Apache APISIX 在腾讯云智能钛平台中的落地实践

本文主要介绍了腾讯云智能钛平台使用 Apache APISIX 的企业案例，以及使用 Apache APISIX 作为产品流量网关的具体例子。

背景介绍

腾讯云智能钛机器学习平台（TI-ONE）是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台，为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练到模型评估的全流程开发支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件，支持多种算法框架，满足多种 AI 应用场景的需求。

产品需求

我们将需求分为两大类：技术需求，即研发团队对于 API 网关的需求；业务需求，即智能钛机器学习平台使用者对于 API 网关的需求。

技术层面主要需求为具备跨横切面功能。具体来说，是将鉴权、限流、日志、监控等跨横切面的功能内聚到 API 网关，对后端服务进行解耦，使研发聚焦功能开发，并且降低维护成本。

考虑到后续业务对接腾讯云的需求，API 网关必须支持腾讯定制的鉴权和登录机制以及遵守腾讯云 API 3.0 的格式。

业务层面则主要考虑使用者感受。平台进行开发时，AI 和算法同事需要交互式编程环境，那么就需要 API 网关支持 Notebook。完成部署后，API 网关需要具有流量分配功能和足够高的性能，满足多用户直接调用接口的场景。还需支持请求级别的监控，包括日志（Logging）监控和指标（Metrics）监控。

综合以上需求，我们进行了相关网关产品的调研。

调研对比

进入我们考察名单的有：Envoy、Kong 以及 Apache APISIX。我们从多维度对上述三个产品进行了对比，结果如下。

因为 Envoy 的技术栈是 C++，需要定位问题时，很可能要去看 C++ 的源代码。这种定位问题可能会对我们造成一定的影响，所以 Envoy 这个方案否决得比较早。

Kong 和 Apache APISIX 所使用的技术栈相同，都是 OpenResty。但是在存储依赖这一栏，Kong 依赖的是关系型数据库 PostgreSQL。在软件行业，数据库的高可用配置是非常复杂的。不仅需要配备专门的 DBA，而且实施难度也非常大。关系型数据库太重了，我们并不需要使用关系型数据库来保证 ACID 和 MVCC。

为什么选择了 Apache APISIX

Apache APISIX 在存储依赖和路由规则这两方面做的非常好，很适合我们的业务场景。我们的业务比较看重路由灵活度和路由匹配算法。目前已接入 50 多个上游和数百条路由规则，所以我们希望路由匹配的性能越高越好。Apache APISIX 路由匹配算法复杂度明显优于 Kong，且配置生效时间小于 1ms，单核 QPS 远高于 Kong。

APISIX 在 2019 年被 API7.ai 开源，API7.ai 是一家提供 API 处理和分析的基础软件公司，在 2019 年将 APISIX 开源并捐赠给 Apache 软件基金会。此后，API7.ai 一直积极投入支持 Apache APISIX 的开发、维护、社区运营，并提供专业的 APISIX SLA、企业版和 SaaS 等产品和服务。与千万贡献者、使用者、支持者一起做出世界级的开源项目，是 API7.ai 努力的目标。

综合以上技术和操作层面，我们最终选择了 Apache APISIX。

基于 Apache APISIX 的架构调整

接入 Apache APISIX 后，我们完成了智能钛机器学习平台网关方面的功能，解决了之前关于技术和业务层面的需求。

从这张图可以看到， Apache APISIX 支持 http+pb、http+json、gRPC、WebSocket 等流量。这些流量经过了 Apache APISIX 之后，会走向智能钛机器学习平台定制开发的一些组件。

智能钛机器学习平台的业务部署在腾讯云 TKE 平台上。为了提高它的可用性，网关、 etcd 等都是集群化的部署。智能钛机器学习平台没有使用 Apache APISIX 的 Dashboard，而是直接通过 Admin API 进行交互，直接写到 etcd 里面。

实例分享

在实战过程中，我们总结了一些使用 NGINX 的坑，也发现了一些 APISIX 的优点，在此简单分享一下。

反直觉的 NGINX 配置

以前使用 NGINX 的时候，感觉 NGINX 是一个配置驱动的产品。可能会造成管理困难、维护成本高等困扰。NGINX 在配置管理的时候，常常会有一些反直觉的事情。在这次实战过程中，我的同事就遇到这么一个反直觉的坑：

对于接触 NGINX 比较少的人来说，这两行命令加在 if 前面，且 if 里面并没有其他命令覆盖这两行命令，那么它们是必然会被执行的。熟悉 NGINX 的人都知道，if 里面的命令会覆盖掉外面的命令，但这非常反直觉。

测试用例即文档

在实践使用 Apache APISIX 实践的过程中，Apache APISIX 项目的测试用例写的非常详细。即使没有深入了解过如何在 Apache APISIX 中调用某些函数，也往往能在测试用例中找到答案。后来再遇到一些 OpenResty 的问题的时候，我就会到这些测试用例里面找一找有没有相关的代码，每次都能解决问题。

思考与展望

在技术选型的初期，除了 Envoy、Kong 和 Apache APISIX 外，也有同事提到了 Service Mesh。有了 Service Mesh，为什么我们还要选择 Apache APISIX，这难道不是在技术上倒退吗？关于这个问题，我的观点是这样的：

1. API 网关在系统边界，负责处理南北向流量；Service Mesh 在集群内部，负责处理东西向流量。两者的功能不同，无法直接比较。
2. 实践证明 Service Mesh 存在一些性能损耗。但是也有一种声音说，上云了，这点损耗可能并不是业务的性能瓶颈，所以这点是见仁见智的。
3. 得益于 OpenResty 和 Lua 简单易上手的特性，Apache APISIX 的定制研发效率更高。 即使开发团队先前没有使用 OpenResty 或者 Lua 的开发经验，仍然能在很短的时间内完成了业务的定制开发需求。
4. Apache APISIX 的交付成本要低于 Service Mesh。因为 Istio 社区非常活跃，版本迭代速度非常快，导致 Istio 的各个版本和 Kubernetes 的各个版本之间有不兼容的问题。在客户的生产环境中， 一些 Kubernetes 集群可能有版本差异，而这些 Kubernetes 集群无法共用一个版本的 Istio，这在实际交付的过程中是会造成一些困扰。

个人期望

感谢 Apache APISIX 创造了一款性能极致而且易于上手的开源 API 网关产品。在智能钛机器学习平台网的开发过程中，希望后续可以在实践中总结出更多的使用心得，反馈给 Apache APISIX 社区。