首页
/ Apache APISIX 使用 GCP Secret Manager 时的 SSL 证书验证问题解析

Apache APISIX 使用 GCP Secret Manager 时的 SSL 证书验证问题解析

2025-05-15 00:45:53作者:丁柯新Fawn

问题背景

在使用 Apache APISIX 3.11.0 版本集成 Google Cloud Platform (GCP) Secret Manager 时,当配置了 ssl_verify: true(默认值)并同时设置了 ssl_trusted_certificate 参数时,系统会出现 unable to get local issuer certificate 错误,导致无法正常获取 GCP 上的密钥信息。而当关闭 SSL 验证(ssl_verify: false)时,功能却能正常工作。

问题现象

具体表现为当尝试通过 GCP Secret Manager 获取密钥时,APISIX 会返回 401 未授权错误,并在错误日志中记录以下信息:

[lua] google-cloud-oauth.lua:62: refresh_access_token(): failed to refresh google oauth access token, 20: unable to get local issuer certificate

技术分析

这个问题本质上是一个 SSL/TLS 证书验证问题。当 APISIX 尝试与 GCP 的 OAuth2 服务进行通信以获取访问令牌时,SSL 握手过程中无法验证服务器证书的合法性。具体原因可能包括:

  1. 系统缺少必要的根证书
  2. 证书链不完整
  3. 证书路径配置不正确

在 APISIX 中,ssl_trusted_certificate 参数用于指定受信任的 CA 证书文件路径,而 ssl_verify 参数控制是否启用 SSL 证书验证。理论上,当两者都正确配置时,SSL 验证应该能够正常工作。

解决方案

经过测试验证,在 APISIX 3.11.0 版本中,只需在配置文件中正确设置以下内容即可解决此问题:

apisix:
  ssl:
    ssl_trusted_certificate: /etc/ssl/certs/ca-certificates.crt

这个配置指定了系统信任的 CA 证书存储路径,通常这个路径包含了大多数主流 CA 的根证书,包括 Google 使用的证书颁发机构。

最佳实践建议

  1. 证书管理:确保系统中有完整的 CA 证书链,特别是在容器化环境中,可能需要显式安装 ca-certificates 包。

  2. 配置验证:在配置 GCP Secret Manager 集成时,建议先测试基础连接性,再逐步添加安全限制。

  3. 版本兼容性:注意不同 APISIX 版本间的行为差异,某些问题可能在新版本中已得到修复。

  4. 安全权衡:虽然设置 ssl_verify: false 可以快速解决问题,但在生产环境中不建议这样做,这会降低系统的安全性。

总结

SSL/TLS 证书验证是保障系统间通信安全的重要机制。在 APISIX 与 GCP 服务集成时,正确配置证书信任链是关键。通过合理设置 ssl_trusted_certificate 参数,可以在保持安全性的同时确保功能正常运作。随着 APISIX 版本的迭代,这类集成问题通常会得到更好的支持和更简单的配置方式。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
暂无描述
Markdown
826
5.47 K
kernelkernel
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
494
517
ops-nnops-nn
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
784
1.57 K
pytorchpytorch
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
803
1.14 K
ops-transformerops-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++
971
2.28 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
32
16
AscendNPU-IRAscendNPU-IR
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
481
312
jiuwenswarmjiuwenswarm
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.01 K
767
cannbot-skillscannbot-skills
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Markdown
1.26 K
808
cann-learning-hubcann-learning-hub
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
647
284