使用AWS Workload Credentials Provider在EKS中管理应用密钥的实践

本文档完整记录了在中国区 EKS 集群上部署 AWS Workload Credentials Provider 的全过程。通过 Sidecar 模式，应用可以无感知地获取 AWS Secrets Manager 中的敏感配置，无需在代码中处理复杂的 AWS 认证逻辑。

在 Kubernetes 中管理 Secret 始终是个让人头疼的问题。传统的工作流中，每个开发团队都要自己实现一套从 AWS 获取 Secret 的逻辑------有的用 SDK，有的用 init container，有的干脆写死在配置文件里。这不仅重复造轮子，还带来了严重的安全隐患。

AWS Workload Credentials Provider（WCP）的出现改变了这一切。作为 AWS Secrets Manager Agent 的演进版本，它采用了 Sidecar 代理模式------你在 Pod 中描述想要的 Secret，WCP 负责获取、缓存和提供。

在我们的实践中，整个系统体现了优雅的分层思想。这种分层设计让每个组件职责单一，便于独立演进和故障隔离。具体来说，我们将整个架构划分为四个层次：

系统分层架构

层级	组件	职责
基础设施层	EKS 集群、ECR、VPC	提供计算和网络资源
身份层	EKS Pod Identity、IAM	托管 AWS 凭证
代理层	WCP Sidecar	Secret 获取、缓存、刷新
应用层	Agent 应用	业务逻辑，无感知使用 Secret

一个典型的 Pod 包含两个容器协同工作：

Agent 容器（业务应用）：运行 LLM 代理服务，通过 localhost 访问 Secret
WCP 容器（Sidecar）：提供本地 HTTP 服务，缓存来自 Secrets Manager 的 API Key

WCP 网络架构与通信模型

在深入部署之前，理解 WCP 的通信模型至关重要。WCP 的设计哲学是将 Secret 管理下沉到基础设施层，让应用容器无感知地使用。下图展示了 Pod 内部的网络拓扑
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Pod网络命名空间
localhost:2773
HTTPS
AssumeRole
注入凭证
HTTP
Agent App

:8080
WCP Sidecar

HTTP Server
AWS Secrets Manager
EKS Pod Identity
用户

通信时序（Agent 调用 LLM 的完整流程）
GLM-5.2 API Secrets Manager WCP Sidecar Agent App 用户 GLM-5.2 API Secrets Manager WCP Sidecar Agent App 用户 #mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij p{margin:0;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .actor{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij text.actor>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .actor-line{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .innerArc{stroke-width:1.5;stroke-dasharray:none;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .messageLine0{stroke-width:1.5;stroke-dasharray:none;stroke:#333;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .messageLine1{stroke-width:1.5;stroke-dasharray:2,2;stroke:#333;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij #arrowhead path{fill:#333;stroke:#333;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .sequenceNumber{fill:white;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij #sequencenumber{fill:#333;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij #crosshead path{fill:#333;stroke:#333;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .messageText{fill:#333;stroke:none;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .labelBox{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .labelText,#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .labelText>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .loopText,#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .loopText>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .loopLine{stroke-width:2px;stroke-dasharray:2,2;stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .note{stroke:#aaaa33;fill:#fff5ad;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .noteText,#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .noteText>tspan{fill:black;stroke:none;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .activation0{fill:#f4f4f4;stroke:#666;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .activation1{fill:#f4f4f4;stroke:#666;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .activation2{fill:#f4f4f4;stroke:#666;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .actorPopupMenu{position:absolute;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .actorPopupMenuPanel{position:absolute;fill:#ECECFF;box-shadow:0px 8px 16px 0px rgba(0,0,0,0.2);filter:drop-shadow(3px 5px 2px rgb(0 0 0 / 0.4));}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .actor-man line{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij .actor-man circle,#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij line{stroke:hsl(259.6261682243, 59.7765363128%, 87.9019607843%);fill:#ECECFF;stroke-width:2px;}#mermaid-svg-fHalPDfKBf69eSij :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 1. Pod 启动阶段 TTL 300秒，预取完成 2. 请求处理阶段 Header: X-Aws-Parameters-Secrets-Token 无需调用 AWS API GetSecretValue(llm/api/config)返回 Secret + 缓存到内存POST /chat {"message":"你好"}GET localhost:2773/secretsmanager/get返回 Secret (缓存命中 <1ms)POST open.bigmodel.cn/...Authorization: Bearer <API Key>返回 LLM 响应{"response":"我是GLM..."}

