Harbor项目PostgreSQL数据库升级中的密码加密问题分析
背景介绍
在Harbor容器镜像仓库项目从2.10.2版本升级到2.11版本的过程中,部分用户遇到了PostgreSQL数据库从14版本升级到15版本时的密码认证失败问题。这个问题表现为数据库服务启动后,Harbor核心组件无法通过密码认证连接到PostgreSQL数据库,错误信息显示用户"postgres"没有有效的SCRAM密钥。
问题现象
在升级过程中,当PostgreSQL从14版本迁移到15版本后,系统日志中会出现以下关键错误:
FATAL: password authentication failed for user "postgres"
DETAIL: User "postgres" does not have a valid SCRAM secret.
Connection matched pg_hba.conf line 100: "host all all all scram-sha-256"
这表明PostgreSQL数据库配置为使用SCRAM-SHA-256加密方式,但数据库中的用户密码并未成功转换为这种格式。
技术原理分析
PostgreSQL 15版本默认使用SCRAM-SHA-256作为密码加密方式,这与之前版本使用的MD5加密方式不同。SCRAM-SHA-256提供了更强的安全性,但需要在升级过程中正确迁移现有的用户密码。
在Harbor升级过程中,PostgreSQL数据库升级包含以下关键步骤:
- 数据库服务停止
- 执行pg_upgrade工具进行数据迁移
- 更新配置文件(postgresql.conf和pg_hba.conf)
- 启动新版本的PostgreSQL服务
问题发生时,虽然postgresql.conf中正确设置了password_encryption = scram-sha-256,但用户密码并未被重新加密为SCRAM格式。
问题根源
通过分析成功和失败的升级案例,我们发现关键区别在于:
-
在失败的案例中,Harbor核心组件日志显示:
User id: 1 already has its encrypted password. -
在成功的案例中,日志显示:
User id: 1 updated its encrypted password successfully.
这表明在失败的升级过程中,密码加密方式的转换步骤被跳过或未完成。可能的原因包括:
- 升级过程中某些条件判断导致密码更新被跳过
- 数据库升级脚本中的密码迁移逻辑存在缺陷
- 特定环境下的权限问题导致密码更新失败
解决方案
对于遇到此问题的用户,可以采取以下解决方案:
-
临时解决方案: 修改pg_hba.conf文件,将认证方式从
scram-sha-256改回md5,这可以恢复服务运行,但安全性会降低。 -
根本解决方案: 手动更新PostgreSQL用户密码为SCRAM格式:
ALTER USER postgres WITH PASSWORD 'yourpassword';执行此命令后,密码将使用当前配置的加密方式(SCRAM-SHA-256)重新加密。
-
预防措施: 在升级前,建议先备份数据库,并在测试环境中验证升级过程。同时检查Harbor和PostgreSQL的版本兼容性。
最佳实践建议
- 在升级Harbor前,先单独测试PostgreSQL的升级过程
- 确保有完整的数据库备份
- 监控升级日志,特别关注密码更新相关的信息
- 考虑在维护窗口期进行升级,以便在出现问题时可以快速回滚
- 对于生产环境,建议先在非生产环境中验证升级过程
总结
Harbor项目升级过程中的PostgreSQL密码加密问题是一个典型的数据迁移挑战。理解PostgreSQL的密码加密机制和升级流程对于解决此类问题至关重要。虽然提供了临时解决方案,但从安全角度考虑,建议用户最终将密码迁移到SCRAM-SHA-256加密方式。
对于Harbor维护团队,建议在未来的版本中增强升级脚本的健壮性,确保密码加密方式的转换能够可靠完成,或者在文档中提供更明确的升级指导。
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