kgateway项目中的上游TLS支持方案解析
2025-06-13 09:10:19作者:郁楠烈Hubert
在kgateway项目中,关于上游服务TLS支持的实现方案引起了开发团队的深入讨论。本文将全面分析这一技术需求背景、可能的实现路径以及相关技术考量。
背景与需求
kgateway作为API网关项目,需要处理与上游服务的安全通信问题。在早期版本中,Upstream类型曾支持"policy"配置,其中包含设置上游TLS的功能。然而在最新版本中,这一功能被移除,导致需要重新设计实现方案。
上游TLS支持的核心需求包括:
- 确保网关与上游服务之间的通信加密
- 提供证书验证机制
- 支持可选的客户端证书认证(mTLS)
技术方案对比
开发团队提出了两种主要实现路径:
Kubernetes Gateway API的BackendTLSPolicy方案
BackendTLSPolicy是Kubernetes Gateway API规范中定义的一种资源类型,专门用于配置与后端服务的TLS连接。其主要特点包括:
- 标准化程度高,符合K8s生态
- 目前仍处于实验阶段
- 设计上不支持mTLS功能
kgateway自定义UpstreamPolicy方案
另一种方案是创建kgateway特有的UpstreamPolicy类型,其优势在于:
- 可以完全根据项目需求定制功能
- 能够继承原有GG代码中的上游TLS实现经验
- 可以灵活支持mTLS等高级功能
技术决策考量
在选择实现方案时,开发团队需要权衡以下因素:
- 标准化与兼容性:采用BackendTLSPolicy能更好地融入K8s生态,但实验状态意味着API可能不稳定
- 功能完整性:自定义方案可以完整支持mTLS等需求,而标准方案目前功能有限
- 维护成本:标准方案由社区维护,自定义方案需要项目自行维护
混合实现的可能性
考虑到两种方案的优缺点,一种折衷的实现方式是:
- 基础TLS功能采用BackendTLSPolicy实现
- 通过kgateway特有的扩展配置支持mTLS功能
- 保持与未来标准API演进的兼容性
这种混合方案既能利用标准API的优势,又能满足项目的特定需求,可能是较为平衡的技术选择。
总结
kgateway项目中上游TLS支持的设计需要综合考虑标准化、功能需求和维护成本等多方面因素。无论选择哪种实现路径,确保安全通信的核心目标不变。开发团队需要根据项目长期规划和技术路线,做出最适合kgateway的技术决策。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322