Kubernetes Handbook
  • Kubernetes 中文指南/云原生应用架构实践手册
  • 前言
    • 序言
  • 云原生
    • 云原生(Cloud Native)的定义
    • 云原生的设计哲学
    • Play with Kubernetes
    • 快速部署一个云原生本地实验环境
    • 使用Rancher在阿里云上部署Kubenretes集群
    • Kubernetes与云原生应用概览
    • 云原生应用之路——从Kubernetes到Cloud Native
    • 云原生编程语言
      • 云原生编程语言Ballerina
      • 云原生编程语言Pulumi
    • 云原生的未来
  • 概念与原理
    • Kubernetes架构
      • 设计理念
      • Etcd解析
      • 开放接口
        • CRI - Container Runtime Interface(容器运行时接口)
        • CNI - Container Network Interface(容器网络接口)
        • CSI - Container Storage Interface(容器存储接口)
    • Kubernetes中的网络
      • Kubernetes中的网络解析——以flannel为例
      • Kubernetes中的网络解析——以calico为例
      • 具备API感知的网络和安全性管理开源软件Cilium
        • Cilium架构设计与概念解析
    • 资源对象与基本概念解析
    • Pod状态与生命周期管理
      • Pod概览
      • Pod解析
      • Init容器
      • Pause容器
      • Pod安全策略
      • Pod的生命周期
      • Pod Hook
      • Pod Preset
      • Pod中断与PDB(Pod中断预算)
    • 集群资源管理
      • Node
      • Namespace
      • Label
      • Annotation
      • Taint和Toleration(污点和容忍)
      • 垃圾收集
    • 控制器
      • Deployment
      • StatefulSet
      • DaemonSet
      • ReplicationController和ReplicaSet
      • Job
      • CronJob
      • Horizontal Pod Autoscaling
        • 自定义指标HPA
      • 准入控制器(Admission Controller)
    • 服务发现
      • Service
      • Ingress
        • Traefik Ingress Controller
    • 身份与权限控制
      • ServiceAccount
      • RBAC——基于角色的访问控制
      • NetworkPolicy
    • 存储
      • Secret
      • ConfigMap
        • ConfigMap的热更新
      • Volume
      • Persistent Volume(持久化卷)
      • Storage Class
      • 本地持久化存储
    • 集群扩展
      • 使用自定义资源扩展API
      • 使用CRD扩展Kubernetes API
      • Aggregated API Server
      • APIService
      • Service Catalog
    • 资源调度
      • QoS(服务质量等级)
  • 用户指南
    • 用户指南
    • 资源对象配置
      • 配置Pod的liveness和readiness探针
      • 配置Pod的Service Account
      • Secret配置
      • 管理namespace中的资源配额
    • 命令使用
      • Docker用户过渡到kubectl命令行指南
      • kubectl命令概览
      • kubectl命令技巧大全
      • 使用etcdctl访问kubernetes数据
    • 集群安全性管理
      • 管理集群中的TLS
      • kubelet的认证授权
      • TLS bootstrap
      • 创建用户认证授权的kubeconfig文件
      • IP伪装代理
      • 使用kubeconfig或token进行用户身份认证
      • Kubernetes中的用户与身份认证授权
      • Kubernetes集群安全性配置最佳实践
    • 访问Kubernetes集群
      • 访问集群
      • 使用kubeconfig文件配置跨集群认证
      • 通过端口转发访问集群中的应用程序
      • 使用service访问群集中的应用程序
      • 从外部访问Kubernetes中的Pod
      • Cabin - Kubernetes手机客户端
      • Kubernetic - Kubernetes桌面客户端
      • Kubernator - 更底层的Kubernetes UI
    • 在Kubernetes中开发部署应用
      • 适用于kubernetes的应用开发部署流程
      • 迁移传统应用到Kubernetes中——以Hadoop YARN为例
      • 使用StatefulSet部署用状态应用
  • 最佳实践
    • 最佳实践概览
    • 在CentOS上部署Kubernetes集群
      • 创建TLS证书和秘钥
      • 创建kubeconfig文件
      • 创建高可用etcd集群
      • 安装kubectl命令行工具
      • 部署master节点
      • 安装flannel网络插件
      • 部署node节点
      • 安装kubedns插件
      • 安装dashboard插件
      • 安装heapster插件
      • 安装EFK插件
    • 生产级的Kubernetes简化管理工具kubeadm
      • 使用kubeadm在Ubuntu Server 16.04上快速构建测试集群
    • 服务发现与负载均衡
      • 安装Traefik ingress
      • 分布式负载测试
      • 网络和集群性能测试
      • 边缘节点配置
      • 安装Nginx ingress
      • 安装配置DNS
        • 安装配置Kube-dns
        • 安装配置CoreDNS
    • 运维管理
      • Master节点高可用
      • 服务滚动升级
      • 应用日志收集
      • 配置最佳实践
      • 集群及应用监控
      • 数据持久化问题
      • 管理容器的计算资源
