HAProxy JWT验证中混合使用EC和RSA公钥的问题分析与解决方案
2025-06-07 15:29:15作者:董灵辛Dennis
问题背景
在微服务架构中,JSON Web Token (JWT) 已成为身份验证的主流方案。HAProxy作为高性能负载均衡器,提供了内置的JWT验证功能。然而,近期在使用HAProxy 3.0.3版本时,发现了一个与JWT验证相关的关键问题:当同时使用ECDSA和RSA算法公钥进行JWT验证时,系统会出现间歇性验证失败的情况。
问题现象
具体表现为:
- 当配置中同时包含EC和RSA公钥的JWT验证规则时
- 如果RSA公钥验证规则排在EC公钥之前
- 首次请求能够成功验证,但紧接着的后续请求会失败
- 等待5-10秒后再次请求又能成功
- 问题在HTTP/2协议下尤为明显,HTTP/1.1协议下表现正常
技术分析
经过深入排查,发现问题根源在于OpenSSL的错误处理机制。当HAProxy执行JWT签名验证时:
-
对于RSA签名验证,OpenSSL内部会产生两种错误:
- "wrong signature length"(签名长度错误)
- "RSA lib"(RSA库错误)
-
这些错误会被压入OpenSSL的全局错误栈中
-
在验证完成后,HAProxy未能及时清理这个错误栈
-
当后续请求使用HTTP/2协议时,SSL层会从错误栈中读取到这些残留错误,导致连接异常终止
解决方案
HAProxy开发团队已修复此问题,解决方案包括:
-
在
jwt_jwsverify_rsa_ecdsa()函数执行完毕后,显式调用ERR_clear_error()清除OpenSSL错误栈 -
该修复已提交到主分支,并将向后移植到2.6、2.8和3.0版本
最佳实践建议
基于此问题的经验,建议在使用HAProxy进行JWT验证时:
-
密钥管理优化:
- 根据JWT头部中的kid字段动态选择验证密钥,避免不必要的验证尝试
- 示例配置:
acl specific_key var(txn.kid) -m str "key_id" http-request deny unless specific_key { http_auth_bearer,jwt_verify(txn.alg,"/path/to/key.pem") -m int 1 }
-
协议选择:
- 在问题修复版本发布前,可考虑暂时使用HTTP/1.1协议作为过渡方案
-
版本升级计划:
- 关注HAProxy官方发布公告,及时升级到包含此修复的版本
技术原理延伸
JWT验证过程中,签名验证是一个CPU密集型操作。ECDSA算法相比RSA具有以下优势:
- 更短的密钥长度(256位ECDSA ≈ 3072位RSA的安全性)
- 更快的签名验证速度
- 更小的签名尺寸
在实际部署中,建议:
- 优先使用ECDSA算法
- 对性能敏感场景进行基准测试
- 合理设置HAProxy的SSL缓存参数
总结
这个问题揭示了底层加密库与上层应用交互时的一个微妙陷阱。通过这次事件,我们不仅解决了特定的JWT验证问题,也更加深入理解了HAProxy与OpenSSL的交互机制。对于企业级部署,建议建立完善的测试流程,特别关注边界条件下的系统行为,确保服务的高可用性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 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 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
187
206
暂无简介
Dart
630
143
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
242
316
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
383
3.63 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
292
104
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++
649
267
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858