云原生Ingress網(wǎng)關(guān)高并發(fā)高可用解決思路
當(dāng)Ingress網(wǎng)關(guān)面臨高并發(fā)請求(如 QPS 超過 10萬+)時,可能導(dǎo)致服務(wù)崩潰、響應(yīng)延遲激增或資源耗盡。以下是系統(tǒng)性解決方案和分布式網(wǎng)關(guān)架構(gòu)設(shè)計思路:
一、單點性能優(yōu)化
首先優(yōu)化現(xiàn)有 Ingress 網(wǎng)關(guān)的性能,挖掘單節(jié)點潛力:
1.硬件與資源調(diào)優(yōu)
?垂直擴(kuò)容:提升節(jié)點配置(CPU/內(nèi)存/網(wǎng)絡(luò)帶寬)。
?內(nèi)核參數(shù)優(yōu)化:
# 調(diào)整連接數(shù)、端口范圍、TIME_WAIT 復(fù)用 net.core.somaxconn = 65535 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65535 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535
?啟用 DPDK/用戶態(tài)協(xié)議棧:如 Nginx 的DPDK 模式、Envoy 的Kernel Bypass。
2.Ingress 配置優(yōu)化
?連接復(fù)用:啟用 HTTP/2、gRPC 長連接。
?緩沖與超時:合理設(shè)置proxy_buffer、proxy_timeout。
?靜態(tài)資源緩存:在 Ingress 層緩存靜態(tài)內(nèi)容(如圖片、JS)。
# Nginx Ingress 緩存示例
proxy_cache_path/tmp/nginx_cache levels=1:2keys_zone=my_cache:10mmax_size=1g;
location/static/ {
proxy_cachemy_cache;
proxy_passhttp://backend;
}
3.限流與熔斷
?限流策略:
# Nginx Ingress 限流(每秒 1000 請求) annotations: nginx.ingress.kubernetes.io/limit-rps:"1000"
?熔斷降級:集成 Hystrix 或 Sentinel,在網(wǎng)關(guān)層攔截異常流量。
二、分布式網(wǎng)關(guān)架構(gòu)
突破單點性能瓶頸,設(shè)計分布式高可用網(wǎng)關(guān)集群:
1.水平擴(kuò)展(Scale Out)
?多副本負(fù)載均衡:部署多個 Ingress 實例,通過 DNS 輪詢或外部負(fù)載均衡器(如 AWS ALB、Nginx)分發(fā)流量。
?自動擴(kuò)縮容(HPA):基于 CPU、內(nèi)存或自定義指標(biāo)(QPS)自動擴(kuò)縮。
# Kubernetes HPA 示例 apiVersion:autoscaling/v2 kind:HorizontalPodAutoscaler metadata: name:ingress-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion:apps/v1 kind:Deployment name:ingress-nginx minReplicas:3 maxReplicas:100 metrics: -type:Resource resource: name:cpu target: type:Utilization averageUtilization:80
2.分層網(wǎng)關(guān)架構(gòu)
?邊緣層:使用云廠商的全球負(fù)載均衡(如 AWS Global Accelerator、Cloudflare)就近接入用戶。
?區(qū)域?qū)?/strong>:在多個區(qū)域部署 Ingress 集群,通過 Anycast 或 GeoDNS 路由流量。
?服務(wù)層:每個服務(wù)獨立部署專用 Ingress,避免全局瓶頸。
3.高性能替代方案
?Envoy + xDS 控制平面:
? 使用 Envoy 作為數(shù)據(jù)平面,支持動態(tài)配置更新和高效連接管理。
? 集成 Istio 或 Gloo 作為控制平面,實現(xiàn)流量拆分、金絲雀發(fā)布。
?云原生 API 網(wǎng)關(guān):
?Kong:基于 Nginx 和 OpenResty,支持插件擴(kuò)展。
