Apache ShenYu网关重启时丢失上游服务配置问题分析
2025-05-27 23:53:02作者:卓炯娓
问题背景
Apache ShenYu是一个高性能、多协议、可扩展的API网关。在实际生产环境中,用户反馈当使用Apollo作为配置同步策略时,网关服务重启后会出现Divide插件无法正确加载上游服务配置的问题,导致请求处理失败。
问题现象
具体表现为:
- 使用Apollo作为配置同步策略
- 在Admin控制台正确配置了Divide插件的选择器,包含上游服务配置
- 正常情况下Divide插件工作良好
- 重启ShenYu网关后,再次发起HTTP请求时出现错误日志:"divide upstream configuration error"
技术分析
配置同步机制
Apache ShenYu支持多种配置同步方式,包括HTTP长轮询、WebSocket、Zookeeper、Nacos和Apollo等。当使用Apollo作为同步策略时,网关启动后会从Apollo服务器拉取最新的配置数据。
Divide插件工作原理
Divide插件是ShenYu网关中负责HTTP请求负载均衡的核心插件。它通过选择器(Selector)和规则(Rule)来匹配请求,并将请求转发到配置的上游服务。每个选择器可以包含多个上游服务配置。
问题根源
通过分析错误日志和代码,发现问题出在网关重启时的配置加载顺序上:
- 网关启动时,Divide插件会先初始化
- 此时Apollo同步策略可能还未完全加载完成
- 导致Divide插件初始化时无法获取到有效的上游服务配置
- 虽然后续Apollo同步策略会推送配置更新,但Divide插件可能没有正确处理这种延迟加载的情况
解决方案
开发团队已经通过以下方式修复了该问题:
- 确保Divide插件在初始化时能够正确处理配置缺失的情况
- 优化配置加载顺序,保证核心插件初始化时必要的配置已经就绪
- 增强配置变更的监听机制,确保配置更新时能正确触发插件重新加载
最佳实践建议
对于使用Apache ShenYu的生产环境,建议:
- 对于关键插件如Divide,配置合理的重试机制
- 在网关启动后,增加健康检查确保所有插件已正确加载
- 考虑使用WebSocket等实时性更好的同步策略替代Apollo
- 定期检查网关日志,监控配置同步状态
总结
配置同步是API网关稳定运行的基础。Apache ShenYu通过不断优化配置加载机制和插件初始化流程,确保了在各种同步策略下都能可靠工作。开发者在使用时应注意选择合适的同步策略,并关注网关启动时的配置加载状态,以确保服务的高可用性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
241
277
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
694
367
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
881