Un clúster de Kong consiste en ejecutar varios nodos de gateway Kong en paralelo para que el tráfico se distribuya entre nodos y continúe fluyendo aunque uno falle. En la práctica esto aporta balanceo de carga para mejorar el rendimiento y alta disponibilidad para el servicio. En este ejemplo básico tenemos dos nodos kong-1 y kong-2 que comparten la misma base de datos Postgres, de modo que leen y escriben la misma configuración, y un HAProxy frontal que reparte las peticiones entre ambos.
Arquitectura esencial: un Postgres central para Kong, dos instancias de Kong con puertos de admin y proxy distintos, y HAProxy al frente exponiendo un endpoint estable para las aplicaciones. Esta configuración es la forma habitual de clustering en la edición OSS o CE de Kong: varios data planes detrás de un balanceador usando la misma base de datos.
Por qué poner un balanceador delante de Kong: un LB como HAProxy distribuye peticiones por round robin, realiza health checks para evitar nodos no saludables, y ofrece un único endpoint fácil de consumir desde las aplicaciones. Además puedes añadir cabeceras desde el LB para identificar qué nodo atendió cada solicitud, útil para pruebas y depuración.
Resumen de componentes en la pila: Postgres 13 para el modo DB de Kong, migraciones iniciales, dos nodos Kong, HAProxy como frontal, MongoDB y Konga para UI administrativa opcional, y servicios de prueba como httpbin para validar failover. En HAProxy se suelen definir dos frontends separados: uno para el proxy público y otro para el admin de Kong, de forma que puedas apuntar interfaces de administración a un endpoint estable.
Cómo configurar el failover a nivel de servicio con Kong: crear un Upstream lógico que agrupa Targets, habilitar health checks activos para que Kong deje de enviar tráfico a un target caído, crear un Service que apunte al Upstream y exponerlo mediante una Route. Estas acciones se pueden realizar a través del Admin API de Kong o mediante la UI Konga; ambas actualizan la misma base de datos Postgres y por tanto se reflejan en ambos nodos.
Pruebas básicas y demostración de failover: 1) verificar qué nodo sirvió una petición mediante la cabecera inyectada por HAProxy; 2) detener un nodo Kong para comprobar que el LB deja de enviar tráfico a ese nodo; 3) detener uno de los targets upstream y comprobar que Kong reencamina el tráfico al target sano mientras los health checks marcan al target caído como unhealthy; 4) volver a arrancar los servicios y observar la redistribución automática.
Consejos rápidos de troubleshooting: si Konga no llega al Admin API, apunta la UI al admin LB; si HAProxy devuelve 503, revisar logs de HAProxy y verificar estado de los admins y proxies de Kong; en este laboratorio la base de datos es punto único de fallo, para producción conviene usar Postgres gestionado o clustering, o evaluar un modo DB less con configuración declarativa y almacenamiento externo.
Configuraciones finas: ajusta intervalos y umbrales de health checks activos en el Upstream de Kong para equilibrar rapidez de detección y estabilidad. Monitorea métricas y logs para detectar patrones antes de ajustar thresholds en producción.
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