      • 集群联邦
    • 存储管理
      • GlusterFS
        • 使用GlusterFS做持久化存储
        • 使用Heketi作为Kubernetes的持久存储GlusterFS的external provisioner
        • 在OpenShift中使用GlusterFS做持久化存储
      • GlusterD-2.0
      • Ceph
        • 用Helm托管安装Ceph集群并提供后端存储
        • 使用Ceph做持久化存储
        • 使用rbd-provisioner提供rbd持久化存储
      • OpenEBS
        • 使用OpenEBS做持久化存储
      • Rook
      • NFS
        • 利用NFS动态提供Kubernetes后端存储卷
    • 集群与应用监控
      • Heapster
        • 使用Heapster获取集群和对象的metric数据
      • Prometheus
        • 使用Prometheus监控kubernetes集群
        • Prometheus查询语言PromQL使用说明
      • 使用Vistio监控Istio服务网格中的流量
    • 分布式跟踪
      • OpenTracing
    • 服务编排管理
      • 使用Helm管理Kubernetes应用
      • 构建私有Chart仓库
    • 持续集成与发布
      • 使用Jenkins进行持续集成与发布
      • 使用Drone进行持续集成与发布
    • 更新与升级
      • 手动升级Kubernetes集群
      • 升级dashboard
  • 领域应用
    • 领域应用概览
    • 微服务架构
      • 微服务中的服务发现
      • 使用Java构建微服务并发布到Kubernetes平台
        • Spring Boot快速开始指南
    • Service Mesh 服务网格
      • 企业级服务网格架构
        • Service Mesh基础
        • Service Mesh技术对比
        • 采纳和演进
        • 定制和集成
        • 总结
      • Istio
        • 安装并试用Istio service mesh
        • 配置请求的路由规则
        • 安装和拓展Istio service mesh
        • 集成虚拟机
        • Istio中sidecar的注入规范及示例
        • 如何参与Istio社区及注意事项
        • Istio教程
        • Istio免费学习资源汇总
        • 深入理解Istio Service Mesh中的Envoy Sidecar注入与流量劫持
        • 深入理解Istio Service Mesh中的Envoy Sidecar代理的路由转发
      • Linkerd
        • Linkerd 使用指南
      • Conduit
        • Condiut概览
        • 安装Conduit
      • Envoy
        • Envoy的架构与基本术语
        • Envoy作为前端代理
        • Envoy mesh教程
      • SOFAMesh
        • SOFAMesh中的Dubbo on x-protocol
      • MOSN
        • 使用 MOSN 构建 SOFAMesh
    • 大数据
      • Spark standalone on Kubernetes
      • 运行支持Kubernetes原生调度的Spark程序
    • Serverless架构
      • 理解Serverless
      • FaaS-函数即服务
        • OpenFaaS快速入门指南
    • 边缘计算
    • 人工智能
  • 开发指南
    • 开发指南概览
    • SIG和工作组
    • 开发环境搭建
      • 本地分布式开发环境搭建(使用Vagrant和Virtualbox)
    • 单元测试和集成测试
    • client-go示例
    • Operator
      • operator-sdk
    • kubebuilder
    • 高级开发指南
    • 社区贡献
    • Minikube
  • CNCF(云原生计算基金会)
    • CNCF - 云原生计算基金会简介
    • CNCF章程
    • CNCF特别兴趣小组(SIG)说明
    • 开源项目加入CNCF Sandbox的要求
    • CNCF中的项目治理
    • CNCF Ambassador
  • 附录
    • 附录说明
    • Kubernetes中的应用故障排查
    • Kubernetes相关资讯和情报链接
    • Docker最佳实践
    • 使用技巧
    • 问题记录
    • Kubernetes版本更新日志
      • Kubernetes1.7更新日志
      • Kubernetes1.8更新日志
      • Kubernetes1.9更新日志
      • Kubernetes1.10更新日志
      • Kubernetes1.11更新日志
      • Kubernetes1.12更新日志
      • Kubernetes1.13更新日志
      • Kubernetes1.14更新日志
      • Kubernetes1.15更新日志
    • Kubernetes及云原生年度总结及展望
      • Kubernetes与云原生2017年年终总结及2018年展望
      • Kubernetes与云原生2018年年中总结及2019年展望
    • CNCF年度报告解读
      • CNCF 2018年年度报告解读
    • Kubernetes认证服务提供商(KCSP)说明
    • 认证Kubernetes管理员(CKA)说明
Powered by GitBook
On this page
  • 准备
  • 网络延迟测试
  • 场景一、 Kubernetes集群node节点上通过Cluster IP访问
  • 场景二、Kubernetes集群内部通过service访问
  • 场景三、在公网上通过traefik ingress访问
  • 测试结果
  • 网络性能测试
  • 场景一、主机之间
  • 场景二、不同主机的Pod之间(使用flannel的vxlan模式)
  • 场景三、Node与非同主机的Pod之间(使用flannel的vxlan模式)
  • 场景四、不同主机的Pod之间(使用flannel的host-gw模式)
  • 场景五、Node与非同主机的Pod之间(使用flannel的host-gw模式)
  • 网络性能对比综述
  • Kubernete的性能测试
  • 不同type的资源类型API请求耗时分布
  • 注意事项
  • Locust测试
  • 参考

