Pistache HTTPS 服务器在客户端主机名验证失败时的无响应问题分析
问题背景
Pistache 是一个现代化的 C++ REST 框架,提供了 HTTP 和 HTTPS 服务器的功能。近期发现 Pistache 的 HTTPS 服务器在特定场景下会出现无响应的问题,具体表现为当客户端(如 cURL)因主机名验证失败而直接关闭 TCP 连接时,服务器会进入不可用状态。
问题现象
当使用 cURL 8.9.0 或更高版本连接 Pistache HTTPS 服务器时,如果客户端的主机名验证失败(常见于服务器证书的 CN 或 SAN 不匹配客户端请求的主机名),cURL 会直接关闭 TCP 连接而不发送 TLS close_notify 消息。此时 Pistache 服务器会出现以下症状:
- 后续所有客户端请求只能收到空响应
- 服务器应用逻辑仍能正常执行请求处理
- 底层 SSL_write 调用不再被执行
- 问题持续存在直到服务器重启
技术分析
通过深入分析 OpenSSL 的行为和 Pistache 的实现,发现问题根源在于 OpenSSL 错误队列的处理机制:
-
正常关闭场景(客户端发送 close_notify):
- SSL_read 返回 <=0
- SSL_get_error 返回 SSL_ERROR_ZERO_RETURN
- 错误队列为空
- SSL_get_shutdown 返回 SSL_RECEIVED_SHUTDOWN
-
异常关闭场景(客户端直接断开):
- SSL_read 返回 <=0
- SSL_get_error 返回 SSL_ERROR_SSL
- 错误队列包含 SSL_R_UNEXPECTED_EOF_WHILE_READING 错误
- SSL_get_shutdown 返回 0
根据 OpenSSL 文档明确指出:"当前线程的错误队列在尝试 TLS/SSL I/O 操作前必须为空,否则 SSL_get_error 无法可靠工作"。Pistache 当前实现未正确处理错误队列,导致在异常关闭后所有后续 SSL 操作都不可靠。
解决方案
修复方案是在 Transport::handleIncoming 方法中处理 SSL_read 失败时,显式清空 OpenSSL 错误队列:
bytes = SSL_read(reinterpret_cast<SSL*>(peer->ssl()),
buffer + totalBytes,
static_cast<int>(Const::MaxBuffer - totalBytes));
if (bytes <= 0) {
int ssl_get_error_res = SSL_get_error(
reinterpret_cast<SSL*>(peer->ssl()),
static_cast<int>(bytes));
while (ERR_get_error() != 0); // 清空错误队列
retry = (ssl_get_error_res == SSL_ERROR_WANT_READ);
}
验证测试
为验证修复效果,开发了专门的单元测试,通过 SSL_CTX_set_quiet_shutdown 强制客户端不发送关闭通知:
TEST(https_server_test, basic_tls_request_with_no_shutdown_from_peer) {
// 配置客户端不发送关闭通知
const auto sslctx_Callback = +[](CURL* /* curl */, void* sslctx, void* /* parm */) -> CURLcode {
SSL_CTX_set_quiet_shutdown(reinterpret_cast<SSL_CTX*>(sslctx), 1);
return CURLE_OK;
};
// 执行多次请求验证服务器稳定性
for (const auto& req_i : { 0, 1, 2, 3 }) {
res = curl_easy_perform(curl);
EXPECT_EQ(res, CURLE_OK);
EXPECT_EQ(buffer, "Hello, World!");
}
}
测试验证了修复后服务器能够正确处理客户端异常断开的情况,保持稳定服务。
安全建议
- 生产环境中应确保服务器证书包含正确的主机名信息
- 考虑实现更健壮的连接异常处理机制
- 定期检查 OpenSSL 错误队列是良好的编程实践
- 对于关键服务,建议实现连接健康检查机制
此问题的修复显著提升了 Pistache HTTPS 服务器在异常网络条件下的稳定性,为开发者提供了更可靠的 REST 服务基础。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00