Apache ShenYu 多租户命名空间架构设计与实现
2025-05-28 00:47:21作者:温艾琴Wonderful
背景与需求分析
在现代微服务架构中,API网关作为系统入口承担着重要角色。Apache ShenYu作为一款高性能的API网关,在实际企业级应用中面临着多租户隔离的需求。传统方案中,每个租户需要独立部署完整的ShenYu Admin和网关集群,这种模式带来了显著的资源浪费和运维复杂度。
架构演进方案
核心设计思想
ShenYu团队提出的命名空间解决方案通过逻辑隔离替代物理隔离,实现了以下核心目标:
- 单一Admin集群管理多租户网关
- 数据完全隔离的租户环境
- 显著降低运维成本
模块化改造方案
1. 命名空间基础架构
新增的命名空间模块作为系统核心,为每个租户提供独立的环境。技术上采用轻量级隔离策略,通过命名空间ID实现数据路由,避免了复杂的虚拟化开销。
2. 插件体系重构
将原有插件模块拆分为:
- 插件模板库:存储插件基础定义
- 租户插件实例:基于模板的运行时配置
这种设计既保证了插件定义的统一性,又支持租户级别的个性化配置。
3. 数据权限体系增强
改造后的数据权限模块与命名空间深度集成,实现了:
- 跨命名空间的访问控制
- 细粒度的资源授权
- 租户管理员权限委托
关键技术实现
客户端适配改造
ShenYu客户端进行了重要升级:
- 新增命名空间标识参数
- 注册流程适配多租户环境
- 心跳机制增强租户感知
数据同步机制优化
针对不同同步方式进行了针对性改造:
- HTTP长轮询:增加命名空间路由
- WebSocket:建立租户专属通道
- 节点数据同步:引入租户上下文
- 路径数据同步:支持多租户并行处理
架构优势与价值
- 资源利用率提升:单集群支持多租户,硬件成本降低50%+
- 运维效率提升:统一管理界面,版本升级一次完成
- 扩展性增强:支持动态租户创建,秒级环境准备
- 安全性保障:完善的租户隔离机制,避免数据泄露
未来演进方向
- 命名空间资源配额管理
- 跨命名空间的流量监控
- 租户级别的计费模块
- 命名空间快速克隆功能
这套命名空间架构已在生产环境验证,支持了某大型企业的百级租户规模,日均处理数十亿API请求,证明了其稳定性和扩展性优势。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217