b o u t 关于 OpenResty 和 Lua 的思考 一个菜鸟的视角 02 关于 OpenResty 和 Lua 的思考 Lua 适合 “ 平均水平 ” 的大团队做大工程吗 •动态类型语言 •网关产品对 runtime error 容忍度比较低 •Lua 开发环境，特别是 OpenResty 相关的比较弱 •难招人，后端开发转 lua 成本高昂 “A programming Apache APISIX 破局 基于 Apache APISIX 破局 在 Luajit 上引入动态 lib 的性能考虑 • C/Rust to Lua的context switch • 参数和结果的类型转换 • jit下无需担心 ASLR / PLT，但也是indirect call 基于 Apache APISIX 破局 性能对比 OpenResty 下，解析config.yaml 1000次 读写自己的部分，协调者通过 IPC 去读和汇总 基于 Apache APISIX 破局 基于 Apache APISIX 破局 IPC比较 解决 Nginx 带来的问题 When Not To • 类型转换开销： • 不要在 rust 中做分配大段内存再同步回 lua 的操作 • 不要在 rust 中通过指针回调 lua • 做好性能测试 解决 Nginx 带来的问题 为什么不考虑...

plugins redirect Apache APISIX 三板斧 • 配置分发借助 etcd ，精简核⼼心 • 基于 radixtree 前缀树路路由 • apisix/core：⾼高性能基础库 • Nginx 变量量提取增强 • 错误⽇日志优化 • table 池优化 Apache APISIX 功能 Apache APISIX 功能 • Cloud-Native worker：23-24k 的 QPS 4 worker：68k 的 QPS 平台：alicloud ecs.ic5.3xlarge vs Q & A • github.com/iresty/apisix • 基础库推荐：apisix/core • QQ 交流群：552030619 • 提供企业⼀一对⼀一服务对接

性能"
定义为每秒负载超过
1000
个交易，并在后端
API
和微服务中的最⼤延迟⼩于
30
毫秒。
本⽂的⽬的是探讨⾼性能要求下的
API
管理产品。

API7
API7
是建⽴在
Apache
APISIX
的基础上，由深圳⽀流科技有限公司维护。Apache
APISIX是⼀个动 态、实时、⾼性能的
API
⽹关。APISIX
提供丰富的流量管理功能，如负载平衡、动态上游、灰度发 布、熔断、认证、可观测等 GigaOm
保持中⽴的视⻆，这种视⻆下，GigaOm与敬业、忠诚的⽤⼾联系在⼀起。
8
-
关于
API7
API7是由深圳⽀流科技有限公司的产品。深圳⽀流科技是⼀家提供
API
处理和分析的开源基础设施软 件公司，拥有API⽹关、k8s⼊⼝控制器和服务⽹格等微服务和实时流量处理的产品和解决⽅案。我们 致⼒于为全球企业管理和可视化业务关键流量，如
API
和微服务，通过⼤数据和⼈⼯智能（AI）加速

⽀持分布式、⾼可⽤，并且在
K8s
等领域有⼤量实践 经验，使得
API7
可以轻松⽀持毫秒级配置更新、⽀撑数千⽹关节点；⽹关节点⽆状态，可任意扩容或 缩容； 协议转换 3. ⽀持丰富的协议类型，如
TCP/UDP、Dubbo、MQTT、gRPC、SOAP、WebSocket
等；
安全防护 4. 内置多种⾝份验证与安全防护能⼒，如
Basic
Auth、JSON
Web
Token、IP
⿊⽩名单、OAuth
等；
limit-req
基于漏桶原理实现请求限速
limit-conn
限制并发请求
表
2-2
API7
限流限速插件列表
以
limit-req
为例，它包含了如下参数：
参数名
类型
必选
值范围
描述

rate
整数型

是

>
0
允许的最⼤请求速率。⼤于
rate
但⼩于
rate
+
burst
的 请求将被延迟处理。单位秒。

技术变革：云原生 • proxy 的痛点：路由、上游、证书等不能动态 4. 从 sidecar 到 Service Mesh • 痛点：不通用、抽象层次不够 • Service Mesh 想做为基础设施下沉 • Istio + Envoy：控制面和数据面 Service Mesh 不是银弹 • 每个微服务都要带 sidecar • 多次的流量转发，不适合对性能要求高的场景 • 不如

Mesh 现状和痛点 为什么需要服务网格  将通用能力下沉  应用专注于业务逻辑  注册发现  流量管理  可观测性  安全防护 服务网格的痛点  方案众多，各有缺陷  与基础设施整合成本高  性能损耗  资源的额外消耗  扩展难度高 理想的服务网格应该是什么样？ 易于扩展 理想的服务网格 业务无感知 落地成本低 动态且增量配置 安全管控 可观测 流量精细化管理

技术变革：云原生 • proxy 的痛点：路由、上游、证书等不能动态 4. 从 sidecar 到 Service Mesh • 痛点：不通用、抽象层次不够 • Service Mesh 想做为基础设施下沉 • Istio + Envoy：控制面和数据面 Service Mesh 不是银弹 • 每个微服务都要带 sidecar • 多次的流量转发，不适合对性能要求高的场景 • 不如

plugin runner • 服务⽹格 Sidecar：APISIX Mesh 云 原 ⽣ 社 区 M e e t u p 第 四 期 · ⼴ 州 站 APISIX：全流量数据⾯ • 统⼀数据⾯基础设施 • 降低开发成本 • 运维成本 • 监控、告警等周边设施⽆缝共 享 云 原 ⽣ 社 区 M e e t u p 第 四 期 · ⼴ 州 站 Q&A yuansheng@api7.ai

APISIX：全流量接入层 • 接入层不再是 Nginx 和 F5 的传统功能和领地 • 开源项目百花齐放：BFE、MOSN Apache APISIX 全流量通吃计划 • 以 Nginx 的网络库为基础，抛弃 Nginx 的路由匹配、静态配置和 C 模块 • 增加独立的控制平面（CP），调度所有数据平面（DP），不局限于 APISIX • 增加 AI 平面（AP），接入层本身没有价值，分析流动的数据并反哺业务，才有价值