Tesla HTTP客户端中的TLS CRL检查问题分析与解决方案
2025-07-05 06:06:18作者:俞予舒Fleming
tesla
The flexible HTTP client library for Elixir, with support for middleware and multiple adapters.
背景介绍
Tesla作为Elixir生态中广泛使用的HTTP客户端库,在1.12.0版本中引入了一项重要的安全改进——默认启用TLS证书吊销列表(CRL)检查。这一变更旨在提升HTTPS连接的安全性,确保客户端不会接受已被证书颁发机构(CA)吊销的服务器证书。
问题现象
升级到Tesla 1.12.0版本后,部分用户遇到了TLS握手失败的问题,错误信息显示为"no_relevant_crls"。这表明客户端无法获取或验证服务器证书的吊销状态信息。有趣的是,这个问题不仅出现在小众服务上,甚至影响到了Google等知名域名的访问。
技术原理
CRL检查机制
证书吊销列表(CRL)是PKI(公钥基础设施)中用于标识已被撤销证书的机制。当启用CRL检查时,TLS客户端会:
- 从证书中提取CRL分发点(CDP)信息
- 下载并验证CRL文件
- 检查服务器证书是否出现在吊销列表中
OTP的CRL实现
Erlang/OTP的ssl应用通过ssl_crl_cache模块处理CRL缓存。默认情况下,它使用内存中的空缓存,除非开发者显式配置了CRL数据库。当找不到相关CRL时,严格的验证模式会导致连接失败。
问题根源分析
问题的核心在于Tesla 1.12.0将httpc适配器的CRL检查模式从默认的false改为true,而:
- 许多生产环境没有配置CRL缓存数据库
- 部分证书可能没有包含CRL分发点信息
- 网络条件可能阻止CRL下载
- OTP的默认CRL缓存实现功能有限
解决方案演进
Tesla团队采取了以下措施:
- 紧急发布1.12.1版本,恢复默认不检查CRL的设置
- 建议用户根据实际需求选择适当的SSL验证级别
- 推荐使用更现代的HTTP客户端(如Mint/Finch)替代httpc
最佳实践建议
对于需要高安全性的应用:
- 显式配置ssl选项,包括CRL检查策略
- 考虑使用best_effort模式平衡安全性与可用性
- 建立可靠的CRL缓存基础设施
- 监控证书验证失败情况
技术启示
这一事件揭示了安全默认值与向后兼容性的经典权衡问题。作为库开发者:
- 安全改进需要考虑现有用户的实际部署环境
- 重大变更需要更显眼的发布说明
- 底层协议栈的默认行为会影响上层抽象
结论
Tesla的这一变更虽然出于良好的安全意图,但提醒我们安全功能的实现需要全面考虑生态系统现状。开发者应当理解TLS验证的各个层面,并根据应用场景选择合适的配置。对于Elixir开发者而言,这也是一个评估是否继续使用httpc适配器的契机。
tesla
The flexible HTTP client library for Elixir, with support for middleware and multiple adapters.
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C039
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0120
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
434
3.29 K
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++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
272
暂无简介
Dart
693
162
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
269
328
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
673
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869