Apache APISIX 自定义插件开发与部署实践
2025-05-15 23:16:18作者:裴麒琰
前言
Apache APISIX 作为一款高性能的云原生 API 网关,其插件系统提供了强大的扩展能力。本文将详细介绍如何开发并部署一个简单的自定义插件,以及在部署过程中可能遇到的常见问题及解决方案。
自定义插件开发基础
开发一个基本的 APISIX 插件需要遵循以下结构:
local core = require("apisix.core")
-- 插件名称定义
local plugin_name = "hello"
-- 插件schema定义
local plugin_schema = {
type = "object",
properties = {},
required = {},
}
-- 插件元数据
local _M = {
version = 0.1,
priority = 2000,
name = plugin_name,
schema = plugin_schema
}
-- 配置检查函数
function _M.check_schema(conf)
return core.schema.check(plugin_schema, conf)
end
-- 请求处理函数
function _M.access(conf, ctx)
return 200, { message = "hit hello plugin" }
end
return _M
这个简单的插件会在请求到达时返回一个固定的JSON响应。插件开发需要注意以下几点:
- 必须定义插件名称(name)、版本(version)和优先级(priority)
- 需要实现check_schema函数来验证配置
- access函数是处理请求的主要入口点
插件部署的正确方式
在部署插件时,开发者常犯的一个错误是将插件部署到错误的容器中。APISIX在解耦模式下运行时有控制平面(Control Plane)和数据平面(Data Plane)两个组件:
- 控制平面:负责配置管理,不处理实际流量
- 数据平面:处理实际请求,需要加载插件
正确的部署步骤应该是:
- 将插件文件放置在数据平面容器可访问的路径下
- 在数据平面的配置文件中添加插件路径:
apisix: extra_lua_path: "/opt/?.lua" - 确保数据平面容器挂载了插件目录
常见问题排查
当插件不生效时,可以按照以下步骤排查:
- 检查插件是否注册成功:通过管理API查询插件列表
- 验证路由配置:确保路由正确关联了插件
- 查看日志:启用debug日志级别获取详细执行信息
- 确认部署位置:确保插件部署在数据平面而非控制平面
插件开发进阶建议
- 响应处理:使用
core.response.exit直接返回响应 - 优先级设置:合理设置插件优先级避免执行顺序问题
- 调试技巧:利用APISIX的调试模式获取详细执行流程
总结
开发APISIX自定义插件是一个相对简单的过程,但需要注意部署细节。理解APISIX的架构组件及其职责分工,特别是控制平面与数据平面的区别,是确保插件正常工作的关键。通过本文介绍的方法,开发者可以快速上手APISIX插件开发并避免常见的部署错误。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
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 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 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 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
428
3.29 K
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++
689
345
Ascend Extension for PyTorch
Python
236
270
暂无简介
Dart
686
161
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
71
36
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
669