Micronaut项目中HTTPS证书别名选择功能解析
背景介绍
在Java应用开发中,HTTPS配置是一个常见需求。Micronaut作为一个现代化的Java框架,提供了便捷的HTTPS配置方式。然而,在实际应用中,开发者可能会遇到需要从包含多个证书的PKCS12密钥库中选择特定证书的场景。
问题分析
在Micronaut 4.7.6及之前版本中,框架虽然支持通过micronaut.ssl.key.alias或micronaut.server.ssl.key.alias属性来指定证书别名,但实际上这一功能并未完全实现。这意味着即使开发者在配置文件中明确指定了证书别名,Micronaut仍然会使用密钥库中的第一个证书,而不是按照配置选择指定的证书。
技术细节
PKCS12是一种常见的密钥库格式,可以存储多个密钥对和证书,每个条目都有一个唯一的别名标识。在HTTPS服务器配置中,正确选择证书别名对于以下场景尤为重要:
- 多域名支持:不同别名对应不同域名的证书
- 证书轮换:新旧证书可以并存于同一个密钥库
- 环境隔离:开发、测试、生产环境使用不同证书但共享同一密钥库文件
解决方案
Micronaut 4.8.0版本中已经修复了这一问题。现在开发者可以通过以下两种方式之一指定HTTPS使用的证书别名:
micronaut.ssl.key.alias=your_alias
micronaut.server.ssl.key.alias=your_alias
当配置了这些属性后,Micronaut会正确地从PKCS12密钥库中查找并使用指定别名的证书,而不是简单地使用第一个找到的证书。
实际应用示例
假设我们有一个包含三个证书的PKCS12密钥库,可以通过以下命令创建:
keytool -genkeypair -v -keystore keystore.p12 -storetype PKCS12 -alias alias1 -keyalg RSA -keysize 2048 -validity 3650 -dname "CN=localhost"
keytool -genkeypair -v -keystore keystore.p12 -storetype PKCS12 -alias alias2 -keyalg RSA -keysize 2048 -validity 3650 -dname "CN=localhost2"
keytool -genkeypair -v -keystore keystore.p12 -storetype PKCS12 -alias alias3 -keyalg RSA -keysize 2048 -validity 3650 -dname "CN=localhost3"
在Micronaut配置文件中,我们可以这样指定使用alias2对应的证书:
micronaut.server.ssl.enabled=true
micronaut.server.ssl.key-store.path=classpath:keystore.p12
micronaut.server.ssl.key-store.password=password
micronaut.server.ssl.key-store.type=PKCS12
micronaut.server.ssl.key.alias=alias2
这样配置后,HTTPS服务器将使用CN为localhost2的证书,而不是密钥库中的第一个证书。
总结
Micronaut框架在4.8.0版本中完善了对PKCS12密钥库中证书别名选择的支持,使得开发者能够更灵活地管理HTTPS证书。这一改进特别适合需要管理多个证书或在不同环境间切换证书的场景。开发者现在可以放心地在配置中指定证书别名,确保应用使用预期的证书建立HTTPS连接。
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