NATS服务器在Windows证书存储中加载错误证书的问题分析
2025-05-13 17:11:00作者:裘旻烁
问题背景
在Windows环境下运行NATS服务器时,当配置为从Windows本地计算机证书存储中加载TLS证书时,系统可能会错误地加载不符合预期的证书。这一现象尤其容易发生在证书存储中存在多个相似主题名称的证书时。
问题现象
用户配置服务器使用主题名称为"MyCertificate"的证书,但实际加载的却是主题名称为"MyCertificateForClient"的证书。这导致客户端连接时出现"x509: certificate signed by unknown authority"错误,因为服务器使用了错误的证书进行TLS握手。
技术分析
Windows证书存储查询机制
Windows证书存储的查询API提供了多种匹配方式。默认情况下,NATS服务器使用CERT_FIND_SUBJECT_STR标志进行查询,该标志执行的是"包含指定字符串"的模糊匹配,而非精确匹配。这意味着:
- 当存储中存在多个包含相同子字符串的证书时,API可能返回任意一个匹配的证书
- 返回顺序不确定,无法保证总是获取最新或最合适的证书
- 可能返回已过期或被吊销的证书
根本原因
问题的核心在于Windows证书查询API的行为与用户预期不符。用户期望精确匹配特定证书,而系统API默认执行的是模糊匹配。
解决方案
NATS开发团队针对此问题提供了改进方案,增加了通过证书指纹(SHA1 thumbprint)精确匹配证书的功能。指纹匹配具有以下优势:
- 精确性:每个证书的指纹是唯一的
- 可靠性:不受证书主题名称相似性的影响
- 确定性:确保总是加载指定的证书
配置示例如下:
tls: {
cert_store: "WindowsLocalMachine"
cert_match_by: "thumbprint"
cert_match: "2fd4e1c67a2d28fced849ee1bb76e7391b93eb12"
timeout: 2
}
实现细节
在实现过程中,开发团队最初尝试了多种Windows证书查询API标志:
- 首次尝试使用了
CERT_FIND_HASH标志,但未能成功 - 随后尝试了
CERT_FIND_HASH_STR标志,但仍存在问题 - 最终发现需要正确处理指纹字符串的输入格式,而非解码后的形式
正确的实现应使用CERT_FIND_HASH_STR标志,并确保传入的是指纹的字符串表示形式。
最佳实践建议
对于在Windows环境下使用NATS服务器的用户,建议:
- 优先使用指纹(thumbprint)而非主题名称(Subject)来匹配证书
- 确保证书存储中每个证书都有明确的用途标识
- 定期清理不再使用的测试证书,避免混淆
- 在生产环境中,考虑使用证书管理工具来维护证书存储
总结
通过引入指纹匹配机制,NATS服务器解决了在Windows证书存储中可能加载错误证书的问题。这一改进不仅提高了TLS连接的可靠性,也为用户提供了更精确的证书管理方式。对于依赖Windows证书存储的企业环境,这一功能尤为重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
541
3.77 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
353
420
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
889
616
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
339
186
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
988
253
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
169
233
暂无简介
Dart
778
194
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
115
142
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.35 K
759