Apache APISIX Ingress Controller 超时配置问题解析
2025-05-15 09:25:25作者:范靓好Udolf
问题背景
在使用Apache APISIX Ingress Controller时,用户尝试通过Ingress注解配置上游服务的超时参数,包括连接超时、读取超时和发送超时,期望将这些值设置为300秒。然而在实际操作中发现配置未生效,仪表盘仍然显示默认的6秒超时设置。
配置方法
在APISIX Ingress Controller中,可以通过以下注解配置上游服务的超时参数:
- k8s.apisix.apache.org/upstream-connect-timeout:连接超时时间
- k8s.apisix.apache.org/upstream-read-timeout:读取超时时间
- k8s.apisix.apache.org/upstream-send-timeout:发送超时时间
这些参数支持时间单位后缀,如"s"表示秒,"ms"表示毫秒。值得注意的是,注解值是否使用引号包裹并不影响配置效果。
问题根源分析
经过排查发现,该问题并非由配置格式错误导致,而是由于APISIX Ingress Controller版本不兼容所致。上游服务超时配置功能是在APISIX Ingress Controller 1.8.0版本中引入的。如果运行的是1.6.0或更早版本,这些注解将不会被识别和处理。
解决方案
要解决此问题,用户需要:
- 检查当前APISIX Ingress Controller的版本
- 如果版本低于1.8.0,需要升级到1.8.0或更高版本
- 升级后重新应用Ingress配置
最佳实践建议
- 在配置前务必确认APISIX Ingress Controller版本是否支持所需功能
- 对于生产环境,建议先在小规模测试环境中验证配置效果
- 可以通过APISIX Admin API直接检查路由配置,确认超时参数是否已正确应用
- 考虑使用配置管理工具确保Ingress配置的一致性和可追溯性
总结
APISIX Ingress Controller提供了丰富的注解来配置上游服务参数,但需要注意版本兼容性。对于超时配置这类关键参数,建议在升级后通过实际请求测试验证配置效果,而不仅仅依赖仪表盘显示。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219