Apollo Router v1.61.1 版本发布:优化OTLP端点默认值及增强安全监控能力
Apollo Router 是一个高性能的 GraphQL 网关,用于构建和管理 GraphQL API。作为 Apollo Federation 架构的核心组件,它能够将多个 GraphQL 服务整合成一个统一的 API 接口,同时提供强大的性能优化、安全控制和监控功能。
本次发布的 v1.61.1 版本主要针对 OTLP 端点默认值、实体缓存键分离、批量请求限制以及监控指标等方面进行了优化和改进。这些改进不仅提升了系统的稳定性和安全性,还为运维人员提供了更强大的监控工具。
OTLP 端点默认值优化
在分布式追踪系统中,OTLP(OpenTelemetry Protocol)是常用的数据传输协议。本次更新修正了 Router 在处理 OTLP 端点默认值时的一个问题。
之前版本中,无论使用 gRPC 还是 HTTP 协议,当配置中未明确指定 OTLP 端点时,Router 都会默认使用 http://localhost:4318。然而,4318 端口实际上是 HTTP 协议的默认端口,而 gRPC 协议的正确默认端口应该是 4317。
此外,为了保持一致性,新版本将所有遥测配置的默认主机名统一为 127.0.0.1,而不是之前的 localhost。具体变更如下:
- gRPC 协议现在默认使用
http://127.0.0.1:4317 - HTTP 协议现在默认使用
http://127.0.0.1:4318
这一改进确保了不同协议使用正确的默认端口,并且在整个系统中保持主机名的一致性,减少了配置错误的风险。
实体缓存键优化
在 GraphQL 联邦架构中,实体缓存是提高性能的重要机制。本次更新改进了实体缓存键的生成方式,将实体键和表示变量值分开处理。
这一改进特别解决了在使用 @requires 指令时可能出现的问题。通过分离这两部分信息,缓存系统能够更准确地识别和检索缓存条目,提高了缓存的命中率和系统的整体性能。
安全增强:批量请求大小限制
为了防止潜在的拒绝服务攻击(DoS),新版本引入了批量请求大小限制功能。通过在配置中添加 batching.maximum_size 参数,管理员可以设置允许的最大批量查询数量。
当客户端提交的批量请求超过配置的限制时,Router 会拒绝整个请求并返回 422 状态码(Unprocessable Content),同时提供详细的错误信息。例如:
{
"errors": [
{
"message": "Invalid GraphQL request",
"extensions": {
"details": "Batch limits exceeded: you provided a batch with 3 entries, but the configured maximum router batch size is 2",
"code": "BATCH_LIMIT_EXCEEDED"
}
}
]
}
这一安全措施可以有效防止恶意用户通过发送超大批量请求来消耗服务器资源。
新增监控指标
为了帮助运维团队更好地诊断和监控系统状态,本次更新引入了两个重要的新指标:
1. 请求管道指标
apollo.router.pipelines 是一个计量器(Gauge)指标,用于监控当前活跃的请求管道数量。每个请求管道在 Router 重新加载(无论是由于模式变更还是配置变更)时都会创建,而旧的管道会在其所有请求完成后关闭。
该指标包含以下标签:
schema.id: 与管道关联的 Apollo Studio 模式哈希launch.id: 与管道关联的 Apollo Studio 启动 ID(可选)config.hash: 配置的哈希值
这个指标特别有助于识别长时间运行的请求(如订阅)导致旧管道无法关闭的情况。
2. 开放连接指标
apollo.router.open_connections 是另一个新增的计量器指标,用于监控当前开放的连接数量。它包含以下标签:
schema.id: 与连接关联的 Apollo Studio 模式哈希launch.id: 与连接关联的 Apollo Studio 启动 ID(可选)config.hash: 配置的哈希值server.address: Router 监听的地址server.port: Router 监听的端口(如果不是 Unix 套接字)http.connection.state: 连接状态,可以是active或terminating
这个指标对于诊断由于长连接或保持活动(keepalive)消息导致的资源泄漏问题特别有用。
总结
Apollo Router v1.61.1 版本通过优化默认配置、改进缓存机制、增强安全控制和提供更全面的监控指标,进一步提升了系统的稳定性、安全性和可观测性。这些改进使得运维团队能够更有效地管理和诊断生产环境中的 GraphQL 网关,同时也为开发者提供了更可靠的服务基础。
对于正在使用 Apollo Federation 架构的团队,建议尽快升级到这个版本,以利用这些改进带来的好处。特别是新增的监控指标,将为系统健康状态的实时监控提供宝贵的数据支持。
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