nginx-proxy/acme-companion项目在3.x内核上的curl无限循环问题分析
2025-05-29 12:41:12作者:殷蕙予
问题背景
nginx-proxy/acme-companion是一个用于自动管理Let's Encrypt证书的Docker容器工具。近期在2.2.9版本更新后,部分用户报告证书创建失败的问题,表现为容器启动后curl命令进入无限循环,CPU占用率达到100%。
问题现象
当在3.x内核的系统上运行最新版本的acme-companion容器时,会出现以下典型症状:
- 容器启动后仅显示版本信息日志
- 进程卡在curl命令执行阶段
- CPU使用率持续保持100%
- 证书创建流程无法继续执行
根本原因
经过分析,这个问题源于Alpine 3.19中的curl版本与3.x内核的兼容性问题。具体表现为:
- Alpine 3.19更新了curl库
- 该版本的curl在3.x内核环境下存在缺陷
- 3.x内核系列实际上已于2017年停止维护
- 但部分预构建系统(如旧版Synology NAS)仍在使用该内核
影响范围
此问题主要影响以下环境组合:
- 使用3.x内核的Linux系统
- 运行基于Alpine 3.19构建的Docker镜像
- nginx-proxy/acme-companion 2.2.9及以上版本
解决方案
目前有以下几种解决方法:
临时解决方案
回退到2.2.8版本,该版本基于较旧的Alpine构建,不受此问题影响。可以通过修改Docker镜像标签实现:
image: nginxprox/acme-companion:2.2.8
长期解决方案
- 升级系统内核至4.x或更高版本
- 等待Alpine发布包含修复的curl更新
- 考虑迁移到更新的硬件平台
技术建议
对于依赖3.x内核的生产环境,建议:
- 建立版本回滚机制
- 监控容器资源使用情况
- 定期检查上游修复进展
- 评估系统升级的可行性
总结
这个案例展示了基础设施组件之间的复杂依赖关系,特别是在容器化环境中。开发者和运维人员需要关注底层系统与容器镜像的兼容性,特别是在使用较旧内核的系统上部署基于最新Alpine构建的容器时。
对于关键证书管理服务,建议在升级前充分测试,并保持对已知问题的关注,以确保服务的连续性和稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137