Golang-Samples项目中的MySQL UNIX Socket认证问题分析
问题背景
在Google Cloud Platform的golang-samples项目中,用户在使用MySQL数据库时遇到了一个认证问题。具体场景是当MySQL实例启用了caching_sha2_password认证插件后,通过UNIX socket连接方式会出现"Access denied"错误。
技术细节解析
caching_sha2_password是MySQL 8.0引入的默认认证插件,相比之前的mysql_native_password提供了更强的安全性。它使用SHA-256哈希算法进行密码加密,并实现了服务器端密码缓存机制。
在Google Cloud SQL环境中,当通过Cloud SQL Proxy建立连接时,存在两种主要方式:
- TCP连接方式(使用Cloud SQL Connector)
- UNIX socket方式
问题根源
经过分析,这个问题源于Cloud SQL Proxy的一个已知限制:UNIX socket模式目前不支持caching_sha2_password认证插件。这是由于UNIX socket连接方式的实现机制与caching_sha2_password插件要求的认证流程存在兼容性问题。
解决方案
对于需要使用caching_sha2_password插件的场景,建议采用以下两种解决方案之一:
-
使用TCP连接方式:通过Cloud SQL Connector建立TCP连接,这种方式完全支持caching_sha2_password认证。
-
临时切换认证插件:如果必须使用UNIX socket连接,可以暂时将认证插件切换回mysql_native_password:
ALTER USER 'username'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'password';
最佳实践建议
-
在安全要求较高的生产环境中,建议优先使用TCP连接方式配合caching_sha2_password插件。
-
如果应用架构必须使用UNIX socket连接,可以考虑在应用启动时先通过TCP连接建立认证缓存,然后再切换到UNIX socket连接。
-
定期检查Cloud SQL Proxy的更新,关注对caching_sha2_password插件的完整支持进展。
总结
这个问题展示了在云环境中使用不同数据库认证方式时可能遇到的兼容性挑战。开发者在设计系统架构时需要综合考虑安全性需求与连接方式的限制,选择最适合自己应用场景的解决方案。
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