Was this helpful?

  1. 最佳实践
  2. 服务发现与负载均衡

网络和集群性能测试

Previous分布式负载测试Next边缘节点配置

Last updated 5 years ago

Was this helpful?

准备

测试环境

在以下几种环境下进行测试:

  • Kubernetes集群node节点上通过Cluster IP方式访问

  • Kubernetes集群内部通过service访问

  • Kubernetes集群外部通过traefik ingress暴露的地址访问

测试地址

Cluster IP: 10.254.149.31

Service Port:8000

Ingress Host:traefik.sample-webapp.io

测试工具

  • :一个简单易用的用户负载测试工具,用来测试web或其他系统能够同时处理的并发用户数。

  • curl

  • 测试程序:sample-webapp,源码见Github

测试说明

通过向sample-webapp发送curl请求获取响应时间,直接curl后的结果为:

$ curl "http://10.254.149.31:8000/"
Welcome to the "Distributed Load Testing Using Kubernetes" sample web app

网络延迟测试

场景一、 Kubernetes集群node节点上通过Cluster IP访问

测试命令

curl -o /dev/null -s -w '%{time_connect} %{time_starttransfer} %{time_total}' "http://10.254.149.31:8000/"

10组测试结果

No

time_connect

time_starttransfer

time_total

1

0.000

0.003

0.003

2

0.000

0.002

0.002

3

0.000

0.002

0.002

4

0.000

0.002

0.002

5

0.000

0.002

0.002

6

0.000

0.002

0.002

7

0.000

0.002

0.002

8

0.000

0.002

0.002

9

0.000

0.002

0.002

10

0.000

0.002

0.002

平均响应时间:2ms

时间指标说明

单位:秒

time_connect:建立到服务器的 TCP 连接所用的时间

time_starttransfer:在发出请求之后,Web 服务器返回数据的第一个字节所用的时间

time_total:完成请求所用的时间

场景二、Kubernetes集群内部通过service访问

测试命令

curl -o /dev/null -s -w '%{time_connect} %{time_starttransfer} %{time_total}' "http://sample-webapp:8000/"

10组测试结果

No

time_connect

time_starttransfer

time_total

1

0.004

0.006

0.006

2

0.004

0.006

0.006

3

0.004

0.006

0.006

4

0.004

0.006

0.006

5

0.004

0.006

0.006

6

0.004

0.006

0.006

7

0.004

0.006

0.006

8

0.004

0.006

0.006

9

0.004

0.006

0.006

10

0.004

0.006

0.006

平均响应时间:6ms

场景三、在公网上通过traefik ingress访问

测试命令

curl -o /dev/null -s -w '%{time_connect} %{time_starttransfer} %{time_total}' "http://traefik.sample-webapp.io" >>result

