Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een robuuste foutafhandelings- en herstelstrategie voor je Kong API Gateway, gebaseerd op je huidige configuratie en wensen: Huidige foutafhandelingsconfiguratie: - Retry-instellingen: 3 pogingen met vaste interval (bijvoorbeeld 1 seconde). Dit zorgt voor redundantie bij tijdelijke storingen. - Geselecteerde fouten: 5xx statuscodes zoals 500, 502, 503, die meestal duiden op server-side problemen en gebaat zijn bij retries. Gewenste herstelactie: - Retry-mechanisme met exponentiële backoff: bij elke poging wordt de wachttijd verdubbeld (bijvoorbeeld 1s, 2s, 4s), tot maximaal 3 retries. Dit vermindert de belasting op de server en verhoogt de kans op succesvolle afhandeling bij tijdelijke problemen. Specifieke eisen en integratie: - Logging: Zorg dat alle retry- en foutgebeurtenissen worden gelogd voor verdere analyse. - Notificaties: Bij herhaalde failures (bijvoorbeeld na alle retries) notificaties sturen naar je monitoring systeem. - Monitoring: Integreer met Prometheus om metrics zoals retry-tellingen, geslaagde en mislukte verzoeken, en foutcodes te verzamelen. - Dashboards: Gebruik Grafana om visualisaties te maken van de fout- en herstelstatistieken, zodat je snel inzicht krijgt in de stabiliteit van je API. Aanbevolen implementatie: 1. Configureer de `retry_on` parameter in Kong (bijvoorbeeld `retry_on = 5xx`) om retries bij 5xx fouten mogelijk te maken. 2. Stel `retries` in op 3, met een backoff mechanisme. Dit kan via plugins zoals de `request-transformer` of via custom Lua scripts, afhankelijk van de mogelijkheden. 3. Gebruik de `kong.plugins.response-ratelimiting` en `kong.plugins.prometheus` plugins voor metrics. 4. Implementeer een custom logging of notificatie mechanisme dat getriggerd wordt bij herhaalde failures, bijvoorbeeld via een alerting systeem zoals Alertmanager gekoppeld aan Prometheus. Kort samengevat: - Retry op 5xx fouten. - Exponentiële backoff met maximaal 3 retries. - Log alle retries en fouten. - Stuur waarschuwingen na herhaalde failures. - Verzamel en visualiseer metrics in Prometheus en Grafana. Wil je dat ik een voorbeeldconfiguratie of script voor deze setup opstel?

Zeker, hier is een robuust ontwerp voor foutafhandeling en herstel voor uw Kong API Gateway, gebaseerd op uw huidige configuratie en gewenste vereisten. ### 1. Analyse Huidige Configuratie & Gewenste Verbeteringen Uw huidige setup gebruikt vaste intervals voor retries. Dit is suboptimaal voor echte robuustheid, omdat het netwerk- of downstreamservices kan overbelasten die al moeite hebben met herstellen. De gewenste switch naar **exponentiële backoff** is de juiste aanpak om dit te mitigeren. ### 2. Robuuste Foutafhandelings- en Herstelstrategie Dit ontwerp combineert Kong's ingebouwde mogelijkheden met best practices. #### A. Configuratie van de Upstream Service & Retry-beleid Pas het beleid voor de upstream service aan om exponentiële backoff te implementeren. Dit kan via de Admin API of in uw declaratieve configuratiebestand (`kong.yml`). **Voorbeeld (Declaratieve Configuratie):** ```yaml upstreams: - name: my-upstream-service algorithm: round-robin # of least-connections, afhankelijk van uw behoefte targets: - target: backend-service-1:8000 weight: 100 - target: backend-service-2:8000 weight: 100 services: - name: my-api-service url: http://my-upstream-service routes: - paths: ["/api/v1/"] plugins: - name: request-termination enabled: false - name: key-auth enabled: true # CRITIEK: Retry & Foutafhandelingsplugin configureren - name: http-retry config: retries: 3 # Belangrijk: De 'retry-on' instelling retry_on: "5xx" # Vangt 500, 502, 503, etc. fouten af # Configuratie voor exponentiële backoff # Kong's http-retry plugin ondersteunt dit van nature niet direct via config. # Oplossing: Gebruik de 'retry-after' header van de backend OF een custom plugin voor geavanceerde logica. # Alternatief (Aanbevolen): Gebruik de 'proxy-next-upstream' upstream directive met 'error timeout http_500 http_502 http_503 http_504' en 'max_fails=3' & 'fail_timeout=...' voor backoff-achtig gedrag. # Voor een echte exponentiële backoff is een custom Lua plugin vaak de beste oplossing. ``` **Aanbeveling voor Echte Exponentiële Backoff:** Aangezien de standaard `http-retry` plugin geen native exponentiële backoff ondersteunt, is de meest robuuste oplossing het schrijven van een lichtgewicht **custom Lua plugin**. Deze plugin zou: 1. Fouten detecteren (`5xx`). 