Magento2中Braintree PHP SDK证书更新问题解析
背景概述
近期,PayPal Braintree向使用其支付服务的商户发送了重要通知,要求所有使用Braintree PHP SDK的系统必须在2025年6月30日前升级至6.21.0或更高版本。这一变更源于Braintree即将更新其API通信使用的根SSL证书提供商。对于Magento2电商平台用户而言,这一变更直接影响到了平台内置的Braintree支付模块。
技术影响分析
在Magento2的多个版本中,默认集成的Braintree PHP SDK版本低于要求的最低版本6.21.0。例如:
- Magento 2.4.6默认使用6.11.1版本
- Magento 2.4.7-p3使用6.13.0版本
问题的核心在于SDK中集带的SSL证书文件api_braintreegateway_com.ca.crt即将过期。该证书位于vendor/braintree/braintree_php/lib/ssl/目录下,用于Braintree模块通过CURL与支付网关的安全通信。
解决方案演进
官方补丁发布
Magento官方在2025年4月的安全更新中解决了这一问题:
- Magento 2.4.6-p10
- Magento 2.4.5-p12
- Magento 2.4.4-p13 这些版本已将Braintree PHP SDK升级至6.21.0。对于Magento 2.4.7用户,从2.4.7-p4版本开始也已包含此更新。
临时解决方案
对于无法立即升级Magento版本的商户,Gene Commerce(负责Magento中Braintree模块维护的公司)提供了过渡性补丁方案。该补丁会更新SDK中的SSL证书文件,确保在6月30日截止日期前支付功能不受影响。
补丁应用方式有两种:
- 使用Composer Patches插件应用
- 直接使用git apply命令
需要注意的是,第二种方式在后续执行composer update或删除vendor目录时会失效,因此推荐使用Composer Patches方式。
版本兼容性说明
- Magento 2.4.x系列:推荐升级至最新补丁版本
- Magento 2.3.x系列:建议升级至Gene Braintree模块4.0.10版本
- 非官方Braintree模块:需要检查模块是否已适配最新SDK要求
最佳实践建议
- 优先方案:升级Magento至包含修复的最新补丁版本
- 过渡方案:如无法立即升级,应用Gene提供的SSL证书补丁
- 长期维护:建立定期检查支付模块更新的机制,避免类似问题再次发生
技术原理深入
SSL证书在支付网关通信中扮演着至关重要的角色。它确保了:
- 数据传输的加密性
- 服务器身份的真实性
- 交易信息的完整性
当证书过期或不符合安全标准时,支付网关会拒绝连接请求,导致支付功能中断。这也是为什么Braintree强制要求所有商户升级SDK版本的根本原因。
总结
Magento2平台已通过官方补丁解决了Braintree SDK证书更新的问题。商户应根据自身系统情况选择合适的升级或补丁方案,确保在截止日期前完成更新,避免支付功能受到影响。对于电商系统而言,支付模块的稳定性和安全性至关重要,建议商户建立完善的模块更新机制,及时跟进官方发布的安全更新。
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