基于 TiDB 的 Apache APISIX 高可用配置中心的最佳实践

该项目旨在解决 Apache APISIX 配置中心etcd的局限性,如容量上限、运维成本和场景配合问题。通过引入etcd adapter,实现了与etcd的解耦,支持TiDB、MySQL等存储方案,降低了运维成本,增强了配置中心的灵活性。未来计划包括提供更多配置中心选择和优化Apache APISIX Ingress Controller的架构。

项目背景

什么是 Apache APISIX?

API 网关作为微服务架构中的重要组件,是流量的核心出入口,用于统一处理和业务相关的请求,可有效解决海量请求、恶意访问等问题,保障业务安全性与稳定性。

作为开源的云原生 API 网关,Apache APISIX 兼具动态、实时、高性能三大优势,可提供负载均衡、动态上游、灰度发布、服务熔断、鉴权认证、可观测性等丰富的流量管理功能,帮助企业快速、安全地处理 API 和微服务流量,可应用于网关、Kubernetes Ingress 和服务网格等场景。

同时,Apache APISIX 已通过广泛的生态合作建立起丰富的社区生态。Apache APISIX 也支持高度定制化,支持 Wasm,可用 Java、Go、Python 等主流计算机语言编写插件。

Apache APISIX 技术架构

在这里插入图片描述

Apache APISIX 采用了数据平面与控制平面分离的架构方式,通过配置中心接收、下发配置,使得数据平面不会受到控制平面影响。

在此架构中,数据平面负责接收并处理调用方请求,使用 Lua 与 Nginx 动态控制请求流量,可用于管理 API 请求的全生命周期。控制平面则包含了 Manager API 和默认配置中心 etcd,可用于管理 API 网关。管理员在访问并操作控制台时,控制台将调用 Manager API 下发配置到 etcd,借助 etcd watch 机制,配置将在网关中实时生效。

配置中心默认为 etcd,也支持 Consul、Nacos、Eureka 等。etcd 天然支持分布式、高可用,支持集群,并且在 K8s 等领域有大量的应用实践,使得 APISIX 可以轻松支持毫秒级配置更新、支撑数千网关节点,且网关节点无状态,可任意扩缩容。

etcd 的局限性

1. 自身架构问题

首先,etcd 基于 BoltDB,容量具有上限 。etcd 的默认存储上限为 2 GB,如果上限要求超过 2 GB,则可以通过 --quota-backend-bytes 标记配置存储,最大可调整至 8 GB。一个 etcd 集群如果有 8 GB 的存储量,则足以服务一个网关,但如果同时服务 N 个 APISIX 集群,容量可能不够用,有可能会带来一些麻烦。

