作者：付家浩、许伟川，荣耀 PAAS 平台部工程师。本文整理自 2025 年 4 月 12 日两位工程师在 APISIX 深圳 Meetup 的演讲。
关于荣耀
荣耀成立于 2013 年，是全球领先的智能终端提供商。荣耀的产品已销往全球 100 多个国家和地区，并与 200 多个运营商建立了合作关系。荣耀在全球的体验店与专区专柜超 52000，在网设备数超 2.5 亿。
作为全球领先的 AI 终端生态公司，荣耀致力于变革人机交互方式。凭借涵盖智能手机、个人电脑、平板电脑、可穿戴设备等多元化的创新产品组合，荣耀旨在赋能每一位用户，让每个人都能轻松踏入并享受崭新的智能世界。
荣耀网关平台的演进与架构
演进
荣耀于 2021 年开始接触流量网关产品，Q3 开始对 APISIX 进行相关的预研工作，在 Q4 正式引入 APISIX，启动了荣耀公司内部流量网关平台的建设。
2022 年 APISIX 网关在荣耀内部正式投入商用。Q1 面向 To C 业务的流量接入试点推广；Q2，开放平台 API 供部署平台使用，支持流量调度和容器实例上报。此外，在部署平台尚未完全构建完成的情况下，能够通过脚本调用 API 的方式进行流量接入与调度。
2023 年，Q1 完成了 APISIX-CP 容器化能力的构建，Q3 上线了 APISIX-DP 弹性伸缩能力。Q4 单集群超千万连接，年底完成了全量云服务 ToC 业务覆盖。
2024 年，Q1 完成 APISIX-DP 容器化的构建，Q2 运行面架构优化至 2.0，Q4 达成单集群百万 QPS，年底覆盖荣耀全量业务。
到目前为止，荣耀内部基于 APISIX 的网关平台的流量峰值达数百万 QPS，基于 APISIX 的可扩展能力，目前有近百个自定义插件。
接下来荣耀技术团队将探索 AI 与网关的有效结合。另外，如何实现网关与 Kubernetes 的服务自动上报能力。
网关平台架构
网关架构详解
- 内外网支持的协议
荣耀的网关架构分为内网访问和外网访问两部分：
- 外网支持协议：QUIC 和 HTTPS。
- 内网支持协议：HTTP、HTTPS 和 gRPC，其中 gRPC 主要承载与 AI 相关的流量，近一年内其 QPS 明显上涨。
- 负载均衡器与代理选择
- 在 APISIX 前端部署了一台负载均衡器（LB），用于接入公有云的四层代理和七层代理。
- 四层代理：最初用于发布所有路由，但随着业务上线，发现四层代理无法解决某些问题，因此切换为七层代理。
- API 集群与插件市场
- API 集群：不同集群共享 etcd。
- 插件市场：列出了常见插件，如认证、限流、WAF、染色等。
- 上游部署：主要以容器为主，少量虚拟机。容器对接部署平台，平台在容器部署完成后调用 API 上报流量和实例信息。
日志采集与分析：未使用原生 Prometheus 插件，而是通过 Kafka 采集日志，结合 Elk 进行指标分析和告警能力的建设。
etcd 负载均衡优化：在 etcd 前端增加了一层 LB，解决直接连接 etcd 节点时负载不均的问题（如节点连接数过高）。
网关平台功能
- 用户全流程管理：从域名管理、证书管理到路由注册，覆盖灰度功能。
- 插件管理：用户通过插件市场上传插件，平台进行审核和部署。
- 智能化部署：屏蔽底层云差异，支持自动化部署和公共云适配。
低损升级
由于平时插件变更频繁，因而业务比较关心低损升级。通过 LB 将 APISIX 节点摘除，确保流量完全下线后再进行升级，实现无损和自动化升级。
弹性伸缩
应对大流量场景时，通过虚拟机快速扩容和及时恢复，支持自动扩容（如 CPU 超过阈值时自动扩容机器并挂载到 LB）。
插件部署与自动化
- 插件部署：管理面平台与运行面关联，通过配置下发到 CP 进行容器化部署。
- CP 和 DP 隔离：CP 和 DP 连接 etcd 集群，实现管理面和运行面的隔离。
荣耀海量业务下的网关实践
关于 APISIX 在荣耀海量业务下的实践，最初我们使用 APISIX 的原生插件，随着业务发展和要求，原生插件已经无法满足我们的需求。因此我们基于平台或者用户基于自身的需求扩展了一些插件，目前已经有 100 多个。
插件分类
插件主要分为四个部分：流量控制、认证、安全、可观测。由于我们的集群基本都是通过双 AZ（Availability Zone，可用区）部署实现可靠性，因而衍生的问题就是跨 AZ 的时延，这个问题需要网关来解决，通过网关实现同 AZ 就近转发。
