enabled: true
      concurrency:
        - 8
        - 16
        - 32
      times: 500
      scenarios:
        - name: create-list-network
          enabled: true
          file: rally/neutron/neutron-create-list-network-cc.yml
        - name: create-list-port
          enabled: true
          file: rally/neutron/neutron-create-list-port-cc.yml
        - name: create-list-router
          enabled: true
          file: rally/neutron/neutron-create-list-router-cc.yml
        - name: create-list-security-group
          enabled: true
          file: rally/neutron/neutron-create-list-security-group-cc.yml
        - name: create-list-subnet
          enabled: true
          file: rally/neutron/neutron-create-list-subnet-cc.yml
    - name: plugins
      enabled: true
      concurrency:
        - 8
        - 16
        - 32
      times: 500
      scenarios:
        - name: netcreate-boot
          enabled: true
          image_name: cirros
          flavor_name: m1.xtiny
          file: rally/rally-plugins/netcreate-boot/netcreate_boot.yml
        - name: subnet-router-create
          enabled: true
          num_networks:  10
          file: rally/rally-plugins/subnet-router-create/subnet-router-create.yml
        - name: neutron-securitygroup-port
          enabled: true
          file: rally/rally-plugins/neutron-securitygroup-port/neutron-securitygroup-port.yml

上述配置定义了几种运行场景.在3个分歧的并行级别下,分别运行500次.最后,开头的"rerun: 3"意味着我们要将整个配置再运行3遍.是不是被绕晕啦, 那我们拿个例子看一下 ：

"netcreate-boot" 场景是创立一个网络,并在这个网络上启动一个虚拟机.这个场景会按下面这样多次执行:

• Run 1
  • Create 500 VMs, each on their own network, 8 at a time, and then clean up
  • Create 500 VMs, each on their own network, 16 at a time, and then clean up
  • Create 500 VMs, each on their own network, 32 at a time, and then clean up
• Run 2
  • Create 500 VMs, each on their own network, 8 at a time, and then clean up
  • Create 500 VMs, each on their own network, 16 at a time, and then clean up
  • Create 500 VMs, each on their own network, 32 at a time, and then clean up
• Run 3
  • Create 500 VMs, each on their own network, 8 at a time, and then clean up
  • Create 500 VMs, each on their own network, 16 at a time, and then clean up
  • Create 500 VMs, each on their own network, 32 at a time, and then clean up

总共会创立4500 个虚拟机.

 

测试成果

Browbeat 能够存储 rally 生成的测试成果.这些测试成果可以用elastic 进行查询,用Kibana显示在网页上.

接下来的几个表格分离展示 average times, 95th percentile, Maximum, 和 minimum times 下的 API执行性能

译者注：百分比响应光阴是比平均响应光阴更好的性能指标.

因为在数理统计学上,早就有数学家用理论证明平均值是一个非常弗成信的数据.

好比稍微几个远离置信区间的数值就可以严重影响到平均值

 

译者注：average是指并行度为8、16、32的场景下完成测试所需光阴的平均值

 

译者注：95%指4500个测试成果按从小到大排列,选择第4275个的数据(4500*0.95=4275)

 

译者注：Maximum是指并行度为32的场景下完成测试所需光阴

 

译者注：Minimum是指并行度为8的场景下完成测试所需光阴

分析

从上述表格中可以看到OVN对性能提升最猛的便是"nova.boot_server".这是测试不只是衡量从Neutron加载配置所花时间,同时也衡量了提供网络功能所花的时间.(译者注：这个"server"其实便是虚拟机)

当Nova 启动一个虚拟机时,得先等待Neutron发出的端口可用变乱.收到这个变乱后,虚拟机才会被启动,启动完成时变为ACTIVE状态.ML2+OVS 和OVN 都使用这个机制.我们的测试场景测量了虚拟机变为ACTIVE状态所花时间.

在未来的测试中,我们将把这个Nova和Neutron间的同步机制关闭,再来比较ML2+OVS 和OVN的测试结果.这将确认等待Neutron申报端口可用的过程中花费了额外的时间.

我要说明一点,你不应该关闭这个同步机制.关闭这个机制的唯一原因为：不是所有的Neutron后端都支持该同步机制(ML2+OVS and OVN都支持这个同步机制 ).实施同步机制后,就能避免出现竞争状态.同时也保证在启动虚拟机之前,网络便是可用的.这个问题便是花费多长时间能让Neutron提供可用的网络. 未来将分析Neutron (ML2+OVS)在提供网络功能的过程中,到底在哪里花费了大部分的时间. 

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