简述

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前面介绍了kong的基本使用以及相关原理，那么接下来，我们需要对kong的性能做一个简单的了解。

性能压测

测试环境

测试思路

1. 压测 使用kong代理；
2. 压测 使用kong代理并使用插件（file-log）的场景；
3. 压nginx与kong的区别（其他变量一样）；
4. 压规格，看内存影响还是cpu影响，以及最后得出一个软件瓶颈的最佳规格（其他变量一样）；
5. 压并发数，看是否有影响，以及错误率，qps变化（其他变量一样）；
6. 压引入lua业务与没引入lua业务的场景，看业务对其影响大不大（其他变量一样）；

测试结果

测试报告量巨大，为了看起来明了，这里只写了结论（数据量实在太多了，而且markdown对表格的支持不太好，显示效果也不好，这里仅放置模板）

模板

此处RPS可以理解为QPS;

场景分别为：

1核2G1M带宽1副本

1核2G1M带宽2副本

1核2G2M带宽1副本

1核4G1M带宽1副本

2核2G1M带宽1副本

2核4G1M带宽1副本

2核4G1M带宽2副本

…

等等

以下是表格模板：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XznnPrZn-1643010571992)(kong笔记——kong、nginx性能压测对比.assets/006M2jFvgy1gyot7jtqxij31bb0ah44q.jpg)]

结论

1. kong架构+lua业务+file-log插件：qps最高的配置规格为4核2G，qps大约在 9000左右波动；

2. kong架构代理：qps最高的配置规格为4核2G**，qps大约在1.2w左右波动；

3. nginx架构+lua业务+nginx反向代理：qps最高的配置规格为4核2G，qps大约在 1.3w左右波动；

   这里为什么加了一个nginx反向代理的条件，是因为你使用kong的时候，kong的内部实际上是对你的业务做了一个反向代理，所以为了保证变量一致，采用了nginx代理;

4. nginx架构+lua业务：qps最高的配置规格为4核2G，qps大约在 3w左右波动；

5. 两种框架压测时，qps跟cpu核数的提升成正比，与内存的影响较小。

由以上结论可以得出，如果直接访问nginx，qps是3w,而使用kong只有1.2w，再加一个插件时，qps又会降低，说明使用的kong的时候，需要考虑性能，而导致性能下降的原因就是：kong代理，kong插件（这个结论是大量数据压测支撑出来的，不是自己凭空捏造，因为数据量太大，粘贴出来的话，文章的可读性会变的很差）；