1. 可观测：流量镜像
请求处理与流量镜像
当请求到达 APISIX 后，流量会被继续转发至上游。在此过程中，请求会被镜像至第三方物资平台。然而，该镜像过程为阻塞型操作，即当录制平台未返回流量时，客户端请求会被阻塞。若录制平台出现故障，将严重影响正式流量的稳定性。因此，我们未选择使用 NGINX 或 APISIX 内置的镜像能力，而是通过自定义插件实现异步处理。
自定义插件实现
自定义插件的实现方式如下：
- 请求到达时：将请求异步保存至队列中。
- 上游处理：APISIX 将请求转发至上游，上游返回响应后，客户端请求流程结束。
- 异步录制：通过异步线程从队列中提取请求，并将其发送至录制平台进行数据录制。由于录制请求包含时间戳，异步操作不会影响正式流量。
录制平台功能
录制平台负责收集数据，支持以下功能：
- 回放时调整流量规模（扩大或缩小）。
- 为回放请求添加特定的请求头，从而实现全链路压测能力。
队列与线程优化
为确保系统性能，我们支持配置队列大小和线程性能参数。虽然异步转发不会直接影响正式请求，但若异步流量过大，仍可能增加 APISIX 的 CPU 负载。因此，建议根据业务需求选择最优参数，以平衡性能与录制效率。
2. 流量调度：灰度插件
当前灰度能力已实现平台化，并对灰度插件进行了优化改造。
灰度插件优化
传统灰度插件支持基于规则或流量百分比的灰度功能，但其流量百分比灰度可能导致流量分配不一致，例如同一请求在不同时间可能被分配到不同的灰度环境。这种情况在 To C 场景中可能影响业务的稳定性。
为解决这一问题，我们在灰度插件前引入了哈希插件 key-hash，结合灰度插件实现稳定的灰度百分比分配。具体实现方式如下：
- 支持基于特定请求头或 Cookie 的输入进行哈希计算。
- 将哈希结果作为灰度插件的输入，用于确定流量分配的百分比。
通过这种方式，确保流量分配的一致性和稳定性，满足 To C 场景的业务需求。
全链路灰度插件改造
在全链路灰度场景中，我们对灰度插件进行了改造，以实现精准的流量调度。如图所示，服务 A 存在灰度状态，而服务 B 和 C 处于正式环境。为实现服务 A 到 B 的流量保持当前流向，同时将服务 C 的流量导向灰度环境，这一目标是通过网关能力实现的。以下是具体实现方式。
1. 流量打标与请求头插入：
a. 当流量通过 APISIX 网关时，会根据灰度策略对流量进行打标。
b. 若通过的流量为灰度流量，网关会在请求中插入特定的请求头（如 honor-tag:gray），标识该请求为灰度流量。
2. 服务注册与标识：
a. 服务 A 在注册到注册中心时，会将自己的灰度标识（如 gray）一并注册。
b. 注册中心维护了服务的灰度标识与实例的映射关系。
3. 服务间调度逻辑：
a. 服务 A 调用服务 B：
i. 服务 A 收到请求后，首先检查请求中是否包含灰度标识（如 honor-tag:gray）。
ii. 若请求包含灰度标识，服务 A 会根据该标识从注册中心获取服务 B 的灰度实例，并优先调度灰度实例。
iii. 若服务 B 没有灰度实例，则降级调度正式实例。
b. 服务 B 调用服务 C：
i. 服务 B 收到服务 A 传递的灰度标识（如 honor-tag:gray）后，同样会根据该标识从注册中心获取服务 C 的灰度实例。
ii. 若服务 C 存在灰度实例，则将请求调度到灰度实例；否则，调度正式实例。
4. 全链路灰度实现：
a. 通过请求头的透传（如 honor-tag:gray），确保灰度标识在服务链路中保持一致。
b. 服务链路中的每个节点根据灰度标识进行调度决策，从而实现全链路灰度能力。
通过上述改造，我们实现了全链路灰度的精准调度，确保灰度流量在整个服务链路中的一致性和稳定性。
3. 流控与安全
APISIX 提供了丰富的插件能力，涵盖单机限流和分布式限流方案。以下是针对单机限流方案的优化实践。
3.1 限流
单机限流
问题描述
在最初采用单机限流方案时，我们遇到了一些挑战：用户若需设置全局限流值（如 4000 QPS），需手动协调平台管理员确认网关节点数量，并根据节点数量分配限流值（如 2 个节点需各配置 2000 QPS）。此过程繁琐且易出错。
在弹性伸缩场景下，网关触发扩容或缩容时，限流值可能出现不匹配问题。例如，当 CPU 使用率达到 80% 时触发弹性扩容，假设初始配置为每个节点限流值为 2000，扩容后节点数量增加至 3 个，总限流值会变为 6000，这可能导致后端服务因流量超出承载能力而异常。
