为什么 APISIX Ingress 是比 Emissary-ingress 更好的选择？

本文从可扩展性和服务发现集成等多个维度对比了 APISIX Ingress 与 Emissary-ingress 的性能。

作者：容鑫，API7.ai 云原生技术工程师，Apache APISIX Committer。

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背景

Kubernetes Ingress 是一种 API 对象，用于定义集群外部流量如何路由到集群内部服务的规则。Ingress Controller 通常用于实现 Ingress 资源的相关逻辑，并统一管理这些流量规则。

在实践中，企业用户往往需要 mTLS、重试、限流和鉴权等流量管理功能，但 Ingress 资源语义无法满足需要。因此，Ingress Controller 实现往往使用新增 CRD 等方式对功能进行扩展。接下来将详细介绍和对比 APISIX Ingresss 和 Emissary-ingress 两种实现的差异。

什么是 APISIX Ingress

Apache APISIX Ingress 是 Apache 软件基金会旗下的开源项目，其控制平面负责对 Kubernetes 中资源进行配置转换并进行交付，实际的业务流量则由 APISIX 承载。为了提高安全性，整个部署过程采用了数据面和控制面完全分离的架构，从而有效避免了数据面被攻击导致 Kubernetes 集群权限泄露的风险。

什么是 Emissary-ingress

Emissary-ingress 是 CNCF 的孵化项目，作为 Envoy proxy 的控制平面，它负责解析 Kubernetes 资源，所有流量都直接由数据面 Envoy 来处理。通过将控制面和数据面打包为一个容器，使整体更易接入和部署。

APISIX Ingress 和 Emissary-ingress 的区别

除了对 Ingress 资源的支持外，两者都支持了 CRDs、Gateway API 的配置方式，以弥补 Ingress 语义的不足。

下文将从基本能力、服务发现、可扩展性等方面分析两者之间的区别和优势。

基本功能

常见的网关功能，包括流量管理、负载均衡、鉴权等。值得注意的是，Emissary-ingress 在鉴权方面的支持相对较少，只包含了最基本的 Basic Auth 和 External Auth 能力。

服务发现

在微服务架构中，应用通常被拆分为多个微服务，它们相互协作以完成具体的业务逻辑。由于微服务实例的数量不断变化，这就需要一种机制来帮助服务之间相互发现和定位。

服务发现是指微服务在网络上的定位方式，通过服务名获取服务发现的信息以确定请求路由到哪个实例。对于传统的微服务框架，注册中心的选型往往是结合业务自身需求，如果将已存在的服务注册和发现组件迁移到基于 Kubernetes 的 DNS 服务发现机制，这需要一定的改造成本。如果网关支持现有的服务注册和发现组件，就不需要进行这些改造，从而更好地支持微服务框架。

以下是两者对服务发现组件的支持情况：

在服务发现生态方面，APISIX Ingress 拥有着更高支持力度，用户可以非常方便的通过 Ingress Controller 集成到用户现有的微服务框架中。

可扩展性

当 Kubernetes Ingress Controller 的功能无法满足特定的需求时，用户可以通过二次开发的方式来扩展其功能。通过开发自定义插件或者修改现有的代码，可以满足更加个性化的需求。扩展性强的 Ingress Controller 可以更加方便地开发和定制化功能，为特定场景提供更好的支持和解决方案。

Emissary-ingress

Emissary-ingress 可扩展性是比较差的，不支持通过自定义 Envoy Filter 的方式进行拓展。由于数据面和控制面作为一个整体，这就需要对整体进行二次开发，数据面 Envoy 的二开复杂度高，这给开发者带来了很大的负担。

除此之外，如果用户需要更强大的 Emissary-ingress，需要将其升级为 Ambassador 的商业产品 Edge Stack，一些专有功能需要付费以获取支持。

APISIX Ingress

数据面 APISIX 主要通过插件的方式进行功能扩展，提供了 80+ 开箱即用的插件。APISIX Ingress 支持了 APISIX 提供的所有插件，可满足大多数日常使用场景。

如果需要根据自身的业务场景进行功能定制，APISIX 提供了多种扩展方式，可以根据自身情况自由选择、组合。
目前支持的扩展方式如下：

1. 使用 Lua 语言进行插件开发，这种方式相对简单，并且几乎没有性能损耗。此外还可以通过 serverless 插件来直接编写 Lua 代码，快速的满足业务需求。
2. 除了内置原生的 Lua 语言，还可以通过 Plugin Runner 或 WASM 插件来进行扩展，这种模式下支持 Java/Python/Go 等语言开发自定义插件。使用户能够利用一些现有的业务逻辑，还可以根据公司已有技术栈或研发喜好自行选择，而无需学习新语言。

以上扩展方式，APISIX Ingress 都能够完整的支持，无需进行额外的开发。

性能

作为 Kubernetes 入口流量代理组件，接管了平台所有的入口流量，统一管理多种流量规则，这对代理的性能也有了更高的要求。

本文将在相同的实例（4C 8G）中，分别对 APISIX Ingress(APISIX:3.1.0) 和 Emissary-ingress 3.4.0 进行性能测试。

QPS

QPS（Queries-per-second），每秒查询率：服务每秒处理的请求数量，数值越大性能越好。

• 单个 Ingress 资源 QPS

• 5000 Ingress 资源 QPS

Latency

响应延迟：服务器响应时间，延迟越小，性能越好

小结

从图中可以发现，在面对不同的资源规模时，APISIX Ingress 的性能不会受到影响，表现十分均衡。而 Emissary-ingress 在资源规模较大时，匹配不同的路由对 QPS 和延时产生了严重的影响，其性能随着资源数量的增加而不断下降。由此可见，在实际生产环境中，随着业务体量的不断增长，APISIX 的高性能优势更加凸显。

总结

Emissary-ingress 的特点在于使用简单易于接入，但是二次开发的难度较高。对于更多的功能需求，需要通过接入平台的相关组件来获取支持。

相比之下，APISIX Ingress 在可扩展性和服务发现集成方面具有优势，扩展性强且开发简单。此外，APISIX Ingress 的性能表现出色，特别是在业务规模不断增长的场景中具有明显优势。

关于 API7.ai 与 APISIX

API7.ai 是一家提供 API 处理和分析的开源基础软件公司，于 2019 年开源了新一代云原生 API 网关 -- APISIX 并捐赠给 Apache 软件基金会。此后，API7.ai 一直积极投入支持 Apache APISIX 的开发、维护和社区运营。与千万贡献者、使用者、支持者一起做出世界级的开源项目，是 API7.ai 努力的目标。