PasswordPusher文件推送功能配置问题解析
2025-07-02 00:20:46作者:明树来
问题背景
在使用PasswordPusher项目时,用户遇到了一个关于文件推送功能的配置问题。具体表现为:当通过公共网关(pwpush-public-gateway)访问推送的文件时,系统返回404错误,而直接通过主应用(pwpush)访问则能正常获取文件。
环境配置
用户使用的是Docker部署方案,包含两个主要容器:
- pwpush:主应用容器,处理所有核心功能
- pwpush-public-gateway:公共网关容器,用于对外提供访问接口
两个容器共享同一个存储卷,文件上传功能已启用并配置为本地存储模式:
volumes:
- /opt/mypwpush/storage:/opt/PasswordPusher/storage
问题现象
- 文件能够成功上传到存储目录
- 通过主应用URL可以正常访问文件
- 通过公共网关URL访问时返回404错误
- 密码推送功能在两种URL下都能正常工作
根本原因分析
经过排查,发现问题出在环境变量配置不一致上。虽然两个容器共享了大部分配置,但公共网关容器缺少了几个关键的安全相关配置项:
PWP__ENABLE_LOGINS=true
PWP__DISABLE_SIGNUPS=true
PWP__ALLOW_ANONYMOUS=false
这些配置项在主应用容器中存在,但在公共网关容器中缺失,导致认证系统行为不一致,进而引发了文件访问失败的问题。
解决方案
确保两个容器的配置完全一致是解决此类问题的关键。具体建议如下:
- 统一环境变量:所有非URL相关的环境变量应该在两个容器中保持一致
- 配置检查清单:部署时检查以下关键配置是否同步:
- 认证相关配置
- 功能开关(如文件推送开关)
- 存储配置
- 使用共享配置:如用户所做,使用外部环境文件来确保配置一致性
最佳实践建议
- 配置管理:建议使用配置管理工具或脚本确保多容器环境配置一致
- 日志分析:当出现404错误时,应检查应用日志获取更详细的错误信息
- 权限验证:确保存储卷在两个容器中都有正确的读写权限
- 测试流程:部署后应测试所有功能路径,包括主应用和公共网关访问
总结
PasswordPusher的多容器部署需要特别注意配置一致性,特别是认证和安全相关的配置。通过确保pwpush和pwpush-public-gateway容器配置的完全同步,可以避免此类文件访问问题。这也提醒我们在微服务架构中,配置管理是保证系统稳定运行的重要环节。
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
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
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
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++
76
100