2. Een retry-counter bijhouden. 3. Een berekende wachttijd (`base_delay * 2^(retry_attempt)`) toepassen voordat een nieuwe poging wordt gedaan. 4. Een maximum aantal pogingen (3) afdwingen. #### B. Geavanceerde Foutafhandeling met de Response Transformer Plugin Gebruik de `response-transformer` plugin om consistente foutresponses naar uw client te sturen, zelfs als de upstream een ongeldige of lege response stuurt bij een `5xx`-fout. ```yaml plugins: - name: response-transformer config: # Deze templates worden alleen toegepast bij foutresponses (bijv. 5xx) templates: json: |- { "error": { "code": "$status", "message": "{$if (message)}{$message}{$else}Internal server error. Please try again later.{$end}", "request_id": "$request_id" } } content_type: ["application/json"] # Pas de transformatie alleen toe op specifieke statuscodes transform: [ "json" ] ``` #### C. Logging en Monitoring Integratie (Prometheus & Grafana) **1. Prometheus Metrics:** Activeer de **Prometheus plugin** op een globaal niveau of per service. Kong exposeert standaard metriek die perfect zijn voor uw use case. ```yaml # Globale plugin activeren (aanbevolen) plugins: - name: prometheus enabled: true ``` **Belangrijke metriek voor uw dashboard:** * `kong_http_status{service="my-api-service", code="500"}`: Aantal `500` fouten per service. * `kong_http_status{service="my-api-service", code="502"}`: Aantal `502` fouten per service. * `kong_http_status{service="my-api-service", code="503"}`: Aantal `503` fouten per service. * `kong_http_status{service="my-api-service", code=~"5.*"}`: Totaal aantal `5xx` fouten. * `kong_latency_bucket{type="upstream"}`: Latency histograms om performance degradatie te spotten (vaak een voorbode van fouten). **2. Grafana Dashboard:** Maak een dashboard aan met de volgende panels: * **Time Series Graph**: Aantal `5xx` fouten over tijd (gesplitst per statuscode voor betere debugging). * **Stat Panel**: Huidig foutpercentage (`5xx responses / total responses * 100`). * **Alerting**: Stel alerts in in Grafana of Prometheus Alertmanager voor wanneer het foutpercentage een drempelwaarde overschrijdt (bijv. > 5% gedurende 5 minuten). * **Table Panel**: Top services met de hoogste `5xx`-foutratio. #### D. Fallback Actie (Circuit Breaker Pattern) Voor ultieme robuustheid: overweeg een **circuit breaker** plugin (zoals `kong-circuit-breaker`). Als het aantal fouten een drempel overschrijdt, "opent" de breaker en worden requests direct geweigerd zonder de falende backend te belasten. Dit geeft de downstream service tijd om te herstellen. ### 3. Samenvatting van de Strategie | Component | Huidige Setup | Aanbevolen Robuuste Setup | | :--- | :--- | :--- | | **Retry-beleid** | 3 pogingen, vast interval | 3 pogingen, **exponentiële backoff** (via custom plugin of upstream settings) | | **Foutdetectie** | `5xx` statuscodes | `5xx` statuscodes + (optioneel) timeouts | | **Response** | Waarschijnlijk raw backend error | **Gestandaardiseerde error payload** via Response Transformer | | **Monitoring** | - | **Prometheus metrics** + **Grafana Dashboard** met alerts | | **Herstel** | Alleen retries | Retries + **Circuit Breaker** als extra beschermlaag | ### Implementatiestappen 1. **Test eerst in een ontwikkelomgeving**. 2. Implementeer de **Prometheus plugin** en zorg dat uw monitoring pipeline werkt. 3. Configureer de **Response Transformer** voor consistente foutmeldingen. 4. Implementeer de **exponentiële backoff-strategie** (begin met upstream `max_fails`/`fail_timeout` of implementeer een custom plugin). 5. Bouw uw **Grafana dashboard** en stel **alerts** in. 6. (Optioneel) Voeg de **circuit breaker** plugin toe voor kritieke services. Door deze lagen toe te voegen, transformeert u uw gateway van een simpele proxy naar een zelfherstellend en goed observeerbaar systeem.