ASP.NET Blazor 在 Azure Container Apps 中的 WebSocket 连接问题解析
2025-05-03 05:22:45作者:吴年前Myrtle
问题背景
在将 ASP.NET Blazor 交互式服务器应用部署到 Azure Container Apps (ACA) 时,开发者遇到了一个棘手的连接问题。当用户频繁刷新页面时,应用会随机出现 WebSocket 连接失败的情况,错误信息显示无法在服务器上找到连接端点。
问题现象
具体表现为:
- 部署到 ACA 后,页面刷新时随机出现连接失败
- 错误信息提示 WebSocket 无法连接,可能是端点不存在或代理阻止了 WebSocket
- 本地 Docker 环境中无法复现该问题
- 错误发生时,控制台会显示 SignalR 传输层启动失败
根本原因分析
经过深入排查,发现这个问题与 Azure Container Apps 的负载均衡配置有关。虽然应用只部署了一个副本,但 ACA 的基础架构仍然可能将请求分发到不同的后端实例。在没有启用会话亲和性(Session Affinity)的情况下,连续的 WebSocket 连接请求可能被路由到不同的实例,导致连接失败。
解决方案
通过以下配置调整可以解决此问题:
-
启用会话亲和性:
- 在 ACA 的入口设置中,勾选"会话亲和性"选项
- 这确保了来自同一客户端的后续请求会被路由到同一个后端实例
-
协议选择:
- 确保选择了 HTTP/1 协议
- 虽然 HTTP/2 也支持 WebSocket,但在 ACA 环境中 HTTP/1 表现更稳定
-
健康检查配置:
- 按照 Aspire 文档正确配置健康检查端点
- 这有助于 ACA 正确识别和维护应用实例的健康状态
深入技术细节
Blazor 交互式服务器应用依赖于 SignalR 进行实时通信,而 SignalR 默认会尝试使用 WebSocket 作为首选传输协议。在分布式环境中,SignalR 需要会话亲和性来确保连接状态的一致性。
即使只有一个应用副本,ACA 的基础架构仍然可能包含多个前端代理节点。这些节点在没有会话亲和性的情况下,可能会将连续的 WebSocket 握手请求分发到不同的路径,导致连接失败。
最佳实践建议
对于生产环境部署,建议:
- 始终启用会话亲和性,即使当前只有一个副本
- 考虑未来扩展性,设计支持多实例的架构
- 监控 WebSocket 连接成功率指标
- 实施适当的连接重试策略客户端
总结
Azure Container Apps 为 Blazor 应用提供了便捷的部署平台,但需要特别注意其网络层特性。通过正确配置会话亲和性和协议选择,可以确保 SignalR 和 WebSocket 连接的稳定性。这个问题也提醒我们,在云原生环境中部署实时应用时,理解底层基础设施的行为至关重要。
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
223
246
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
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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++
135
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218