MicroK8s中Cert-manager的HTTP-01挑战失败问题分析与解决方案
问题背景
在MicroK8s环境中使用Cert-manager进行Let's Encrypt证书签发时,HTTP-01挑战验证失败是一个常见问题。本文将以一个实际案例为基础,深入分析问题原因并提供完整的解决方案。
环境配置
案例中的环境配置如下:
- 单节点MicroK8s集群
- 使用Nginx Ingress Controller
- 通过pfSense路由器进行端口转发
- 部署了Cert-manager用于自动化证书管理
问题现象
当尝试通过HTTP-01挑战方式获取Let's Encrypt证书时,系统报告404错误而非预期的200响应。具体表现为:
- 从外部网络可以正常访问网站
- 访问/.well-known/acme-challenge/路径时返回404错误
- Cert-manager日志显示"wrong status code '404', expected '200'"
根本原因分析
经过深入排查,发现问题主要由以下因素导致:
-
网络架构问题:集群位于LAN内部,通过pfSense进行NAT转发。默认情况下,pfSense不允许LAN设备通过WAN IP访问LAN服务,导致集群内部的自我检查失败。
-
Ingress Class配置不一致:Cert-manager创建的挑战解析Ingress与主Ingress使用了不同的Ingress Class,可能导致路由规则冲突。
-
路径匹配问题:主Ingress配置了精确路径匹配(Exact)和前缀匹配(Prefix),但没有为/.well-known/acme-challenge/路径预留特殊处理。
解决方案
1. 解决网络访问问题
对于pfSense环境,需要启用"NAT回环"功能,允许内部网络通过公网IP访问内部服务:
- 登录pfSense管理界面
- 导航到系统 > 高级 > 防火墙/NAT
- 启用"NAT回环"选项
- 保存设置并应用更改
2. 统一Ingress Class配置
确保Cert-manager和主Ingress使用相同的Ingress Class:
apiVersion: cert-manager.io/v1
kind: ClusterIssuer
metadata:
name: letsencrypt-issuer
spec:
acme:
email: your-email@example.com
server: https://acme-v02.api.letsencrypt.org/directory
accountKeySecretRef:
name: issuer-account-key
solvers:
- http01:
ingress:
ingressClassName: public
ingressTemplate:
metadata:
annotations:
kubernetes.io/ingress.class: "public"
3. 优化Ingress路径配置
确保主Ingress不会拦截ACME挑战请求:
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
name: main-ingress
annotations:
cert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt-issuer"
spec:
ingressClassName: public
tls:
- hosts:
- example.com
secretName: example-com-tls
rules:
- host: example.com
http:
paths:
- path: /
pathType: Exact
backend:
service:
name: web-service
port:
number: 80
4. 验证配置
完成上述修改后,可以通过以下步骤验证配置:
- 删除现有的Certificate资源
- 重新创建Certificate资源
- 观察Cert-manager日志
- 检查Challenge资源状态
最佳实践建议
-
生产环境考虑:对于生产环境,建议使用DNS-01挑战方式,它更可靠且不需要开放HTTP端口。
-
测试环境验证:在正式申请证书前,先使用Let's Encrypt的staging环境进行测试。
-
监控与告警:设置监控告警,及时发现证书续期失败的情况。
-
资源清理:定期清理失败的Challenge资源,避免资源浪费。
总结
MicroK8s环境中Cert-manager的HTTP-01挑战失败通常由网络配置和Ingress规则冲突导致。通过正确配置网络设备、统一Ingress Class以及优化路径匹配规则,可以解决大多数验证失败问题。理解这些底层机制有助于更好地管理和维护Kubernetes中的证书自动化管理流程。
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