Higress路由转发SkyWalking Dashboard问题排查与解决方案
问题背景
在使用Higress作为API网关转发SkyWalking Dashboard时,开发人员遇到了两个典型问题:首先是浏览器访问时出现白屏现象,提示需要启用JavaScript;随后在解决白屏问题后又出现了GraphQL接口403 Forbidden错误。这些问题在使用Ingress控制器时并不存在,表明是特定于Higress的配置问题。
问题分析与解决
白屏问题分析
当通过Higress访问SkyWalking Dashboard时出现的白屏问题,表面上看似乎是JavaScript执行问题,但实际上是由于Higress的缓冲区设置不当导致的。SkyWalking Dashboard作为单页应用(SPA),其前端资源文件通常较大,特别是JavaScript文件可能超过默认的缓冲区限制。
解决方案
通过调整Higress的downstream和upstream缓冲区大小可以解决此问题。具体配置需要根据实际部署环境中的资源文件大小进行调整,确保能够完整传输SkyWalking的前端资源文件。
GraphQL 403 Forbidden问题
在解决白屏问题后,出现的GraphQL接口403错误通常与安全策略或插件拦截有关。经过排查发现,这是由于Higress中某个插件对GraphQL请求进行了拦截导致的。
最终解决方案
-
检查并适当增大Higress的缓冲区配置:
- downstream缓冲区(接收客户端请求)
- upstream缓冲区(转发到后端服务)
-
检查并调整或禁用可能影响GraphQL请求的插件,特别是那些设计用于API安全防护的插件。
最佳实践建议
-
缓冲区配置:对于转发大型单页应用(如SkyWalking Dashboard),建议预先评估资源文件大小并相应调整缓冲区设置。
-
插件管理:在启用Higress插件时,特别是安全相关插件,应注意其对特定API路径的影响,可以通过精确的路径匹配或白名单机制避免误拦截。
-
渐进式调试:在配置Higress转发复杂应用时,建议采用渐进式方法:
- 先确保基本路由转发正常工作
- 然后逐步添加插件和高级配置
- 每次变更后进行完整的功能测试
-
监控与日志:配置详细的访问日志和监控,以便快速定位类似403等问题的根源。
总结
Higress作为高性能API网关,在转发复杂Web应用时需要特别注意缓冲区设置和插件配置。通过合理的配置调整,完全可以实现SkyWalking Dashboard的完美转发。这一案例也提醒我们,在处理现代Web应用转发时,需要考虑单页应用的特性和API接口的特殊需求。
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-1.5暂无简介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
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