External-Secrets项目中的Keeper集成限流问题分析与解决方案
问题背景
在External-Secrets项目与Keeper密码管理系统的集成过程中,我们发现了一个重要的API限流问题。当系统需要同时创建或获取大量密钥时(例如在灾难恢复场景下),Keeper的API会实施严格的速率限制机制。初始限制为10秒的请求间隔,但每次违反限制后,这个间隔时间会进一步增加。
问题表现
系统日志中会显示HTTP 403 Forbidden错误,并附带"throttled"的错误信息。这表明Keeper API已经检测到请求频率过高并实施了限流措施。这种限制不仅影响了系统的正常运行,还可能导致API调用费用激增,因为某些Keeper许可证是基于API调用次数计费的。
技术分析
Keeper API的限流机制设计为每10秒最多允许200个请求。当超过这个限制时,API会返回403错误并附带"throttled"信息。更严重的是,每次违反限制后,系统会进一步延长限流时间,形成恶性循环。
在External-Secrets的实现中,当多个ExternalSecret资源同时触发刷新时,会向Keeper API发起大量并发请求,很容易触发这个限流机制。特别是在集群启动或灾难恢复场景下,这个问题尤为明显。
现有解决方案
目前项目中有几种可行的解决方案思路:
-
基础重试机制:利用External-Secrets现有的retrySettings功能,为Keeper提供者实现特定的重试逻辑,包括在每次重试之间添加随机间隔时间。
-
压力反馈机制:在SecretStore CRD中添加状态字段,记录当前的"压力"事件。当检测到限流响应时,根据Retry-After头部信息设置等待时间,并让ExternalSecret和PushSecret控制器在等待期间跳过相关资源的协调。
-
Webhook推送方案:开发一个External-Secrets的附加组件,利用Keeper的webhook功能。当Keeper中的记录更新时,通过webhook通知附加组件,再由附加组件标记相关ExternalSecret资源进行同步。这种方案可以完全避免定期轮询,大幅减少API调用次数。
最佳实践建议
对于正在使用Keeper集成的用户,我们建议:
-
合理设置ExternalSecret的refreshInterval,避免过于频繁的同步请求。
-
考虑实现上述的Webhook推送方案,这不仅能解决限流问题,还能显著降低API调用成本。
-
在灾难恢复场景下,可以手动分批创建ExternalSecret资源,避免同时触发大量API请求。
未来展望
External-Secrets社区正在积极改进与各类密钥管理系统的集成体验。对于Keeper提供者,计划中的改进包括更智能的限流处理和更高效的同步机制。这些改进将进一步提升系统在高压场景下的稳定性和性能表现。
通过采用上述解决方案,用户可以显著改善与Keeper集成的使用体验,避免API限流带来的各种问题,同时还能优化运营成本。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-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- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0133AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









