Apache APISIX 自定义插件开发与 Kubernetes 集成实践
前言
在现代 API 网关解决方案中,Apache APISIX 以其高性能和可扩展性脱颖而出。本文将深入探讨如何在 APISIX 中开发自定义插件,并将其部署到 Kubernetes 环境中。我们将通过一个实际的日志插件案例,详细解析整个开发部署流程中的关键点和常见问题。
自定义插件开发基础
APISIX 插件采用 Lua 语言编写,遵循模块化设计原则。一个基本的插件结构包含以下几个核心部分:
- 插件元信息:定义插件名称、版本和优先级
- Schema 验证:描述插件配置的数据结构
- 生命周期方法:实现插件在不同阶段的行为
以下是一个简单的日志插件实现示例:
local core = require("apisix.core")
local plugin_name = "log"
local _M = {
version = 0.1,
priority = 0,
name = plugin_name,
}
_M.schema = {
type = "object",
properties = {},
}
function _M.access(conf, ctx)
core.log.warn("log plugin triggered!")
end
return _M
这个插件会在请求访问阶段记录一条日志信息。值得注意的是,我们使用了 warn 级别而非 info,这是因为 APISIX 默认日志级别为 warn,使用 info 级别的日志在默认配置下不会显示。
插件优先级的重要性
APISIX 插件系统采用优先级机制决定执行顺序。每个插件都有一个默认优先级数值,数值越大执行越早。在我们的示例中:
serverless-pre-function插件默认优先级为 10000- 我们的日志插件优先级为 0
这意味着如果两个插件同时作用于同一路由,serverless-pre-function 会先执行并可能终止请求处理(如直接返回响应),导致我们的日志插件根本没有机会执行。
解决方案有两种:
- 修改插件定义:提高插件默认优先级
local _M = {
version = 0.1,
priority = 20000, -- 高于 serverless-pre-function
name = plugin_name,
}
- 路由配置覆盖:在特定路由中动态调整优先级
plugins:
log:
_meta:
priority: 20000
Kubernetes 部署实践
将自定义插件部署到 Kubernetes 环境需要特别注意文件挂载和配置管理。以下是关键步骤:
1. 创建 ConfigMap 存储插件代码
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: apisix-custom-plugin-log
data:
log.lua: |
-- 插件Lua代码
2. 挂载到 APISIX 容器
volumeMounts:
- name: custom-plugin-log
mountPath: /usr/local/apisix/apisix/plugins/log.lua
subPath: log.lua
volumes:
- name: custom-plugin-log
configMap:
name: apisix-custom-plugin-log
3. 配置 APISIX 加载插件
在 config.yaml 中声明使用插件:
plugins:
- log
# 其他插件...
日志配置优化
默认情况下,APISIX 的日志级别设置为 warn。要查看更多日志信息,可以调整 Nginx 的日志级别:
nginx_config:
error_log_level: info
但需要注意,info 级别会产生大量日志,在生产环境中应谨慎使用。
常见问题排查
-
插件未加载:
- 检查文件路径是否正确挂载
- 确认插件名称在 config.yaml 中声明
- 查看 APISIX 启动日志是否有加载错误
-
插件未执行:
- 检查插件优先级是否被其他插件覆盖
- 确认路由配置正确引用了插件
- 验证插件是否实现了正确的生命周期方法
-
日志不显示:
- 确认日志级别设置
- 检查插件是否真的被执行到
- 查看 APISIX 的日志输出位置
进阶建议
-
插件开发:
- 遵循 APISIX 插件开发规范
- 实现完整的 Schema 验证
- 考虑插件性能影响
-
Kubernetes 部署:
- 使用 Init Container 进行插件预检查
- 考虑使用 ConfigMap 热重载
- 实现健康检查接口
-
监控运维:
- 集成 Prometheus 监控
- 设置合理的日志轮转策略
- 实现插件配置的版本控制
结语
通过本文的实践案例,我们展示了如何在 APISIX 中开发和部署自定义插件。从插件基础结构到 Kubernetes 集成,每个环节都有其技术要点和最佳实践。掌握这些知识后,开发者可以灵活扩展 APISIX 的功能,满足各种业务场景的需求。
在实际生产环境中,建议从简单插件入手,逐步验证各个环节,确保整个系统的稳定性和可靠性。同时,APISIX 活跃的社区和丰富的文档也是解决问题的宝贵资源。
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