Apache APISIX 中 limit-count 插件与自定义错误处理的实践
2025-05-15 19:23:16作者:段琳惟
问题背景
在 Apache APISIX 网关的实际使用中,开发者发现当 limit-count 插件触发限流并返回 429 状态码时,这些响应状态码并未被正确记录到监控指标中。这导致监控系统无法准确反映实际的限流情况,给系统运维和性能分析带来了困扰。
问题分析
经过深入排查,发现问题并非出在 APISIX 本身,而是由于自定义的错误页面处理配置覆盖了默认行为。在 Nginx 配置中,开发者设置了 error_page 指令将所有错误状态码(包括 429)重定向到一个自定义的错误处理位置 @error,这导致:
- 原始响应状态码被"隐藏"
- 监控插件无法捕获真实的限流响应
- 虽然日志中仍能看到限流警告,但指标数据不完整
解决方案
方案一:调整错误页面配置
最简单的解决方案是修改 Nginx 配置,不对 429 状态码进行错误页面重定向:
error_page 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 421 422 423 424 425 426 428 431 451 500 501 502 503 504 505 506 507 508 510 511 @error;
注意这里从列表中移除了 429 状态码,这样限流响应将保持原始状态,可以被监控插件正确捕获。
方案二:开发自定义插件
对于需要更精细控制错误响应的场景,可以开发一个自定义插件。以下是一个处理 429 响应的插件示例:
local core = require("apisix.core")
local schema = {
type = "object",
properties = {},
required = {},
}
local _M = {
version = 0.1,
priority = 10,
name = "custom-error-handler",
schema = schema,
}
function _M.check_schema(conf)
return core.schema.check(schema, conf)
end
local function is_limit_reached()
return ngx.status == 429
end
function _M.header_filter(conf, ctx)
if is_limit_reached() then
core.response.clear_header_as_body_modified()
end
end
function _M.body_filter(conf, ctx)
if is_limit_reached() then
local body = core.response.hold_body_chunk(ctx)
if not body then
return
end
ngx.arg[1] = "<html><head><title>" .. ngx.status .. " " .. ngx.var.status_text .. "</title></head><body><center><h1>" .. ngx.status .. " " .. ngx.var.status_text .. "</h1></center></html>\n"
end
end
return _M
这个插件实现了以下功能:
- 检测 429 状态码
- 清除可能被修改的响应头
- 生成自定义的错误响应体
- 保持原始状态码不变,确保监控系统能正确记录
最佳实践建议
- 监控完整性:确保监控系统能捕获所有重要的 HTTP 状态码,特别是 4xx 和 5xx 系列
- 错误处理策略:根据业务需求设计合理的错误处理策略,平衡用户体验和系统可观测性
- 插件开发:当标准功能无法满足需求时,考虑开发自定义插件,但要注意插件优先级和执行顺序
- 测试验证:任何配置变更后,都应通过实际请求验证监控数据是否如预期收集
总结
在 APISIX 网关中正确处理限流响应和错误状态码是保证系统可观测性的重要环节。通过合理配置或开发自定义插件,开发者可以确保监控系统获得完整准确的数据,为系统运维和性能优化提供可靠依据。本文提供的两种解决方案各有适用场景,开发者应根据实际需求选择最合适的实现方式。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
644
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
204
220
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++
653
284
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
249
317
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
634
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
78
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873