优化方案
为解决上述问题，我们引入了以下优化措施：
1. 节点信息上报与维护
a. 实现方式：采用开源的 server-info 插件，定时将每个 DP 节点的信息（包括主机名等）以带租约的 Key 写入 etcd。
b. “心跳机制”：通过定时更新（类似心跳机制），确保 etcd 中始终维护网关中存活的全量 DP 节点信息。
2. 动态限流计算
a. 插件开发：新开发插件定时从 etcd 中拉取全量节点信息，获取网关节点总数。
b. 排除 CP 节点：通过特殊方式排除 CP 节点（控制面不承载流量），仅统计实际承载流量的 DP 节点数量。
c. 动态调整限流值：插件在限流时动态计算每个节点需要承载的限流基数，确保限流值与实际节点数量匹配。
3. 性能优化
a. 特权进程拉取：仅允许特权进程定期从 etcd 拉取网关信息，避免 APISIX 对 etcd 的压力，同时降低 APISIX 本身的开销。
b. 共享内存机制：特权进程将拉取的数据写入共享内存，其他进程通过定期查询共享内存获取节点信息。
4. 插件抽象与复用
a. 公共插件抽象：将动态限流优化能力抽象为公共插件，提供统一接口。
b. 插件复用：内部大量插件（如固定窗口限流、自定义性能插件等）可通过查询共享内存获取节点数，并动态调整配置，以适配优化需求。
分布式限流
接下来是分布式限流，APISIX 开源社区也提供了分布式限流方案。
问题描述
在应用开源分布式限流方案时，我们遇到了以下关键问题：
Redis 性能瓶颈：单 key 限流场景下，当限流规则针对整个路由而非路由特征时，Redis 的 key 会过于单一，导致所有请求集中到同一个 Redis 分片，无法通过横向扩容实现负载均衡。
网络性能消耗：频繁的 Redis 请求导致网关节点 CPU 使用率上升 50%+。
请求时延增加：开源分布式限流方案需先访问 Redis 完成计数，再将请求转发至上游，导致业务请求时延增加 2-3 毫秒。
优化方案
为解决上述问题，我们设计了以下优化方案：
1. 引入本地计数缓存：
a. 本地计数机制：请求到达时，首先在本地计数缓存中扣除一个计数。只要计数未降至 0，请求即被放通。
b. 异步同步机制：本地计数通过异步方式定期与 Redis 同步，统计两次同步期间的请求量，并在 Redis 中扣除相应的计数。同步完成后，Redis 的计数覆盖本地缓存，确保分布式限流的一致性。
2. 误差控制：通过合理的公式计算和参数配置，将误差率控制在 3%-4% 的范围内，确保限流精度满足业务需求。
适用场景
- 高 QPS 应用：该方案适用于 QPS 较大的应用，能够显著降低 Redis 的性能瓶颈和网络开销。
- 低 QPS 应用：对于 QPS 较低（如几百 QPS）的应用，现有的分布式限流方案已基本满足需求，无需额外优化。
3.2 基于 APISIX 开发高可靠性的熔断插件
问题描述
尽管开源社区提供了熔断插件功能，但经过评估，发现其无法满足内部需求，主要体现在以下两点：
- 缺乏失败率支持：开源熔断插件的策略不支持基于失败率的熔断。
- 状态切换问题：熔断插件仅有开启/关闭两种状态，可能导致状态切换时放行大量请求，加剧上游服务恶化，甚至可能在上游响应超时时拖垮网关。
自研熔断插件设计
为解决上述问题，荣耀开发了基于 APISIX 的新熔断插件。其设计特点如下：
百分比熔断策略：支持基于百分比的熔断策略，提供更精细的控制。
三态控制机制：
a. 关闭状态：允许所有请求通过。
b. 打开状态：拒绝所有请求，直到熔断时间到期。
c. 半开状态：允许一定量的请求通过，用于评估上游服务是否恢复。
静默数机制：引入静默数概念，防止少量请求触发状态切换。只有当请求数量达到静默数且失败率达到阈值时，才会切换至打开状态。
状态切换流程
- 关闭到打开：当请求数量达到静默数且失败率超过阈值时，熔断器切换至打开状态。
- 打开到半开：熔断时间到期后，切换至半开状态。
- 半开到关闭：在半开状态下，若放行的请求数量达到配置值且上游服务恢复正常，则切换至关闭状态；若失败率仍高或无响应，则切换回打开状态。
基于 Sentinel 的设计更新
- 窗口机制：Sentinel 采用滑动窗口，而我们选择固定窗口，专注于时间内的失败率，简化实现并降低性能开销。
