Eclipse Che 企业网络环境下 GitHub Token 添加问题解析
问题背景
在企业级开发环境中,Eclipse Che 作为云原生IDE平台,经常需要部署在受网络保护的内网环境中。近期有用户反馈在 Eclipse Che 7.98 版本中,当配置了企业网络设置后,添加 GitHub 个人访问令牌(PAT)时会出现连接超时问题,导致UI界面响应缓慢。
问题现象
用户报告的具体表现为:
- 在配置了企业网络设置的 Eclipse Che 环境中,添加 GitHub 令牌后出现"HTTP connect timed out"错误
- 错误日志显示 Che 服务器无法连接到 GitHub API 进行令牌验证
- UI界面在添加令牌后需要等待很长时间才能重新响应
根本原因分析
经过深入排查,发现问题的根本原因在于:
-
网络策略配置不当:用户虽然正确配置了网络服务的地址(
squid.squid.svc.cluster.local:8080),但在 Kubernetes NetworkPolicy 中错误地使用了网络服务的端口而非 Pod 的实际端口,导致网络连接被阻断。 -
Java HTTP 客户端网络配置:Eclipse Che 7.98 版本使用了 Java 的 HttpClient 进行 GitHub API 调用,但该客户端默认不会自动继承系统网络设置,需要显式配置。
-
网络验证机制:Che 服务器在添加 GitHub 令牌时会立即尝试验证令牌有效性,这一验证过程需要通过企业网络访问 GitHub API,而网络策略的错误配置导致了连接失败。
解决方案
针对这一问题,我们推荐以下解决方案:
1. 正确配置网络策略
确保 Kubernetes NetworkPolicy 允许 Che 服务器 Pod 访问网络服务的正确端口。需要检查:
- 网络服务(Pod)实际监听的端口
- NetworkPolicy 中配置的端口是否匹配网络 Pod 端口
- 确保网络策略应用于正确的命名空间
2. 完整网络配置
在 CheCluster CRD 中,除了基本的网络URL配置外,还应确保以下配置完整:
spec:
components:
cheServer:
network:
nonNetworkHosts:
- 127.0.0.0/8
- 10.0.0.0/8
- 172.16.0.0/12
- 192.168.0.0/16
- .hm.dm.ad
- localhost
- .svc.cluster.local
- .svc
port: '8080'
url: http://squid.squid.svc.cluster.local
3. Java 客户端网络设置
对于 Java 应用的网络配置,可以通过以下方式确保 HttpClient 使用网络设置:
- 通过环境变量设置:
env:
- name: JAVA_OPTS
value: >-
-Dhttp.networkHost=squid.squid.svc.cluster.local
-Dhttp.networkPort=8080
-Dhttps.networkHost=squid.squid.svc.cluster.local
-Dhttps.networkPort=8080
-Dhttp.nonNetworkHosts="localhost|127.0.0.1|10.*|*.svc|*.svc.cluster.local"
- 程序代码中显式配置: 对于使用 Java HttpClient 的代码,可以显式创建带网络设置的 HttpClient:
HttpClient client = HttpClient.newBuilder()
.network(NetworkSelector.of(new InetSocketAddress("squid.svc.cluster.local", 8080)))
.build();
最佳实践建议
- 网络策略验证:在配置网络设置前,先使用临时 Pod 测试网络服务的可达性:
kubectl run -it --rm test-network --image=curlimages/curl -- curl -x http://squid.squid.svc.cluster.local:8080 https://api.github.com
-
分阶段验证:
- 先验证基础网络连接
- 再验证网络配置
- 最后验证 GitHub API 访问
-
日志级别调整:在排查问题时,可以临时提高 Che 服务器的日志级别,获取更详细的网络连接信息。
-
版本兼容性:注意不同 Che 版本对网络处理方式的差异,7.93 版本与 7.98 版本在 HttpClient 实现上有所不同。
总结
企业网络环境下的 Eclipse Che 部署需要特别注意网络策略和网络配置的完整性。通过正确配置 NetworkPolicy、完善网络设置以及确保 Java 应用正确使用网络设置,可以有效解决 GitHub 令牌添加时的连接问题。建议在实施前进行充分的测试验证,确保各组件间的网络连通性。
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