Harbor项目数据库迁移后密码失效问题的分析与解决
2025-05-07 16:38:32作者:戚魁泉Nursing
背景概述
在Harbor容器镜像仓库的运维过程中,数据库迁移是常见的维护操作。近期有用户反馈在将PostgreSQL数据库从旧Harbor实例迁移到新实例后,虽然数据看似完整迁移,但注册表端点(registry endpoints)的访问出现异常。具体表现为:已存储的仓库凭据无法正常使用,只有重新输入密码后才能恢复访问。
问题现象深度分析
通过技术排查发现以下关键现象:
- 使用pg_dumpall工具完整导出旧数据库,并在新环境通过psql命令导入
- 新旧环境使用相同的数据库密码(基于harbor.yml配置确认)
- 所有数据表记录完整迁移,但存储的凭据出现访问异常
- 重新输入密码后端点访问恢复正常
根本原因解析
经过深入技术分析,发现问题核心在于Harbor的加密机制:
- 密钥体系差异:Harbor使用AES256算法对敏感数据(如密码)进行加密存储
- 密钥存储位置:加密密钥默认存放在
/etc/core/key路径下的harbor-core容器内 - 迁移遗漏项:数据库迁移时未同步加密密钥,导致新环境使用不同的密钥
- 解密失败:旧数据使用旧密钥加密,新环境无法用新密钥解密原有凭据
完整解决方案
正确迁移步骤
- 密钥备份:从旧环境获取
/etc/core/key文件内容 - 密钥恢复:将密钥文件内容写入新环境的对应位置
- 权限验证:确保新环境密钥文件权限为600(仅root可读写)
- 服务重启:重启harbor-core服务使新密钥生效
注意事项
- 若迁移后已修改过部分凭据,这些数据将使用新密钥加密,此时恢复旧密钥会导致这些新数据无法解密
- 建议在维护窗口期进行完整迁移,避免出现混合加密的情况
- 对于生产环境,建议提前测试迁移流程
技术原理延伸
Harbor的安全体系采用分层加密策略:
- 数据库层面:敏感字段使用AES256加密
- 传输层面:默认使用TLS加密通信
- 存储层面:镜像数据使用内容信任机制
这种设计虽然提高了安全性,但也意味着密钥管理成为迁移过程中的关键因素。运维人员需要建立完善的密钥保管机制,建议:
- 将密钥纳入备份计划
- 记录密钥变更历史
- 制定密钥轮换策略
总结建议
对于Harbor系统的迁移维护,建议遵循以下最佳实践:
- 完整备份包括数据库和密钥文件在内的所有关键组件
- 在测试环境验证迁移流程
- 记录所有安全相关的配置参数
- 建立完善的变更管理流程
通过理解Harbor的加密机制和采取规范的迁移步骤,可以有效避免类似问题的发生,确保系统迁移后各项功能的正常运行。
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
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 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 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
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
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878