Higress网关批量添加Ingress规则偶发404问题分析与解决
2025-06-09 05:37:12作者:申梦珏Efrain
问题现象
在阿里云ACK集群(Kubernetes 1.30.1)环境中部署的Higress 2.0.2版本网关,当使用脚本批量添加Ingress规则时,发现最后一个添加的Ingress规则会出现偶发性的404错误。具体表现为:
- 通过脚本批量添加8个Ingress规则后,最后一个规则(如10061号应用)的WebSocket长连接测试会间歇性返回404状态码
- 问题出现时,Higress控制器的日志显示配置下发成功,没有明显错误
- 手动重新安装受影响的Ingress规则后问题可暂时解决
- 后续继续批量添加新规则时,前一批次的问题规则会自动恢复正常
技术分析
404错误的本质
从访问日志可以看到关键信息:
"response_code":"404","response_flags":"NR","response_code_details":"route_not_found"
这表明请求到达了Higress网关,但网关无法找到匹配的路由规则,因此返回404。
批量操作的影响
问题特别出现在批量操作的最后一个规则上,这表明可能与以下因素有关:
- 配置同步延迟:Higress控制器将Ingress转换为Istio CRD(如VirtualService)并下发给数据面时可能存在延迟
- 批量处理的边界条件:最后一个规则的处理可能触发了某种全量推送机制,导致短暂的路由信息不一致
- 缓存更新机制:Envoy的路由表更新可能存在短暂的过渡状态
配置下发流程
Higress的核心配置下发流程:
- 控制器监听Kubernetes Ingress资源变化
- 转换为Istio CRD(VirtualService/DestinationRule等)
- 通过xDS协议下发给数据面Envoy
- Envoy应用新配置并更新路由表
解决方案
临时解决方案
- 手动重装:对出现问题的Ingress规则执行卸载后重新安装
- 继续添加新规则:观察发现继续添加新规则后前一问题规则会自动恢复
根本解决建议
- 增加批量操作间隔:在脚本中适当延长批量操作之间的等待时间(如从6分钟增加到10分钟)
- 实现健康检查:在脚本中添加对新增Ingress规则的验证检查,确认规则完全生效后再继续
- 版本升级:关注Higress后续版本是否修复相关批量处理的问题
最佳实践
对于生产环境中需要批量操作Ingress规则的情况,建议:
- 控制单次批量操作的规模(如每次不超过5个)
- 在批量操作之间增加足够的间隔时间
- 实现自动化验证机制,确保每个规则都完全生效
- 考虑使用GitOps工作流来管理Ingress变更,实现更可控的渐进式发布
总结
Higress网关在批量处理大量Ingress规则时,由于配置同步和路由表更新的复杂性,可能会出现最后一个规则偶发404的现象。通过理解Higress的工作原理和配置下发机制,采取适当的操作间隔和验证措施,可以有效避免这类问题的发生。对于关键业务场景,建议采用更谨慎的变更策略和验证流程。
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
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 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 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218