10组测试结果

No

time_connect

time_starttransfer

time_total

1

0.043

0.085

0.085

2

0.052

0.093

0.093

3

0.043

0.082

0.082

4

0.051

0.093

0.093

5

0.068

0.188

0.188

6

0.049

0.089

0.089

7

0.051

0.113

0.113

8

0.055

0.120

0.120

9

0.065

0.126

0.127

10

0.050

0.111

0.111

平均响应时间:110ms

测试结果

在这三种场景下的响应时间测试结果如下:

  • Kubernetes集群node节点上通过Cluster IP方式访问:2ms

  • Kubernetes集群内部通过service访问:6ms

  • Kubernetes集群外部通过traefik ingress暴露的地址访问:110ms

注意:执行测试的node节点/Pod与serivce所在的pod的距离(是否在同一台主机上),对前两个场景可以能会有一定影响。

网络性能测试

网络使用flannel的vxlan模式。

使用iperf进行测试。

服务端命令:

iperf -s -p 12345 -i 1 -M

客户端命令:

iperf -c ${server-ip} -p 12345 -i 1 -t 10 -w 20K

场景一、主机之间

[ ID] Interval       Transfer     Bandwidth
[  3]  0.0- 1.0 sec   598 MBytes  5.02 Gbits/sec
[  3]  1.0- 2.0 sec   637 MBytes  5.35 Gbits/sec
[  3]  2.0- 3.0 sec   664 MBytes  5.57 Gbits/sec
[  3]  3.0- 4.0 sec   657 MBytes  5.51 Gbits/sec
[  3]  4.0- 5.0 sec   641 MBytes  5.38 Gbits/sec
[  3]  5.0- 6.0 sec   639 MBytes  5.36 Gbits/sec
[  3]  6.0- 7.0 sec   628 MBytes  5.26 Gbits/sec
[  3]  7.0- 8.0 sec   649 MBytes  5.44 Gbits/sec
[  3]  8.0- 9.0 sec   638 MBytes  5.35 Gbits/sec
[  3]  9.0-10.0 sec   652 MBytes  5.47 Gbits/sec
[  3]  0.0-10.0 sec  6.25 GBytes  5.37 Gbits/sec

场景二、不同主机的Pod之间(使用flannel的vxlan模式)

[ ID] Interval       Transfer     Bandwidth
[  3]  0.0- 1.0 sec   372 MBytes  3.12 Gbits/sec
[  3]  1.0- 2.0 sec   345 MBytes  2.89 Gbits/sec
[  3]  2.0- 3.0 sec   361 MBytes  3.03 Gbits/sec
[  3]  3.0- 4.0 sec   397 MBytes  3.33 Gbits/sec
[  3]  4.0- 5.0 sec   405 MBytes  3.40 Gbits/sec
[  3]  5.0- 6.0 sec   410 MBytes  3.44 Gbits/sec
[  3]  6.0- 7.0 sec   404 MBytes  3.39 Gbits/sec
[  3]  7.0- 8.0 sec   408 MBytes  3.42 Gbits/sec
[  3]  8.0- 9.0 sec   451 MBytes  3.78 Gbits/sec
[  3]  9.0-10.0 sec   387 MBytes  3.25 Gbits/sec
[  3]  0.0-10.0 sec  3.85 GBytes  3.30 Gbits/sec

场景三、Node与非同主机的Pod之间(使用flannel的vxlan模式)

[ ID] Interval       Transfer     Bandwidth
[  3]  0.0- 1.0 sec   372 MBytes  3.12 Gbits/sec
[  3]  1.0- 2.0 sec   420 MBytes  3.53 Gbits/sec
[  3]  2.0- 3.0 sec   434 MBytes  3.64 Gbits/sec
[  3]  3.0- 4.0 sec   409 MBytes  3.43 Gbits/sec
[  3]  4.0- 5.0 sec   382 MBytes  3.21 Gbits/sec
[  3]  5.0- 6.0 sec   408 MBytes  3.42 Gbits/sec
[  3]  6.0- 7.0 sec   403 MBytes  3.38 Gbits/sec
[  3]  7.0- 8.0 sec   423 MBytes  3.55 Gbits/sec
[  3]  8.0- 9.0 sec   376 MBytes  3.15 Gbits/sec
[  3]  9.0-10.0 sec   451 MBytes  3.78 Gbits/sec
[  3]  0.0-10.0 sec  3.98 GBytes  3.42 Gbits/sec

