Bitnami Schema Registry 使用 SSL 证书时的关键配置解析
在使用 Bitnami 提供的 Schema Registry Helm 图表时,配置 SSL/TLS 加密通信是一个常见的需求。本文将深入分析一个典型的 SSL 配置问题及其解决方案,帮助用户正确配置 Schema Registry 的 HTTPS 访问。
问题现象
当用户尝试为 Schema Registry 启用 SSL 加密时,可能会遇到以下错误信息:
java.security.UnrecoverableKeyException: Get Key failed: Given final block not properly padded. Such issues can arise if a bad key is used during decryption.
这个错误表明系统在尝试解密密钥时遇到了问题,通常是由于密钥密码不匹配或缺少必要的密码配置导致的。
根本原因分析
经过深入排查,发现问题出在 Schema Registry 的 SSL 配置中缺少了一个关键参数:SCHEMA_REGISTRY_SSL_KEY_PASSWORD
。这个环境变量专门用于保护 JKS 密钥库中的私钥,与密钥库密码(keystorePassword
)和信任库密码(truststorePassword
)是不同的。
正确配置方法
要正确配置 Schema Registry 的 SSL 加密,需要以下几个关键步骤:
-
准备证书文件:
- 确保已生成有效的
ssl.keystore.jks
和ssl.truststore.jks
文件 - 这些文件应包含有效的证书链和私钥
- 确保已生成有效的
-
创建 Kubernetes Secret:
kubectl create secret generic schema-tls \ --from-file=./ssl.keystore.jks \ --from-file=./ssl.truststore.jks \ -n your-namespace
-
Helm 配置: 在 values.yaml 文件中,需要配置以下关键参数:
auth: tls: enabled: true jksSecret: "schema-tls" keystorePassword: "your_keystore_password" truststorePassword: "your_truststore_password" clientAuthentication: NONE extraEnvVars: - name: SCHEMA_REGISTRY_SSL_KEY_PASSWORD value: "your_private_key_password" extraVolumes: - name: credentials secret: secretName: schema-tls extraVolumeMounts: - name: credentials mountPath: /opt/bitnami/schema-registry/certs/
关键注意事项
-
密码区分:
keystorePassword
:用于访问整个密钥库的密码SCHEMA_REGISTRY_SSL_KEY_PASSWORD
:专门用于保护密钥库中私钥的密码- 这两个密码可以相同,但概念上是不同的
-
密码安全:
- 建议使用 Kubernetes Secrets 来管理这些敏感密码
- 避免在配置文件中直接使用明文密码
-
证书验证:
- 确保证书链完整有效
- 验证证书中的主机名与 Schema Registry 服务地址匹配
最佳实践建议
-
使用证书管理工具: 考虑使用 cert-manager 等工具自动化证书的生成和更新
-
定期轮换证书: 建立证书轮换机制,确保安全性
-
日志监控: 监控 Schema Registry 日志,及时发现证书相关的警告或错误
-
测试环境验证: 先在测试环境验证 SSL 配置,再应用到生产环境
通过正确配置这些参数,Schema Registry 将能够成功启用 HTTPS 加密通信,确保数据传输的安全性。记住,SCHEMA_REGISTRY_SSL_KEY_PASSWORD
是一个容易被忽视但至关重要的配置项,缺少它会导致 SSL 初始化失败。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0370Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0102AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









