Este post faz parte da seguinte série sobre estudo de HTTP2 e protocolos binários:

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• Parte 2
• Parte 3
• Parte 4

Estava iniciando junto a colegas do trabalho um estudo sobre o uso de protocolos binários como gRPC e MessagePack a fim de experimentar e avaliar os mesmos em termos de uso e performance, porém algo antes nos incomodou, que é sobre o uso do HTTP2, que tais protocolos fazem uso.

E a pergunta que surgiu foi:

E se antes de experimentarmos esses protocolos, a gente avaliasse o uso de HTTP2 e comparar com o HTTP1.1?

Eu cheguei a ler artigos como este, que é bem completo, mas acho que ele trata mais do ponto de vista dos browsers, ou seja, quando alguém acessa um site e como ele se comporta para "baixar" (realizar o download) de todos aqueles recursos.

O ponto de vista que eu tava imaginando seria serviço a serviço, algo interno da infraestutura dos produtos, ou seja, seria um consumo lateral de serviços. Dado que era um cenário diferente do artigo supracitado, veio a idéia de criar o meu próprio benchmark.

Beleza então, já tava decidido sobre o "benchmark", agora o lance é planejar como vai ser esse trabalho. Vou precisar de:

• uma aplicação obviamente que vai ter que se comunicar via HTTP1.1 e HTTP2 com o mínimo de alterações e idealmente nenhuma;
• um client para realizar esse benchmark e que obviamente possua suporte a HTTP1.1 e HTTP2;
• algo pra monitoramento, que receba as métricas e que eu possa visualizar as mesmas.

Como a linguagem que mais domino é Java e sou um fã / enorme entusiasta do Spring, já ficou fechada essa parte. A aplicação é uma API REST com um recurso GET que retorna uma lista de dados em JSON. Utilizamos o Java Faker para gerar os dados em runtime, incluí-los numa lista de um POJO e retornar ao solicitante. Pensamos nesta forma para não um retorno de algo estático e ter um mínimo processamento.

Quanto ao client, comecei a pesquisa no amigo de todo dia, Google, e me deparei com essa "pequena" lista de ferramentas. Testei umas 3 delas e por último cheguei no k6 que pra minha surpresa é do Grafana Labs.

Quanto ao monitoramento, onde trabalho estamos investindo e usando Prometheus e Grafana, então veio tudo a calhar com a escolha do k6, que já tem toda uma documentação pronta e com exemplos para esta integração.

Ficou fechado o esquema que seria da forma abaixo.

Podemos ver acima que tem um cara novo e que não citado anteriormente, que é o Influx. Este camarada apareceu aí porque olhando site do Grafana, lá tem vários dashboards prontos e tinha um do k6, porém usava o Influx como base de métricas, então incluí o mesmo para facilitar o trabalho.

Por fim, como vai ser realizado um trabalho de monitoramento e como o foco deste trabalho seria em cima de máquinas virtuais, então pensamos em estabelecer uma cota de recurso e daí veio a idéia de 2 profiles:

1. 2cpu, 2Gb RAM
2. 4cpu, 4Gb RAM

O Java 11 possui tais argumentos de VM para poder incluir estas cotas.

Bem, este foi apenas o primeiro post tanto deste estudo como meu próprio.

Abaixo uma imagem ilustrativa de como pode ser o próximo post.