ClickHouse Operator中SSL证书认证用户配置问题解析
问题背景
在使用ClickHouse Operator管理ClickHouse集群时,用户尝试通过CHI(ClickHouse Installation)配置一个使用SSL证书进行身份验证的用户。按照官方文档,用户期望通过ssl_certificates配置项来指定认证方式,但实际生成的配置文件中却同时包含了password_sha256_hex字段,导致ClickHouse服务器无法启动。
问题现象
当用户通过CHI配置如下YAML定义SSL证书认证用户时:
users:
some_user/ssl_certificates/common_name: clickhouse-client-cert
some_user/grants/query:
- "GRANT dwh_reader_role"
- "GRANT SELECT, INSERT ON test_db.some_table"
some_user/networks/ip:
- 10.20.0.0/16
Operator生成的最终用户配置文件(users.xml)中同时包含了ssl_certificates和password_sha256_hex两个认证字段:
<some_user>
<grants>
<query>GRANT dwh_reader_role</query>
<query>SELECT, INSERT ON test_db.some_table</query>
</grants>
<networks>
<ip>10.20.0.0/16</ip>
</networks>
<password_sha256_hex>37a8eec1ce19687d132fe29051dca629d164e2c4958ba141d5f4133a33f0688f</password_sha256_hex>
<profile>default</profile>
<quota>default</quota>
<ssl_certificates>
<common_name>clickhouse-client-cert</common_name>
</ssl_certificates>
</some_user>
这违反了ClickHouse的用户认证规则,因为ClickHouse不允许同时配置多种认证方式。系统会抛出如下错误:
More than one field of 'password', 'password_sha256_hex', 'password_double_sha1_hex', 'no_password', 'ldap', 'kerberos', 'ssl_certificates', 'ssh_keys', 'http_authentication' are used to specify authentication info for user some_user. Must be only one of them
技术分析
ClickHouse用户认证机制
ClickHouse支持多种用户认证方式,包括:
- 密码认证(plaintext/sha256/double_sha1)
- 无密码认证(no_password)
- LDAP认证
- Kerberos认证
- SSL证书认证
- SSH密钥认证
- HTTP认证
但每种用户只能选择其中一种认证方式,不能混合使用。这是ClickHouse的安全设计原则,避免认证方式冲突和潜在的安全风险。
Operator配置处理逻辑
ClickHouse Operator在生成用户配置时,如果用户没有显式指定任何认证方式,会默认添加一个随机生成的SHA256密码。这个逻辑原本是为了保证用户至少有一种认证方式,但在用户已经明确指定SSL证书认证的情况下,这种默认行为就导致了冲突。
解决方案
经过分析,该问题已在ClickHouse Operator的PR#1739中得到修复。修复方案主要包含以下改进:
-
认证方式优先级判断:当用户显式配置了任何一种认证方式(如ssl_certificates)时,Operator将不再自动生成密码认证字段。
-
配置验证增强:在生成最终配置前,Operator会检查是否存在多种认证方式的冲突,提前发现问题。
-
文档完善:明确说明各种认证方式的配置语法和互斥关系,帮助用户正确配置。
最佳实践建议
对于需要使用SSL证书认证的场景,建议:
-
明确指定认证方式:在CHI配置中清晰定义
ssl_certificates部分,避免依赖默认行为。 -
避免混合认证:不要在同一个用户配置中混用多种认证方式。
-
网络限制配合:结合
networks配置限制访问来源,增强安全性。 -
测试验证:部署前使用
kubectl exec检查生成的配置文件是否符合预期。 -
版本兼容性:确保Operator版本支持所需的认证方式,必要时升级到最新版本。
总结
ClickHouse Operator作为管理ClickHouse集群的强大工具,在处理用户认证配置时需要特别注意各种认证方式的互斥性。通过理解底层机制和遵循最佳实践,可以避免类似配置冲突问题,确保集群安全稳定运行。
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