?APISIX:基于 etcd 的動態(tài)路由,支持多協(xié)議(MQTT、gRPC)。
?服務(wù)網(wǎng)格(Service Mesh):
? 將流量管理下沉到 Sidecar(如 Istio、Linkerd),分散網(wǎng)關(guān)壓力。
三、流量治理與異步化
1.流量卸載
?靜態(tài)資源 CDN 化:將圖片、CSS、JS 等靜態(tài)資源卸載到 CDN。
?API 緩存:對查詢類 API 使用 Redis 或 Varnish 緩存響應(yīng)。
2.異步處理
?請求隊列:將非實時請求寫入 Kafka/RabbitMQ,后端異步消費。
?邊緣計算:在靠近用戶的邊緣節(jié)點處理部分邏輯(如鑒權(quán)、過濾)。
3.協(xié)議優(yōu)化
?二進(jìn)制協(xié)議:使用 Protobuf、Thrift 替代 JSON 降低序列化開銷。
?QUIC/HTTP3:減少連接建立延遲,提升弱網(wǎng)性能。
四、監(jiān)控與容災(zāi)
1.全鏈路監(jiān)控
?指標(biāo)采集:監(jiān)控 QPS、延遲、錯誤率(Prometheus + Grafana)。
?分布式追蹤:集成 Jaeger 或 Zipkin 定位慢請求。
2.容災(zāi)策略
?多活容災(zāi):跨地域部署網(wǎng)關(guān)集群,支持流量快速切換。
?故障注入:通過 Chaos Engineering 測試系統(tǒng)韌性。
五、典型分布式網(wǎng)關(guān)架構(gòu)示例
用戶請求 → 全球負(fù)載均衡(DNS/Anycast) → 區(qū)域 Ingress 集群(Envoy/Nginx)
邊緣緩存(CDN) 服務(wù)網(wǎng)格 Sidecar(Istio)
異步隊列(Kafka) 后端服務(wù)集群
總結(jié)
?單點優(yōu)化:最大化單節(jié)點性能,配置限流、緩存、資源調(diào)優(yōu)。
?水平擴(kuò)展:通過多副本 + 自動擴(kuò)縮容分散壓力。
?架構(gòu)升級:采用 Envoy/APISIX 等高性能網(wǎng)關(guān),結(jié)合服務(wù)網(wǎng)格和 CDN。
?異步治理:通過隊列、邊緣計算、協(xié)議優(yōu)化降低實時壓力。
最終方案需結(jié)合業(yè)務(wù)場景(如實時性要求、成本預(yù)算)選擇,可先通過壓力測試(如 JMeter、wrk)驗證優(yōu)化效果。
鏈接:https://blog.csdn.net/Franklin7B/article/details/145693326?spm=1001.2014.3001.5502
-
cpu
+關(guān)注
關(guān)注
68文章
11250瀏覽量
223851 -
網(wǎng)關(guān)
+關(guān)注
關(guān)注
9文章
6651瀏覽量
55936 -
云原生
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
265瀏覽量
8520
原文標(biāo)題:云原生Ingress網(wǎng)關(guān)高并發(fā)高可用解決思路
文章出處:【微信號:magedu-Linux,微信公眾號:馬哥Linux運維】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
Kubernetes Ingress 高可靠部署最佳實踐
從服務(wù)端視角看高并發(fā)難題
AX58400 EtherCAT轉(zhuǎn)IO-Link網(wǎng)關(guān)與馬達(dá)控制解決方案演示視頻
性能提升1倍,成本直降50%!基于龍蜥指令加速的下一代云原生網(wǎng)關(guān)
大型網(wǎng)站如何解決高并發(fā)帶來的問題
飛騰攜手寶蘭德推出應(yīng)用服務(wù)器聯(lián)合解決方案,助力大數(shù)據(jù)高并發(fā)處理
BFE Ingress Controller基于BFE實現(xiàn)的Kubernetes Ingress Controller
APISIX Ingress VS Ingress NGINX詳細(xì)對比
服務(wù)器的高并發(fā)能力如何提升?
工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)如何解決高并發(fā)和廣泛設(shè)備接入問題
高并發(fā)場景下請求合并
Ingress網(wǎng)關(guān)高并發(fā)請求的解決方案
評論