在整个通信过程中，WCP 的性能表现是我们最关心的指标。基于实际测试，我们收集了以下关键性能数据：

指标	数值	说明
缓存命中延迟	~1ms	内存读取，无网络 IO
缓存未命中	~50-100ms	需调用 AWS API
默认 TTL	300s	可配置
预取数量	2 个	llm/api/config, test/wcp/demo

在决定使用 Sidecar 模式之前，我们对比了三种不同的部署方案。每种方案都有其特定的适用场景和权衡。建议生产环境使用 Sidecar 模式。WCP 的设计初衷就是 per-Pod 代理，每个应用有自己的缓存实例，故障域隔离。

方案	优点	缺点	适用场景
Sidecar	隔离性好，故障不扩散，缓存独立	额外容器开销	推荐，生产环境
DaemonSet	资源共享，节点级缓存	单点故障，权限共享	测试环境
SDK 直连	简单直接	重复造轮子，无缓存	不推荐

配置详解

以下是完整的 Dockerfile，包含了 Rust 依赖的中国区镜像加速配置：

dockerfile 复制代码

#==============================================================================
# Stage 1: Builder
#==============================================================================
FROM public.ecr.aws/docker/library/rust:1.92-bookworm AS builder

# 配置中国镜像加速 (Rust crates)
RUN mkdir -p /usr/local/cargo && \
    echo '[source.crates-io]' > /usr/local/cargo/config.toml && \
    echo 'replace-with = "rsproxy-sparse"' >> /usr/local/cargo/config.toml && \
    echo '[source.rsproxy-sparse]' >> /usr/local/cargo/config.toml && \
    echo 'registry = "sparse+https://rsproxy.cn/index/"' >> /usr/local/cargo/config.toml && \
    echo '[net]' >> /usr/local/cargo/config.toml && \
    echo 'git-fetch-with-cli = true' >> /usr/local/cargo/config.toml

WORKDIR /src
COPY . .
RUN CARGO_HOME=/usr/local/cargo cargo build --release && \
    cp /src/target/release/aws-workload-credentials-provider /aws-workload-credentials-provider

#==============================================================================
# Stage 2: Runtime
#==============================================================================
FROM public.ecr.aws/docker/library/debian:bookworm-slim

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends ca-certificates && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

WORKDIR /app
COPY --from=builder /aws-workload-credentials-provider /app/aws-workload-credentials-provider
RUN chmod 0755 /app/aws-workload-credentials-provider

ENTRYPOINT ["/app/aws-workload-credentials-provider"]
CMD ["sm", "start", "--config", "/etc/wcp/config.toml"]

在这个 Dockerfile 中，有几个关键配置需要特别注意：

配置	说明
`rsproxy-sparse`	中国区 Rust crates 镜像，加速依赖下载
`bookworm`	Debian 12，glibc 2.36
`readOnlyRootFilesystem: true`	运行时根文件系统只读（安全最佳实践）

ConfigMap

WCP 采用 TOML 格式配置。核心参数说明：

配置项	默认值	说明
`ttl_seconds`	300	Secret 缓存过期时间（秒）
`cache_size`	1000	最大缓存 Secret 数量
`http_port`	2773	WCP 监听端口
`ssrf_headers`	X-Aws-Parameters-Secrets-Token	请求必须携带的 SSRF 防护头部
`prefetch.secrets`	-	启动时预取的 Secret 列表

yaml 复制代码

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: wcp-config
  namespace: <namespace>
data:
  config.toml: |
    [logging]
    log_level = "INFO"
    log_to_file = false

    [capabilities.secrets_manager]
    enabled = true
    http_port = 2773
    region = "<region>"
    max_conn = 800

    [capabilities.secrets_manager.cache]
    ttl_seconds = 300
    cache_size = 1000

    [capabilities.secrets_manager.security]
    ssrf_headers = ["X-Aws-Parameters-Secrets-Token"]
    ssrf_env_variables = ["AWS_TOKEN"]

    [capabilities.secrets_manager.prefetch]
    cache_buffer_ratio = 0.8
    max_jitter_seconds = 5

    [[capabilities.secrets_manager.prefetch.secrets]]
    secret_id = "llm/api/config"

