Erlang/OTP分布式节点TLS连接中的ECDSA密钥兼容性问题分析
2025-05-20 19:56:02作者:戚魁泉Nursing
问题背景
在Erlang/OTP分布式系统中,当使用TLS协议进行节点间通信时,如果采用ECDSA密钥(特别是prime256v1/secp256r1曲线)作为安全凭证,在升级过程中可能会遇到版本间不兼容的问题。具体表现为26.2.5版本节点无法与26.2.5.3或27.x版本节点建立TLS连接,系统会抛出"no_suitable_signature_algorithm"错误。
技术细节分析
问题现象
当尝试在不同版本的Erlang节点间建立TLS连接时:
- 26.2.5版本节点会报告:"SERVER ALERT: Fatal - Insufficient Security - no_suitable_signature_algorithm"
- 26.2.5.3或27.x版本节点会报告:"CLIENT ALERT: Fatal - Insufficient Security"
根本原因
这个问题源于Erlang/OTP在26.2.5.2版本中对TLS签名算法处理逻辑的修改。关键变化包括:
- 默认情况下,26.2.5.2及以后版本会发送signature_algs_cert扩展
- 签名算法处理逻辑中增加了对TLS 1.3和1.2版本间签名方案转换的支持
- 当signature_algs使用默认值时,会自动在signature_algs_cert中添加rsa_pkcs1_sha1算法以增强兼容性
版本差异对比
通过分析不同版本间的行为差异发现:
- 26.2.5.1与26.2.5可以正常通信
- 26.2.5.2开始出现兼容性问题
- 问题主要出现在客户端为高版本、服务端为低版本的场景中
解决方案
临时解决方案
对于需要保持向后兼容性的场景,可以在ssl_dist.conf配置文件中显式指定signature_algs参数:
{client, [
...,
{signature_algs, [
{sha512,ecdsa},
rsa_pss_pss_sha512,rsa_pss_rsae_sha512,
{sha512,rsa},
{sha384,ecdsa},
rsa_pss_pss_sha384,rsa_pss_rsae_sha384,
{sha384,rsa},
{sha256,ecdsa},
rsa_pss_pss_sha256,rsa_pss_rsae_sha256,
{sha256,rsa}
]},
...
]}
长期建议
- 在升级Erlang/OTP版本时,建议先升级所有节点到26.2.5.1版本作为过渡
- 对于生产环境,建议在测试环境中充分验证版本间的TLS兼容性
- 考虑统一使用RSA密钥或ED25519曲线,这些算法在不同版本间表现更稳定
技术深度解析
TLS握手过程中的签名算法协商
在TLS握手过程中,客户端和服务端需要通过签名算法扩展(signature_algs和signature_algs_cert)来协商双方都支持的签名方案。Erlang/OTP在26.2.5.2版本中修改了这一协商逻辑,导致:
- 高版本客户端会发送signature_algs_cert扩展
- 低版本服务端无法正确处理这个扩展
- 双方无法就ECDSA签名方案达成一致
ECDSA密钥的特殊性
ECDSA密钥相比RSA密钥在TLS握手过程中有更复杂的处理逻辑:
- 需要同时协商曲线类型和签名算法
- 不同版本对曲线命名可能有差异(如prime256v1 vs secp256r1)
- 签名算法需要与证书中的签名类型严格匹配
最佳实践建议
- 版本升级策略:采用滚动升级方式,先升级到26.2.5.1,再升级到更高版本
- 密钥选择:对于需要长期维护的系统,考虑使用RSA密钥确保最大兼容性
- 配置管理:维护明确的ssl_dist.conf配置文件,避免依赖默认值
- 监控告警:对TLS握手失败的情况设置监控,及时发现兼容性问题
通过理解这些技术细节和采取适当的应对措施,可以确保Erlang/OTP分布式系统在不同版本间平滑过渡,保持稳定的TLS通信能力。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217