Apache APISIX 3.9.0版本SSL证书迁移问题分析与解决方案
2025-05-15 07:37:16作者:盛欣凯Ernestine
问题背景
在Apache APISIX网关从3.6.0版本升级到3.9.0版本的过程中,部分用户遇到了SSL握手失败的问题。具体表现为API请求时出现"Broken pipe"错误和SSL解密失败的错误日志。这个问题在版本升级过程中出现,但在重新创建SSL证书配置后问题消失。
问题现象
升级到APISIX 3.9.0后,用户观察到以下典型现象:
- 客户端请求时出现SSL连接错误:
* Send failure: Broken pipe
* LibreSSL SSL_write: LibreSSL/3.3.6: error:02FFF020:system library:func(4095):Broken pipe, errno 32
- APISIX服务端日志显示SSL握手失败:
[alert] SSL_do_handshake() failed (SSL: error:1C800064:Provider routines::bad decrypt)
- 问题表现为间歇性出现,并非所有请求都会失败,但失败率较高。
根本原因分析
经过深入调查,发现这个问题与APISIX 3.9.0版本中OpenSSL的升级有关。APISIX 3.9.0开始使用OpenSSL 3.2.0版本,而之前的3.6.0版本使用的是较旧的OpenSSL版本。
OpenSSL 3.x系列引入了新的提供者(Provider)架构,对加密算法的处理方式有所改变。当从旧版本迁移SSL证书配置时,新版本可能无法正确解析旧格式的证书或密钥,特别是在以下情况下:
- 证书或私钥使用了特定的加密算法或格式
- 私钥可能使用了旧版的加密标准
- 证书链的存储方式与新版OpenSSL不兼容
解决方案
针对这个问题,我们推荐以下解决方案:
1. 重新创建SSL配置
最直接的解决方法是删除原有的SSL配置并重新创建:
# 删除旧SSL配置
curl -X DELETE http://127.0.0.1:9180/apisix/admin/ssls/ssl
# 重新创建SSL配置
curl -X PUT http://127.0.0.1:9180/apisix/admin/ssls/ssl \
-H 'X-API-KEY: edd1c9f034335f136f87ad84b625c8f1' \
-d '{
"cert": "../certs/example.pem",
"key": "../certs/example.key",
"snis": ["example.com"]
}'
2. 检查并更新证书格式
确保证书和私钥使用兼容的格式:
- 私钥建议使用PKCS#8格式而非传统的PKCS#1格式
- 检查证书链是否完整
- 确保没有使用已被弃用的加密算法
3. 版本升级最佳实践
在升级APISIX版本时,建议遵循以下步骤:
- 备份当前配置
- 测试新版本在独立环境中的表现
- 准备回滚方案
- 升级后验证所有关键功能
- 特别注意SSL/TLS相关配置的验证
技术细节
OpenSSL 3.x引入的提供者架构带来了以下变化:
- 默认提供者包括default、legacy和FIPS
- 某些传统算法被移到了legacy提供者中
- 加密操作的处理方式更加模块化
这些变化可能导致旧版创建的证书在新环境下无法正确解析,特别是当:
- 使用了传统算法(如RC4、MD5等)
- 私钥使用了特定的编码格式
- 证书链中存在兼容性问题
预防措施
为避免类似问题,建议:
- 在开发/测试环境先行验证版本升级
- 保持证书和密钥使用最新推荐格式
- 定期更新证书和密钥
- 关注APISIX版本发布说明中的重大变更
总结
APISIX 3.9.0版本由于底层OpenSSL的升级,对SSL证书的处理方式有所改变,导致从旧版本迁移时可能出现SSL握手问题。通过重新创建SSL配置或更新证书格式可以有效解决这个问题。在系统升级过程中,特别是涉及加密和安全组件的升级时,需要格外注意兼容性问题,并做好充分的测试和验证工作。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
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 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
635
🎉 (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
1.06 K
614
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
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
634