MsQuic项目中证书验证拒绝导致的连接超时问题分析
2025-06-14 00:26:30作者:沈韬淼Beryl
问题背景
在System.Net.Quic的实现过程中,开发人员尝试将计算密集型的证书验证工作卸载到非MsQuic线程执行时,发现当证书被拒绝时单元测试会失败。通过Wireshark抓包分析,发现了一个关于TLS握手和连接关闭行为的有趣现象。
现象对比
当ConnectionCertificateValidationComplete函数在PEER_CERTIFICATE_RECEIVED处理程序内部同步调用时:
- 连接关闭(Connection Close)帧以握手(Handshake)保护级别发送
- 这一行为工作正常
当将调用移到另一个线程异步执行时:
- 连接关闭帧以1-RTT保护级别发送
- 服务器似乎忽略了该关闭帧
- 最终连接尝试超时并由服务器关闭
技术分析
根据RFC 9001规范明确指出:
服务器在握手完成前使用1-RTT密钥仅限于发送数据。在TLS握手完成前,服务器不得处理传入的1-RTT保护数据包。
这意味着问题根源在于客户端错误地以1-RTT级别发送了CONNECTION_CLOSE帧,而此时服务器尚未准备好处理1-RTT级别的数据包。
代码层面分析
在MsQuic的PacketBuilder实现中,存在以下关键逻辑:
- 默认情况下,控制帧会尝试使用当前可用的最高加密级别发送
- 当握手未完成时,客户端不应使用1-RTT级别发送关键控制帧
- 在同步情况下,由于有握手级别的ACK数据需要发送,CONNECTION_CLOSE帧可以"搭便车"一起发送
解决方案
提出的修复方案是在PacketBuilder中添加特殊处理逻辑:
- 当客户端握手未完成且尝试以1-RTT级别发送CONNECTION_CLOSE时
- 强制降级到握手(Handshake)保护级别发送
- 确保服务器能够正确处理该关闭帧
该方案通过修改密钥类型选择逻辑,在特定条件下限制最大可用密钥类型为握手级别,从而保证关键控制帧能被服务器及时处理。
技术启示
这一案例展示了QUIC协议实现中几个重要技术点:
- 加密级别与协议状态的严格对应关系
- 控制帧发送时机的敏感性
- 异步操作引入的时序问题
- 协议规范与实际实现的微妙差异
对于QUIC实现开发者而言,需要特别注意在不同握手阶段可用的加密级别及其限制条件,特别是在涉及连接终止等关键操作时,选择合适的加密级别至关重要。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
659
150
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++
656
293
🎉 (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
1.17 K
644
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
489
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216
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