场景四、不同主机的Pod之间(使用flannel的host-gw模式)

[ ID] Interval       Transfer     Bandwidth
[  5]  0.0- 1.0 sec   530 MBytes  4.45 Gbits/sec
[  5]  1.0- 2.0 sec   576 MBytes  4.84 Gbits/sec
[  5]  2.0- 3.0 sec   631 MBytes  5.29 Gbits/sec
[  5]  3.0- 4.0 sec   580 MBytes  4.87 Gbits/sec
[  5]  4.0- 5.0 sec   627 MBytes  5.26 Gbits/sec
[  5]  5.0- 6.0 sec   578 MBytes  4.85 Gbits/sec
[  5]  6.0- 7.0 sec   584 MBytes  4.90 Gbits/sec
[  5]  7.0- 8.0 sec   571 MBytes  4.79 Gbits/sec
[  5]  8.0- 9.0 sec   564 MBytes  4.73 Gbits/sec
[  5]  9.0-10.0 sec   572 MBytes  4.80 Gbits/sec
[  5]  0.0-10.0 sec  5.68 GBytes  4.88 Gbits/sec

场景五、Node与非同主机的Pod之间(使用flannel的host-gw模式)

[ ID] Interval       Transfer     Bandwidth
[  3]  0.0- 1.0 sec   570 MBytes  4.78 Gbits/sec
[  3]  1.0- 2.0 sec   552 MBytes  4.63 Gbits/sec
[  3]  2.0- 3.0 sec   598 MBytes  5.02 Gbits/sec
[  3]  3.0- 4.0 sec   580 MBytes  4.87 Gbits/sec
[  3]  4.0- 5.0 sec   590 MBytes  4.95 Gbits/sec
[  3]  5.0- 6.0 sec   594 MBytes  4.98 Gbits/sec
[  3]  6.0- 7.0 sec   598 MBytes  5.02 Gbits/sec
[  3]  7.0- 8.0 sec   606 MBytes  5.08 Gbits/sec
[  3]  8.0- 9.0 sec   596 MBytes  5.00 Gbits/sec
[  3]  9.0-10.0 sec   604 MBytes  5.07 Gbits/sec
[  3]  0.0-10.0 sec  5.75 GBytes  4.94 Gbits/sec

网络性能对比综述

使用Flannel的vxlan模式实现每个pod一个IP的方式,会比宿主机直接互联的网络性能损耗30%~40%,符合网上流传的测试结论。而flannel的host-gw模式比起宿主机互连的网络性能损耗大约是10%。

Kubernete的性能测试

我的集群版本是Kubernetes1.6.0,首先克隆代码,将kubernetes目录复制到$GOPATH/src/k8s.io/下然后执行:

$ ./hack/generate-bindata.sh
/usr/local/src/k8s.io/kubernetes /usr/local/src/k8s.io/kubernetes
Generated bindata file : test/e2e/generated/bindata.go has 13498 test/e2e/generated/bindata.go lines of lovely automated artifacts
No changes in generated bindata file: pkg/generated/bindata.go
/usr/local/src/k8s.io/kubernetes
$ make WHAT="test/e2e/e2e.test"
...
+++ [0425 17:01:34] Generating bindata:
    test/e2e/generated/gobindata_util.go
/usr/local/src/k8s.io/kubernetes /usr/local/src/k8s.io/kubernetes/test/e2e/generated
/usr/local/src/k8s.io/kubernetes/test/e2e/generated
+++ [0425 17:01:34] Building go targets for linux/amd64:
    test/e2e/e2e.test
$ make ginkgo
+++ [0425 17:05:57] Building the toolchain targets:
    k8s.io/kubernetes/hack/cmd/teststale
    k8s.io/kubernetes/vendor/github.com/jteeuwen/go-bindata/go-bindata
+++ [0425 17:05:57] Generating bindata:
    test/e2e/generated/gobindata_util.go
/usr/local/src/k8s.io/kubernetes /usr/local/src/k8s.io/kubernetes/test/e2e/generated
/usr/local/src/k8s.io/kubernetes/test/e2e/generated
+++ [0425 17:05:58] Building go targets for linux/amd64:
    vendor/github.com/onsi/ginkgo/ginkgo