- 架构适配：针对 NGINX 的多进程架构，引入共享内存存储状态，确保各 worker 行为一致，同时避免滑动窗口带来的复杂性和性能损耗。
3.3 旁路 WAF 改造提升链路可靠性
串联式 WAF 的局限性
参考下图左侧架构图，传统的串联式 WAF 需要通过修改 DNS 记录将流量导向 WAF，WAF 清洗流量后再转发回源站。然而，这种架构容易导致单点故障。若 WAF 本身发生故障，可能导致整个链路中断，影响业务流量。
旁路 WAF 改造
为解决上述问题，荣耀联合支流科技和腾讯云进行了旁路 WAF 的改造：
流量路径优化：流量无需先经过 WAF，而是直接请求到 APISIX 集群。
分流量检测：在 APISIX 集群中，将部分流量转发至 WAF 进行检测，判断流量是否正常或是否包含恶意攻击（如出口攻击和命令出口攻击）。
状态码响应机制：
a. 若 WAF 检测到流量正常，返回 200 状态码，请求被放通到上游。 b. 若 WAF 检测到恶意攻击，返回类似 403 的状态码，请求被拒绝。
故障容错：若 WAF 发生故障，流量可直接转发到后端，避免因 WAF 故障导致链路中断，提升整体链路的可靠性。
性能与成本优化
性能优化
健康检查器优化
问题背景：内部业务流量较大，上游节点数量多（上千个节点），滚动更新时频繁触发健康检查器的销毁和创建，导致 CPU 使用率飙升。
问题描述：
a. 销毁与创建逻辑：上游更新时销毁健康检查器，仅在客户端请求到达时探测健康检查器是否存在，若不存在则立即创建。
b. 逐节点添加：创建时需遍历所有节点，逐个添加到健康检查器的共享内存中，涉及大量锁操作和内存写入，性能损耗显著。
优化措施：
a. 延迟销毁：在上游更新时暂时不销毁健康检查器，仅丢失引用，减少频繁销毁和创建的性能损耗。
b. 缓存机制：创建健康检查器时，将其放入缓存并记录创建时间。后续请求若发现健康检查器不存在，先补充缓存；若未过期则直接返回，过期则重新创建。
c. 批量更新：将所有上游节点批量更新到健康检查器的共享内存，减少逐节点操作的开销。
d. 并发控制：引入并发控制机制，确保同一时刻只有一个 worker 负责健康检查器的创建，避免多个 worker 同时执行相同操作，显著降低 CPU 消耗。
优化效果：在 2000 个上游节点的频繁更新场景下，优化后的 CPU 使用率仅增长约 2%，相比优化前的 20% 增长，性能损耗大幅降低，优化效果显著。
成本优化
成本优化主要包括三点：流量压缩、EIP 静态单线改造、网关扩缩容。
流量压缩
- 背景：经过对网关成本的统计分析，总体大约 3/4 左右的成本是流量成本。因此我们的优化首先需要针对流量。
- 优化措施：提供 br 和 gzip 等压缩插件，支持动态压缩。这种插件对于业务而言非常友好，只需在请求中加入压缩标识即可使用，客户端和浏览器通常支持解压操作。
- 效益：在云厂商的 LB 计费模式中，流量大小是最主要的计费因子。通过压缩插件降低 LB 费用和 EIP 带宽费用，最大压缩率可达 70% 以上，显著降低流量成本。
EIP 静态单线改造
背景：BGP EIP 的带宽费用高昂。
优化措施：
- 为网关集群配置电信静态单线 EIP，辅以兜底的 BGP EIP。
- 通过 DNS 智能解析，为主流运营商线路指定对应的单线 EIP。
效益：单线 EIP 的价格仅为 BGP 的 1/3，可节约约 2/3 的公网带宽成本。
网关扩缩容
- 优化措施：基于 CPU 和内存使用率进行网关的弹性扩缩容。
- 目标：确保资源利用率保持在合理区间，避免资源浪费或不足。
总结
荣耀自 2021 年引入 APISIX 以来，通过持续的优化与扩展，构建了一个高性能、高扩展性且可靠的网关平台，成功支持了海量业务的快速发展。
荣耀的网关平台经历了从试点推广到全量业务覆盖的演进过程，流量峰值达到数百万 QPS，并开发了近百个插件以满足多样化的业务需求。通过内外网协议优化、负载均衡器升级、插件市场建设等措施，提升了架构的稳定性和扩展性。在功能上，实现了灰度发布、限流、熔断、旁路 WAF 等优化，确保精准调度与高可靠性。性能方面，健康检查器优化和并发控制显著降低了 CPU 消耗。成本上，通过流量压缩、EIP 改造和扩缩容策略大幅降低费用。
展望未来，荣耀将继续探索 AI 与 API 网关的结合，进一步提升平台的智能化水平，并通过容器自动上报机制等创新手段，助力内部团队在 Kubernetes 环境中实现高效的资源管理和业务部署。