Deployment

Sidecar 模式 Deployment 关键配置：

配置项	说明
`localhost:2773`	WCP 只监听 127.0.0.1，仅本 Pod 可访问
`emptyDir (Memory)`	WCP 使用内存临时存储
`serviceAccountName`	绑定 EKS Pod Identity 的 ServiceAccount

yaml 复制代码

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: agent-app
  namespace: <namespace>
spec:
  replicas: 1
  template:
    spec:
      serviceAccountName: wcp-app-sa
      containers:
        - name: agent
          image: <account-id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com.cn/agent-app:latest
          ports:
            - containerPort: 8080
          env:
            - name: WCP_HOST
              value: "localhost"
            - name: WCP_PORT
              value: "2773"
            - name: WCP_TOKEN
              value: "<namespace>-token-12345"
            - name: SECRET_NAME
              value: "llm/api/config"
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /health
              port: 8080

        - name: wcp-provider
          image: <account-id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com.cn/wcp:latest
          args:
            - sm
            - start
            - --config
            - /etc/wcp/config.toml
          env:
            - name: AWS_REGION
              value: <region>
            - name: AWS_TOKEN
              value: "<namespace>-token-12345"
          volumeMounts:
            - name: wcp-config
              mountPath: /etc/wcp
              readOnly: true
            - name: wcp-tmp
              mountPath: /tmp
      volumes:
        - name: wcp-config
          configMap:
            name: wcp-config
        - name: wcp-tmp
          emptyDir:
            medium: Memory

Agent 应用代码

Agent 应用通过 localhost:2773 访问 WCP 获取 Secret，必须携带 SSRF Token：

go 复制代码

func getEnv(key, defaultValue string) string {
    if value := os.Getenv(key); value != "" {
        return value
    }
    return defaultValue
}

func getSecretFromWCP() (*LLMConfig, error) {
    url := fmt.Sprintf("http://%s:%s/secretsmanager/get?secretId=%s", 
        getEnv("WCP_HOST", "localhost"),
        getEnv("WCP_PORT", "2773"),
        getEnv("SECRET_NAME", "llm/api/config"))

    req, _ := http.NewRequest("GET", url, nil)
    req.Header.Set("X-Aws-Parameters-Secrets-Token", 
        getEnv("WCP_TOKEN", ""))

    client := &http.Client{Timeout: 10 * time.Second}
    resp, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    defer resp.Body.Close()

    var result struct {
        SecretString string `json:"SecretString"`
    }
    json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&result)

    var llmConfig LLMConfig
    json.Unmarshal([]byte(result.SecretString), &llmConfig)

    return &llmConfig, nil
}

测试验证

Pod 状态检查：

bash 复制代码

$ kubectl get pods -n <namespace> -o wide
NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
agent-app-748ddb77d5-mwbms      2/2     Running   0          5m

WCP 日志确认预取成功：

复制代码

2026-06-28T11:18:40.818Z INFO - listening on http://127.0.0.1:2773
2026-06-28T11:18:45.728Z INFO - Pre-fetch complete: success=2, failed=0

Health 检查：

bash 复制代码

$ kubectl exec -n <namespace> deployment/agent-app -c agent -- \
  curl -s http://localhost:8080/health

{"status":"healthy"}

Chat 对话测试：

bash 复制代码

$ kubectl exec -n <namespace> deployment/agent-app -c agent -- \
  curl -s -X POST http://localhost:8080/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message":"你好"}'

响应示例：

json 复制代码

{
  "model": "GLM-5.2",
  "response": "我是GLM，由Z.ai开发的大语言模型..."
}

整个方案的核心价值在于：让应用专注于业务逻辑，将 Secret 管理交给基础设施。WCP 的本地缓存机制将 Secret 获取延迟从 50-100ms 降至 1ms，同时 SSRF 防护确保了即使在高风险场景下也能安全地提供 Secret 服务。

最后需要说明的是，本文档只展示了 WCP 的 Secrets Manager 能力。实际上 WCP 还支持 ACM 证书导出 功能------它可以自动从 AWS Certificate Manager 导出 SSL/TLS 证书到本地文件系统，并支持证书到期自动刷新和自定义刷新命令。如果你的应用需要管理 HTTPS 证书，WCP 同样可以通过 Sidecar 或系统服务的方式提供自动化的证书管理。