其次,etcd 本质上是一个 CP 系统,法承载量的客户端连接

<think>嗯,用户提出了一个关于2025年Java后端开发知识体系的复杂问题,需要构建一个全面的技术架构图景。从用户引用资料来看,ta可能是有经验的Java开发者,正在为未来技术转型做准备,特别关注高并发架构和AI融合方向。 用户的问题非常结构化,要求从多个维度(基础、中间件、数据库等)搭建完整知识体系。结合引用中提到的"高可靠系统设计""每日10亿+访问规模"等关键词,说明用户需要的是企业级解决方案而非基础内容。引用[3]提到Java开发者转型AI的路径,用户可能还隐含对AI融合的关注。 我注意到用户引用的职位描述强调"架构设计""稳定性改进""成本优化",这些将是构建知识体系的重要锚点。需要特别突出: 1. 云原生和Serverless趋势(引用中提到的"可维护性、稳定性"相关) 2. AI工程化能力(引用[3]详细讨论的Java开发者转型AI优势) 3. 性能与成本平衡(职位要求第5条) 在技术选型上要区分成熟技术和新兴技术,比如: - 成熟必备:Spring Boot 3+的响应式编程、Quarkus微服务 - 新兴趋势:GraalVM原生镜像、向量数据库 - 关键中间件:RocketMQ的云托管方案比自研更符合未来方向 考虑到用户提到"2025年",需要预测2年后的技术采纳曲线。例如JDK21的虚拟线程现在还未普及,但到2025年应该成为必备技能。同样,WebAssembly在后端的应用虽然现在较少,但明年可能爆发。 对于AI集成部分,要结合引用[3]的四个转型维度,重点推荐: - 模型即服务架构(而非直接训练模型) - Java生态的AI工具链(如Deep Java Library) - 大模型与传统规则的协同方案 最后知识体系的呈现需要层次感: 基础层(语言/JVM)→ 运行时(容器/云)→ 数据层 → 架构层 → 智能层。每个层级选择2-3个核心组件说明,避免信息过载。在"智能能力集成"部分特别呼应引用[3]提到的"将大模型能力无缝嵌入现有业务链路"需求。 </think> 基于技术演进趋势和行业实践,以下是2025年Java后端开发需掌握的全栈知识体系架构预测,分层解析核心组件与技术方向: --- ### **一、基础层:语言与运行时** 1. **Java语言特性** - **JDK 17~21+核心特性**:弁言式编程、虚拟线程(`Virtual Threads`)、模式匹配(`Pattern Matching`)、ZGC等 *示例:虚拟线程提升并发效率* ```java try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) { IntStream.range(0,10_000).forEach(i -> executor.submit(() -> { Thread.sleep(Duration.ofSeconds(1)); return i; })); } // 万级线程高效调度 ``` - **GraalVM原生镜像**:构建低延迟、快启动的Native应用 2. **JVM调优与监控** - 垃圾回收器选择(ZGC/Shenandoah vs. G1) - 基于**JDK Flight Recorder (JFR)** 的实时诊断 - 内存泄漏检测(`jmap`、`Eclipse MAT`) --- ### **二、运行时环境层** 1. **云原生与容器化** - **Kubernetes** 编排管理(Pod/Service/Ingress设计) - **Serverless架构**:Knative、AWS Lambda Java支持 - 服务网格(**Istio**流量治理) 2. **持续交付** - GitOps实践(Argo CD) - 多云架构下的CI/CD流水线设计 --- ### **三、数据层** | 类别 | 主流技术栈 | 核心场景 | |-------------|----------------------------|---------------------------| | **关系数据库** | PostgreSQL 16+、MySQL 8.0+ | 强事务一致性业务 | | **分布式数据库** | TiDB、CockroachDB | 水平扩展与HTAP需求 | | **NoSQL** | MongoDB(文档)、ScyllaDB(列存) | 高吞吐写入/灵活模型 | | **向量数据库** | Milvus、PgVector | AI场景嵌入检索(引用[3]) | | **缓存** | Redis 7+(Redis Stack多模) | 热点数据/分布式锁 | --- ### **四、中间件与通信层** 1. **消息队列** - **Kafka**(高吞吐日志流) + **Pulsar**(云原生队列) - *选型参考*: ```mermaid graph LR A[顺序消息] -->|强保序| RocketMQ B[流处理] -->|状态计算| Kafka+KsqlDB C[低延迟] -->|<10ms| Pulsar ``` 2. **API网关与RPC** - **gRPC**(高性能跨语言调用) - **Apache APISIX**(动态路由/鉴权) 3. **配置与协调** - **Nacos**(服务发现+配置中心) - **ZooKeeper**(CP场景选型) --- ### **五、架构范式层** 1. **微服务进阶** - **Spring Boot 3.2+**(依赖管理) - **Quarkus**(云原生优化) - 服务网格集成(Istio+Envoy) 2. **响应式编程** - **Project Reactor**(非阻塞链式调用) - 数据库响应式驱动(R2DBC) 3. **容错设计** - 熔断降级(Resilience4j) - 分布式事务(Seata Saga模式) --- ### **六、智能能力集成层(AI Engineering)** 1. **大模型应用架构** - 模型即服务(MaaS)封装(引用[3]) - **LangChain4j** 编排AI工作流 - 提示工程(Prompt Engineering)Java SDK化 2. **AI基础设施** - GPU资源调度(K8s Device Plugin) - 模型监控(Prometheus+自定义指标) --- ### **七、质量与效能** 1. **混沌工程**:ChaosMesh故障注入 2. **可观测性**:OpenTelemetry全链路追踪 3. **安全合规**:OWASP Top 10防护(Spring Security 6) --- ### 技术全景图 ```mermaid graph TD A[Java基础] --> B[云原生] A --> C[数据生态] A --> D[智能集成] B --> E[K8s/Serverless] C --> F[多模数据库] D --> G[AI工程化] E --> H[高可用架构] F --> H G --> H ``` ---
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