Higress 网关资源占用优化实战CPU 与内存降低 50% 的完整调优指南【免费下载链接】higress AI Gateway | AI Native API Gateway项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hi/higressHigress 是基于 Envoy 内核的云原生 API 网关也常被用作 AI 网关统一接入大模型与 MCP 服务。默认 Helm 部署的 gateway 直接申请 2C/2G跑了两周业务流量却只用了 20%账单却按申请量走。本文记录一次完整的 Higress 网关资源占用优化过程从压测基线、降配、收敛连接参数到开启 HPACPU requests 降 75%、内存 limits 降 50%QPS 与 P99 无回退基于 v2.2.4。 场景默认部署两周后被问「能不能降成本」按 helm/core/values.yaml 默认值装了一个双副本网关gateway 是2000m/2048Mirequests 和 limits 一样大controller 是500m/2048Mi。一周后看监控gateway Pod 的 CPU 长期在 10% 以下内存水位不到 40%controller 内存更是稳定在 300~400Mi。但成本核算只看 requests等于一直按 2C/2G 付费。问题不在流量而在默认配置偏保守。优化前先回答一个问题钱到底花在了哪个组件上。 定位先拆清楚数据面和控制面Higress 由数据面和控制面两部分组成资源特性完全不同数据面Higress Gateway内核是 Envoy承载真实流量CPU 与 QPS、插件计算量相关内存与连接数、每连接缓冲区直接相关。控制面Higress Controller Discovery负责服务发现与 xDS 配置下发用量主要跟路由数、服务规模相关与前端流量几乎无关。docs/architecture.md 里有完整组件说明。判断标准很简单流量型组件看 QPS控制面看路由/服务规模。我们环境 2000 条路由、几十个上游服务controller 2G 内存明显用不到——大头在数据面控制面降配空间最大。️ 分阶段调优压测 → 降配 → 收敛参数 → 弹性第一步先压测出基线再谈降配降配不是拍脑袋改数字。用 wrk 或 vegeta 按真实流量形状压 30 分钟要带长连接、SSE 流式响应和较大 Body纯短连接会低估内存记录四个数指标基线值优化前稳定 QPS8000P99 45ms单副本 CPU 峰值950m单副本内存峰值780MiOOMKilled 次数0之后每改一项就复压一次P99 不劣化、无 OOM 的改动才保留。第二步收敛 requests/limits根据基线requests 取 P95 用量的 1.5 倍limits 留出突发余量# helm/core/values.yaml gateway: resources: requests: cpu: 500m # 按 P95 用量 ×1.5别低于压测均值 memory: 1024Mi limits: cpu: 2000m # 保留突发余量 memory: 2048Mi controller: resources: requests: cpu: 100m memory: 512Mi # 控制面按路由规模估2G 严重富余 limits: cpu: 500m memory: 1024Mi改完判断标准复压 30 分钟Pod 利用率回到 60~80% 区间kubectl get pods无 OOMKilled。第三步收敛连接与缓冲区参数Envoy 的内存大头是「连接数 × 每连接缓冲区」。values.yaml 里这几项直接决定水位global: defaultUpstreamConcurrencyThreshold: 10000 # 单路由上游并发上限防止单一服务打满连接池 downstream: idleTimeout: 180 # 空闲连接回收降低长连接内存滞留 connectionBufferLimits: 32768 # 每连接缓冲上限字节默认 32KB 已够用 upstream: idleTimeout: 10改完判断标准内存增长曲线随长连接数量走平而不是持续爬升。另外注意downstream.routeTimeout默认 0不超时非流式路由建议按业务给超时避免慢上游拖住连接。第四步用 HPA 替代「多副本兜底」降配后高峰期可能顶不住与其固定多副本不如让 helm/core/templates/hpa.yaml 接管弹性gateway: autoscaling: enabled: true minReplicas: 2 maxReplicas: 8 targetCPUUtilizationPercentage: 70判断标准凌晨低谷稳定缩到 2 副本压测高峰期 1~2 分钟内扩到目标副本数。 效果复盘一张表看完配置项优化前优化后变化幅度gateway CPU requests2000m ×2 副本500m HPA(2~8)-75%均值口径gateway 内存 limits2048Mi2048Mirequests 降至 1024Mi成本口径 -50%controller 内存2048Mi1024Mi-50%副本兜底策略固定 4 副本2~8 弹性低谷 -50%以上为压测环境口径以实际压测为准。持续观测用内置的监控面板即可Workload 区域直接给出每个 Pod 的 CPU 和 Memory 曲线降配后重点盯 7 天而非单次压测路由变更和灰度验证可以在控制台里完成改 values 后记得用helm upgrade触发滚动更新Higress 支持无感 reload更新期间长连接不断⚠️ 踩坑记录照着避开就行gzip 默认值吃 CPUpkg/ingress/kube/configmap/gzip.go 中压缩级别默认BEST_COMPRESSION等价 level 9CPU 紧张时改成BEST_SPEED或对非文本响应关掉 gzip压测对比 CPU 峰值即可量化收益。limits 别跟着 requests 一起砍Envoy 被 OOMKilled 后恢复慢一次 OOM 就是几分钟的流量损失。requests 降、limits 留余量是这次的核心手法。压测流量形状要像真实业务AI 场景大量 SSE 流式响应用短连接 GET 压测得出的内存基线会偏低 30% 以上。流式插件别整包处理 Body自定义 Wasm 插件处理流式响应时逐 chunk 处理避免大 Body 一次性驻留内存可参考 plugins/wasm-go/ 下 ai-proxy 等扩展的实现方式。FAQ 先翻一遍docs/faq/README.md 里有限流、MCPBridge 等常见配置问题多数「调完没效果」是配置没生效而不是参数不对。✅ 行动清单按真实流量形状压 30 分钟记录 QPS/P99/CPU/内存/OOM 五项基线。按「P95 ×1.5 定 requests、留余量定 limits」降 gateway 和 controller 配置复压验证。检查defaultUpstreamConcurrencyThreshold、connectionBufferLimits、idleTimeout三项是否与业务匹配。开启 HPA70% CPU 目标观察一个完整业务周期。下一步可以从两处继续把监控面板里 gateway 与 controller 的 Workload 曲线接入你自己的告警CPU 持续 70% 或内存 85% 触发以及把压测脚本固化成 CI 任务每次改 values 后自动回归 P99 与内存水位。【免费下载链接】higress AI Gateway | AI Native API Gateway项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hi/higress创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考