深入分析cert-manager中HTTP-01挑战404错误的排查与解决
2025-05-18 19:21:04作者:丁柯新Fawn
在Kubernetes环境中使用cert-manager进行证书管理时,HTTP-01挑战过程可能会出现404错误。本文将通过一个实际案例,详细分析这类问题的排查思路和解决方法。
问题现象
用户在使用cert-manager 1.13.2版本(后升级至1.14.5)时,部署了三组相似的Ingress资源,其中两组工作正常,但第三组始终无法完成证书签发。具体表现为:
- 挑战pod正常运行,日志显示已成功接收挑战请求
- 直接访问挑战pod IP或通过Ingress访问挑战路径均返回404错误
- cert-manager持续报告"wrong status code '404', expected '200'"错误
排查过程
初步验证
首先验证了挑战pod的基本功能:
- 确认pod处于运行状态
- 通过curl直接访问pod IP和端口,确认404响应来自pod本身
- 检查pod日志,发现确实记录了挑战请求
环境对比
对比工作正常和不正常的Ingress配置,发现两者几乎完全相同,唯一的区别是主机名不同。这表明问题可能不在Ingress配置本身,而是与环境中的其他因素有关。
深入分析
通过进一步排查发现:
- 系统中存在一个遗留的nginx服务,专门用于处理ACME挑战
- 该服务配置了/.well-known/acme-challenge/路径的Ingress规则
- 这个遗留配置与新部署的cert-manager挑战pod产生了冲突
问题根源
问题的根本原因在于路径冲突:
- cert-manager创建的挑战pod虽然运行,但由于遗留Ingress规则的存在,无法正确接收和响应挑战请求
- 外部请求被遗留的nginx服务拦截,而该服务没有对应的挑战token,因此返回404
- 即使直接访问挑战podIP,也因为某种原因(可能是内部路由或配置)无法获取正确的挑战响应
解决方案
最终解决方案非常简单:
- 删除包含遗留nginx服务的整个namespace
- 移除所有相关的Ingress规则
- cert-manager立即开始正常工作,顺利完成挑战并签发证书
经验总结
- 环境清理:在部署新服务前,确保清理所有相关的遗留配置
- 路径冲突检查:当出现404错误时,不仅要检查目标服务,还要检查是否有其他服务可能拦截相同路径
- 分层验证:从podIP直接访问可以帮助确定问题是出在服务本身还是路由层面
- 日志分析:即使日志显示请求已接收,也要确认请求是否被正确处理
最佳实践建议
- 在部署cert-manager前,全面检查环境中是否存在其他ACME挑战处理机制
- 使用命名空间隔离不同的ACME挑战处理服务
- 定期清理不再使用的测试资源
- 考虑使用DNS-01挑战方式,可以避免HTTP路径相关的冲突问题
通过这个案例,我们可以看到Kubernetes环境中配置冲突可能导致cert-manager工作异常。系统化的排查方法和对环境的全面了解是解决这类问题的关键。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
最新内容推荐
全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
630
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
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++
649
270
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
296
107
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210