基于Python的高性能大模型API网关:包含SK校验与余额计数

简介

API网关是微服务架构中的关键组件,负责管理和处理进入或离开系统的所有API请求。下面我们将使用Python的FastAPI框架,结合Redis数据库,实现一个具备密钥验证余额计数功能的API网关。这种设计适用于高并发场景,能够确保系统的安全性和可靠性。

核心功能

  1. 密钥验证(SK) :确保只有合法的用户才能访问API。
  2. 余额计数:限制用户的请求次数,防止系统过载。
  3. 高性能异步处理:利用FastAPI的异步能力处理大量请求。

核心架构设计

ini 复制代码
python
from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException
from redis import asyncio as aioredis
import httpx

app = FastAPI()
redis_pool = aioredis.ConnectionPool.from_url("redis://localhost:6379")
http_client = httpx.AsyncClient()

密钥验证模块

功能 :检查用户提供的密钥是否在Redis中存在。
实现

python 复制代码
python
async def verify_sk(sk: str) -> bool:
    redis = aioredis.Redis(connection_pool=redis_pool)
    exists = await redis.exists(f"sk:{sk}")
    return exists == 1

余额计数模块

功能 :减少用户的余额,并检查是否超过每秒请求限制(1000次)。
实现

python 复制代码
python
async def deduct_balance(sk: str, cost: int = 1):
    redis = aioredis.Redis(connection_pool=redis_pool)
    balance = await redis.decrby(f"balance:{sk}", cost)
    
    if balance < 0:  # 修正条件,防止负数
        raise HTTPException(429, "Too many requests")

API路由示例

python 复制代码
python
@app.api_route("/api/{service}/{path:path}", methods=["GET", "POST"])
async def gateway(service: str, path: str, request: Request):
    sk = request.headers.get("X-SK")
    if not await verify_sk(sk):
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid SK")
    
    # 扣除余额
    try:
        await deduct_balance(sk)
    except HTTPException as e:
        raise e
    
    # 转发请求到后端服务
    url = f"http://example.com/{service}/{path}"
    response = await http_client.request(request.method, url, headers=request.headers, data=await request.body())
    return response.text

部署建议

  • 内存配置:至少2GB内存,以确保系统的稳定性。
  • Redis持久化:配置Redis持久化策略,以防止数据丢失。

通过这种设计,开发者可以轻松扩展验证逻辑(如JWT校验),或整合服务发现机制实现动态路由。

相关推荐
哈基米喜欢哈哈哈几秒前
ThreadLocal 内存泄露风险解析
java·jvm·面试
在未来等你17 分钟前
Kafka面试精讲 Day 15:跨数据中心复制与灾备
大数据·分布式·面试·kafka·消息队列
icebreaker1 小时前
tailwindcss 究竟比 unocss 快多少?
前端·css·github
GISer_Jing1 小时前
滴滴二面准备(一)
前端·javascript·面试·ecmascript
lecepin2 小时前
AI Coding 资讯 2025-09-10
前端·javascript·面试
计算机学姐2 小时前
基于Python的旅游数据分析可视化系统【2026最新】
vue.js·后端·python·数据分析·django·flask·旅游
该用户已不存在3 小时前
你没有听说过的7个Windows开发必备工具
前端·windows·后端
David爱编程3 小时前
深入 Java synchronized 底层:字节码解析与 MonitorEnter 原理全揭秘
java·后端
KimLiu3 小时前
LCODER之Python:使用Django搭建服务端
后端·python·django