Apache APISIX中限制并发TCP连接的最佳实践
前言
在高并发场景下,SSL/TLS连接处理往往会成为系统性能的瓶颈。每个SSL连接都需要进行加密解密操作,这会消耗大量CPU资源。当并发SSL连接数过高时,可能导致APISIX实例CPU使用率飙升,影响整体服务稳定性。
问题分析
SSL连接处理的高CPU消耗主要来自以下几个方面:
- 密钥交换过程中的复杂数学运算
- 对称加密解密操作
- 证书验证过程
- 会话恢复机制
这些操作都需要消耗大量计算资源,当并发连接数增加时,CPU负载会线性增长。
APISIX解决方案
Apache APISIX提供了limit-conn插件来有效控制并发连接数。该插件可以在不同层级上实施连接限制:
全局级别限制
可以在APISIX配置中设置全局的并发连接限制,适用于所有路由。
服务级别限制
针对特定服务或API设置独立的连接限制,确保关键业务不受其他服务的影响。
消费者级别限制
基于消费者身份实施差异化限制策略,为不同级别的客户提供不同的服务质量保证。
配置示例
以下是一个典型的limit-conn插件配置示例:
{
"plugins": {
"limit-conn": {
"conn": 100,
"burst": 50,
"default_conn_delay": 0.1,
"key_type": "var",
"key": "remote_addr"
}
}
}
参数说明:
conn: 允许的最大并发连接数burst: 允许的突发连接数default_conn_delay: 连接延迟处理时间key_type: 限制键类型key: 用于区分客户端的键值
高级配置技巧
-
动态调整:可以通过APISIX的Admin API动态调整限制参数,无需重启服务。
-
精细化控制:结合其他插件如key-auth,可以实现基于API密钥的连接限制。
-
监控集成:将连接数指标导出到Prometheus等监控系统,实现可视化监控。
-
分级保护:为不同优先级的API设置不同的连接限制,确保核心业务可用性。
性能优化建议
-
合理设置限制值:需要根据实际服务器性能和业务需求设置合理的限制值。
-
启用连接复用:配置keepalive参数减少SSL握手次数。
-
硬件加速:考虑使用支持AES-NI等指令集的CPU,或者专用SSL加速卡。
-
会话恢复:启用TLS会话恢复机制,减少完整握手次数。
总结
通过APISIX的limit-conn插件,我们可以有效控制并发SSL连接数,避免CPU过载问题。合理的连接限制策略不仅能保护后端服务,还能确保关键业务的高可用性。在实际部署时,建议结合业务特点和系统监控数据,不断优化限制参数,找到性能与稳定性的最佳平衡点。
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