ACME.sh项目关于Let's Encrypt新增地理位置验证导致证书续期失败的分析与解决方案
2025-05-02 09:12:32作者:余洋婵Anita
背景概述
近期在使用ACME.sh自动化工具进行Let's Encrypt证书续期时,部分用户遇到了验证失败的问题。典型错误提示为"During secondary validation: no valid A records found for domain.com",这主要发生在证书已过期的域名续期场景中。经过技术分析,这是由于Let's Encrypt近期升级了验证机制导致的。
问题根源
Let's Encrypt在2024年实施了更严格的二级验证机制,新增了从欧洲和新加坡等地区的验证节点进行访问检查。当出现以下情况时会导致验证失败:
- 域名配置了地理封锁(Geo-blocking),仅允许特定地区(如美国)访问
- 服务器防火墙或安全组限制了非目标地区的访问
- 证书已过期的情况下进行续期操作
技术细节
传统的HTTP-01验证流程中,ACME.sh会在网站根目录下创建验证文件,Let's Encrypt通过访问该文件完成验证。新机制下:
- 验证节点会从多个地理位置发起请求
- 需要所有验证节点的访问都能成功返回验证文件
- DNS解析记录必须全局一致
- 服务器必须允许所有验证节点的IP访问
解决方案
方案一:调整网络访问策略(推荐)
- 在防火墙/WAF中专门放行
/.well-known/acme-challenge/路径的全球访问 - 保持其他路径的地理限制策略不变
- 确保80/443端口对验证节点IP开放
方案二:切换至DNS验证模式
- 使用
acme.sh --issue -d domain.com --dns dns_cf等DNS验证方式 - 需要配置相应DNS服务商的API密钥
- 适合没有网站或严格限制HTTP访问的环境
方案三:临时处理措施
- 在证书到期前提前续期(避免过期后验证)
- 临时关闭地理封锁完成验证后立即恢复
- 检查DNS解析的全球一致性
最佳实践建议
- 建立证书到期监控机制,提前30天开始续期
- 对必须地理封锁的站点优先采用DNS验证
- 定期测试验证通道
curl http://domain.com/.well-known/acme-challenge/test - 保持ACME.sh工具为最新版本
总结
Let's Encrypt的这项变更实际上提高了证书颁发的安全性,虽然短期内可能造成一些自动化流程的中断。建议运维人员及时调整验证策略,对于关键业务系统应考虑采用多CA备份方案,确保证书服务的连续性。ACME.sh项目将继续跟进各CA的政策变化,为用户提供最可靠的自动化证书管理方案。
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-1.5暂无简介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
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
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
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
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
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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