Kong TCP路由配置中常见问题解析
2025-05-02 05:45:51作者:郁楠烈Hubert
前言
在使用Kong网关进行TCP路由配置时,开发人员经常会遇到路由匹配失败的问题。本文将以一个典型配置案例为基础,深入分析TCP路由配置中的常见错误及其解决方案。
问题现象
在Kong 3.8版本中,当配置多个TCP流端口(如9000和9001)并关联不同服务时,客户端请求无法正确路由到后端服务,Kong日志中会出现"no Route found with those values"的错误提示。
配置案例分析
初始错误配置
开发人员最初配置了两个TCP服务:
- TEST-SERVICE1:指向192.168.21.224:5001
- TEST-SERVICE2:指向192.168.20.226:5000
对应的路由配置中,destination部分指定了IP地址为"0.0.0.0":
"destinations": [
{
"port": 9001,
"ip": "0.0.0.0"
}
]
错误原因分析
这种配置会导致路由匹配失败,主要原因在于:
- IP地址格式不正确 - 在Kong的TCP路由配置中,IP地址需要以CIDR格式表示
- 缺少子网掩码 - 单独使用"0.0.0.0"无法形成有效的网络地址范围
正确配置方法
修正后的配置
正确的destination配置应该使用CIDR表示法:
"destinations": [
{
"port": 9001,
"ip": "0.0.0.0/0"
}
]
配置要点说明
- CIDR表示法:必须使用"0.0.0.0/0"来表示所有IP地址
- 端口匹配:确保路由中指定的端口与Kong监听的stream端口一致
- 协议一致性:路由的protocols字段必须包含"tcp"
深入理解TCP路由机制
Kong的TCP路由匹配基于以下要素:
- 监听端口:首先匹配请求的目标端口
- 源/目标地址:可选的源IP或目标IP匹配
- SNI扩展:对于TLS流量,可基于SNI进行路由
当这些要素配置不完整或不正确时,就会出现路由匹配失败的情况。
最佳实践建议
- 始终使用CIDR格式指定IP地址范围
- 测试环境先配置单个TCP路由,验证通过后再扩展
- 使用Kong的调试日志功能排查路由匹配问题
- 考虑使用Kong的declarative配置方式管理TCP路由
总结
TCP路由配置看似简单,但细节决定成败。通过本文的分析,我们可以看到正确的IP地址格式对于路由匹配至关重要。掌握这些配置要点,可以避免常见的TCP路由问题,确保Kong网关按预期转发TCP流量。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
177
暂无简介
Dart
605
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
231
83
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
364
3 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310