Shenyu项目中WASM插件测试用例开发实践
2025-05-27 00:47:36作者:廉皓灿Ida
背景介绍
Apache Shenyu作为一个高性能的微服务API网关,提供了强大的插件扩展能力。其中WASM(WebAssembly)插件机制允许开发者使用多种编程语言编写插件,通过编译成WASM字节码在网关中运行。本文主要介绍如何为Shenyu的WASM基础插件模块开发测试用例。
WASM插件基础架构
Shenyu的WASM插件系统包含几个核心抽象类:
- AbstractWasmPlugin:基础WASM插件类
- AbstractShenyuWasmPlugin:增强型WASM插件类
- AbstractWasmDiscoveryHandler:服务发现处理器
- AbstractWasmMetaDataHandler:元数据处理器
- AbstractWasmPluginDataHandler:插件数据处理器
这些抽象类为不同类型的WASM插件提供了基础框架,开发者需要为它们编写测试用例以确保功能的正确性。
Rust语言实现WASM插件
在测试用例开发中,我们主要使用Rust语言编写WASM插件,原因在于:
- Rust对WASM有良好的支持
- Rust的内存安全特性可以减少潜在错误
- Rust的性能优异,适合网关场景
一个典型的Rust WASM插件实现如下:
#[link(wasm_import_module = "shenyu")]
extern "C" {
fn get_args(arg_id: i64, addr: i64, len: i32) -> i32;
fn put_result(arg_id: i64, addr: i64, len: i32) -> i32;
}
#[no_mangle]
pub unsafe extern "C" fn doExecute(arg_id: i64) {
let mut buf = [0u8; 32];
let buf_ptr = buf.as_mut_ptr() as i64;
// 获取Java端参数
let len = get_args(arg_id, buf_ptr, buf.len() as i32);
let java_arg = std::str::from_utf8(&buf[..len as usize]).unwrap();
// 返回结果给Java端
let rust_result = "rust result".as_bytes();
let result_ptr = rust_result.as_ptr() as i64;
_ = put_result(arg_id, result_ptr, rust_result.len() as i32);
}
测试用例开发要点
在开发WASM插件测试用例时,需要注意以下关键点:
- 方法命名规范:Java调用的WASM方法名必须与抽象类中定义的常量一致
- 参数传递机制:通过get_args和put_result函数实现Java与WASM之间的数据交换
- 内存管理:WASM与Java之间的内存交互需要特别注意缓冲区大小和指针处理
- 错误处理:需要考虑各种边界情况和异常场景
测试用例实现示例
以AbstractShenyuWasmPlugin为例,测试用例的主要结构包括:
- 准备测试环境
- 加载WASM模块
- 调用插件方法
- 验证执行结果
- 清理测试资源
测试代码需要模拟完整的插件执行流程,包括参数传递、业务逻辑处理和结果返回。
总结
为Shenyu的WASM插件模块开发测试用例是确保插件系统稳定性的重要工作。通过使用Rust语言实现WASM插件,我们可以充分利用其安全性和性能优势。测试用例开发需要深入理解Java与WASM的交互机制,特别是内存管理和数据传递的实现细节。良好的测试覆盖能够有效提升WASM插件的可靠性和健壮性。
随着WASM技术的不断发展,Shenyu的WASM插件机制将为网关功能扩展提供更加灵活和高效的方式,支持更多语言生态的集成。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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++
134
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