Sui测试网v1.48.0版本TLS配置变更引发的交易广播问题分析
2025-06-01 09:04:30作者:舒璇辛Bertina
问题背景
在Sui区块链测试网升级至v1.48.0版本后,部分节点运营者遇到了交易广播失败的问题。具体表现为通过RPC接口提交交易时,系统返回"Transaction timed out before reaching finality"错误。该问题主要影响使用HTTP协议的全节点服务,而根本原因与v1.48.0版本中引入的TLS安全传输层配置变更密切相关。
技术原理剖析
在Sui网络架构中,验证节点与全节点之间的通信采用gRPC协议。v1.48.0版本中,MystenLabs团队为提高网络安全性,默认启用了gRPC客户端的TLS加密传输(传输层安全协议)。这一变更体现在authority_client.rs核心文件中,强制所有gRPC连接必须使用HTTPS协议。
对于此前使用HTTP明文通信的节点环境,这一强制性变更导致以下问题链:
- 节点客户端尝试建立非加密HTTP连接
- 服务端因强制TLS而拒绝连接
- RPC请求最终超时,返回"Transaction timed out before reaching finality"错误
影响范围评估
该问题具有以下特征:
- 仅影响从v1.47.0或更早版本升级到v1.48.0的节点
- 使用自定义网络配置或私有部署的节点受影响更明显
- 公开测试网中部分未及时更新TLS证书的节点也会遇到此问题
临时解决方案
官方建议的临时解决方案是回退到v1.47.0版本,该版本尚未强制启用TLS。对于必须使用v1.48.0版本的环境,可通过以下方式之一解决:
- 为节点配置有效的TLS证书,启用HTTPS服务
- 修改源码移除TLS强制要求(不推荐生产环境使用)
- 等待官方发布修复版本
最佳实践建议
对于区块链节点运维人员,建议采取以下预防措施:
- 测试网升级前,仔细阅读版本变更说明中的安全相关变更
- 生产环境部署前,先在测试环境验证所有网络连接配置
- 建立完善的证书管理系统,确保证书及时更新
- 监控节点的网络连接状态,及时发现通信异常
总结
此次事件凸显了区块链基础设施安全升级过程中的兼容性挑战。TLS加密虽然提升了网络安全性,但也带来了部署复杂度的增加。节点运营者需要平衡安全性与可用性,在保证通信安全的同时确保服务的连续性。未来Sui网络的版本升级可能会提供更灵活的TLS配置选项,以适配不同的部署场景。
对于开发者而言,这提醒我们需要更加重视网络层的异常处理,特别是在处理交易广播等关键操作时,应当提供更明确的错误信息,帮助运维人员快速定位问题根源。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219