pgBackRest TLS认证配置问题分析与解决方案
问题背景
在使用pgBackRest进行PostgreSQL数据库备份时,用户遇到了TLS认证失败的问题。具体表现为当尝试从PostgreSQL服务器连接到第二个pgBackRest备份服务器(pgbackrest02)时,出现"access denied"错误,而第一个备份服务器(pgbackrest01)工作正常。
错误现象
执行pgbackrest --stanza prod0 check命令时返回错误:
ERROR: [105]: raised from remote-0 tls protocol on 'pgbackrest02.foo.bar.com': access denied
根本原因分析
根据pgBackRest的官方文档和技术细节分析,此问题主要由以下配置错误导致:
-
TLS服务器认证配置不当:在配置文件中,
tls-server-auth参数设置不正确,导致证书CN(Common Name)不匹配。 -
认证机制理解偏差:pgBackRest的TLS认证机制要求客户端和服务器端的证书CN必须严格匹配配置文件中指定的值。
详细技术解析
pgBackRest的TLS认证机制工作流程如下:
- 客户端(PostgreSQL服务器)使用配置的证书尝试连接到pgBackRest服务器
- 服务器端验证客户端证书的CN是否与配置的
tls-server-auth参数匹配 - 如果CN不匹配,服务器会返回"access denied"错误
- 出于安全考虑,pgBackRest不会在日志中记录具体的认证失败原因
在用户提供的配置中,tls-server-auth参数设置为:
tls-server-auth=psqldb04.foo.bar.com=foo-bar-prod
tls-server-auth=pgbackrest0.foo.bar.com=foo-bar-prod
tls-server-auth=pgbackrest1.foo.bar.com=foo-bar-prod
而实际尝试连接的服务器主机名是pgbackrest02.foo.bar.com,这与配置中的pgbackrest0和pgbackrest1都不匹配,导致认证失败。
解决方案
要解决此问题,需要确保以下几点:
-
证书CN与配置匹配:检查所有相关证书的CN(Common Name)字段,确保它们与
tls-server-auth参数中配置的值完全一致。 -
更新配置文件:根据实际服务器主机名更新
tls-server-auth参数,例如:tls-server-auth=pgbackrest02.foo.bar.com=foo-bar-prod -
证书权限检查:虽然用户已确认证书文件权限为600,但仍需再次验证:
- 证书文件(/var/lib/pgbackrest/host.crt)
- 密钥文件(/var/lib/pgbackrest/host.key)
- CA证书文件(/var/lib/pgbackrest/ca.crt)
最佳实践建议
-
命名一致性:保持证书CN、服务器主机名和配置参数中的名称完全一致。
-
调试方法:虽然pgBackRest出于安全考虑不记录详细认证信息,但可以通过以下方式验证TLS连接:
- 使用openssl s_client测试基本连接
- 检查网络连通性
- 验证证书链完整性
-
配置管理:对于多服务器环境,建议使用配置管理工具确保所有节点的配置一致。
-
证书管理:考虑使用统一的证书颁发机构(CA)和标准的命名规范,避免因名称不一致导致的问题。
总结
pgBackRest的TLS认证是一个严格的过程,要求所有配置细节精确匹配。通过仔细检查证书CN与配置参数的对应关系,可以解决大多数TLS认证问题。在生产环境中,建议建立标准化的证书管理和命名规范,以降低配置错误的可能性。
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
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01