Higress 网关在255核机器上部署时的WASM VM限制问题分析
问题背景
在Higress网关的all-in-one部署模式下,当运行在拥有255个CPU核心的高性能服务器上时,如果启用的插件数量超过8个,网关服务会出现异常崩溃现象。崩溃日志显示主要存在两类错误:一类是V8引擎的内存权限设置失败,另一类是JavaScript内存耗尽(OOM)错误。
问题根源分析
经过深入排查,发现该问题与Higress在all-in-one模式下的线程分配机制有关:
-
线程数量自动扩展:在all-in-one部署模式下,Higress不会像Kubernetes环境中那样根据CPU限制自动配置工作线程数,而是会根据物理CPU核心数自动扩展工作线程。
-
WASM VM数量爆炸:在255核的服务器上,每个CPU核心会对应一个工作线程,而每个线程会启动8个WASM虚拟机(V8引擎实例)。这样总共会产生2040个V8 WASM VM实例(255线程×8VM/线程)。
-
V8引擎资源限制:V8引擎对同时运行的WASM虚拟机数量有硬性限制,当超过这个限制时,就会出现内存分配失败或权限设置错误,导致网关服务崩溃。
技术细节
-
WASM插件机制:Higress使用WebAssembly(WASM)来实现插件功能,每个插件都需要在独立的WASM虚拟机中运行。
-
并发模型:Envoy(作为Higress的核心组件)默认会根据主机CPU核心数来创建工作线程,以提高并发处理能力。
-
资源消耗:每个WASM虚拟机都会消耗一定的内存资源,当虚拟机数量过多时,会超出V8引擎的内存管理能力。
解决方案
针对这一问题,Higress团队提出了以下解决方案:
-
手动限制工作线程数:通过配置Envoy的--concurrency参数,可以手动限制工作线程数量,避免自动扩展到全部CPU核心。
-
优化部署模式:
- 在生产环境中,建议使用标准Kubernetes部署模式而非all-in-one模式
- 对于高核心数服务器,应该合理评估实际需要的并发能力
-
插件管理优化:
- 评估并精简不必要的插件
- 考虑合并功能相似的插件
最佳实践建议
-
服务器选型:对于网关类应用,不需要追求过高核心数的服务器,适度的核心数配合高主频可能更为合适。
-
性能测试:在部署前应进行充分的性能测试,确定最优的线程和插件配置。
-
监控预警:建立完善的监控体系,及时发现和预警资源瓶颈。
-
版本更新:关注Higress的版本更新,该问题在后续版本中可能会通过自动限制线程数的方式得到根本解决。
总结
Higress网关在高核心数服务器上的这一性能限制问题,揭示了WASM技术在资源管理方面的挑战。通过合理的配置和优化,可以充分发挥Higress在高性能环境中的潜力,同时避免资源过度消耗导致的稳定性问题。这也提醒我们在设计云原生网关系统时,需要充分考虑不同部署环境下的资源分配策略。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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