$ export KUBERNETES_PROVIDER=local
$ export KUBECTL_PATH=/usr/bin/kubectl
$ go run hack/e2e.go -v -test  --test_args="--host=http://172.20.0.113:8080 --ginkgo.focus=\[Feature:Performance\]" >>log.txt

测试结果

Apr 25 18:27:31.461: INFO: API calls latencies: {
  "apicalls": [
    {
      "resource": "pods",
      "verb": "POST",
      "latency": {
        "Perc50": 2148000,
        "Perc90": 13772000,
        "Perc99": 14436000,
        "Perc100": 0
      }
    },
    {
      "resource": "services",
      "verb": "DELETE",
      "latency": {
        "Perc50": 9843000,
        "Perc90": 11226000,
        "Perc99": 12391000,
        "Perc100": 0
      }
    },
    ...
Apr 25 18:27:31.461: INFO: [Result:Performance] {
  "version": "v1",
  "dataItems": [
    {
      "data": {
        "Perc50": 2.148,
        "Perc90": 13.772,
        "Perc99": 14.436
      },
      "unit": "ms",
      "labels": {
        "Resource": "pods",
        "Verb": "POST"
      }
    },
...
2.857: INFO: Running AfterSuite actions on all node
Apr 26 10:35:32.857: INFO: Running AfterSuite actions on node 1

Ran 2 of 606 Specs in 268.371 seconds
SUCCESS! -- 2 Passed | 0 Failed | 0 Pending | 604 Skipped PASS

Ginkgo ran 1 suite in 4m28.667870101s
Test Suite Passed

从kubemark输出的日志中可以看到API calls latencies和Performance。

日志里显示,创建90个pod用时40秒以内,平均创建每个pod耗时0.44秒。

不同type的资源类型API请求耗时分布

Resource

Verb

50%

90%

99%

services

DELETE

8.472ms

9.841ms

38.226ms

endpoints

PUT

1.641ms

3.161ms

30.715ms

endpoints

GET

931µs

10.412ms

27.97ms

nodes

PATCH

4.245ms

11.117ms

18.63ms

pods

PUT

2.193ms

2.619ms

17.285ms

从log.txt日志中还可以看到更多详细请求的测试指标。

注意事项

测试过程中需要用到docker镜像存储在GCE中,需要翻墙下载,我没看到哪里配置这个镜像的地址。该镜像副本已上传时速云:

用到的镜像有如下两个:

  • gcr.io/google_containers/pause-amd64:3.0

  • gcr.io/google_containers/serve_hostname:v1.4

Locust测试

请求统计

Method

Name

# requests

# failures

Median response time

Average response time

Min response time

Max response time

Average Content Size

Requests/s

POST

/login

5070

78

59000

80551

11218

202140

54

1.17

POST

/metrics

5114232

85879

63000

82280

29518

331330

94

1178.77

None

Total

5119302

85957

63000

82279

11218

331330

94

1179.94

响应时间分布

Name

# requests

50%

66%

75%

80%

90%

95%

98%

99%

100%

POST /login

5070

59000

125000

140000

148000

160000

166000

174000

176000

202140

POST /metrics

5114993

63000

127000

142000

149000

160000

166000

172000

176000

331330

None Total

5120063

63000

127000

142000

149000

160000

166000

172000

176000

331330

以上两个表格都是瞬时值。请求失败率在2%左右。

Sample-webapp起了48个pod。

Locust模拟10万用户,每秒增长100个。

参考

Vxlan会有一个封包解包的过程,所以会对网络性能造成较大的损耗,而host-gw模式是直接使用路由信息,网络损耗小,关于host-gw的架构请访问。

参考中的步骤,对kubernetes的性能进行测试。

关于Locust的使用请参考Github:

Locust
kubemark
kubernetes的分布式负载测试
Flannel host-gw architecture
Kubernetes集群性能测试
https://github.com/rootsongjc/distributed-load-testing-using-kubernetes
基于 Python 的性能测试工具 locust (与 LR 的简单对比)
Locust docs
Kubernetes集群性能测试
CoreOS是如何将Kubernetes的性能提高10倍的
运用Kubernetes进行分布式负载测试
Flannel host-gw architecture
kubernetes-dashboard
locust测试页面