Plausible Analytics自托管环境下邮件代理配置问题解析
2025-05-09 16:27:20作者:郦嵘贵Just
背景介绍
在使用Plausible Analytics进行自托管部署时,邮件服务配置是一个常见的技术挑战。特别是在企业内部环境中,当邮件服务器使用自签名证书时,系统默认的安全策略会导致邮件发送失败。本文将深入分析这一问题,并提供多种解决方案。
问题现象
在Plausible Analytics v2.1.4版本中,当配置使用内部邮件服务器(如Postfix)时,如果该服务器使用自签名证书,系统会报错并中断连接。错误日志显示TLS握手失败,原因是"Bad Certificate"。
典型错误信息如下:
TLS :client: In state :wait_cert_cr at ssl_handshake.erl:2172 generated CLIENT ALERT: Fatal - Bad Certificate
技术分析
Plausible Analytics默认使用Bamboo.Mua作为邮件适配器,该适配器对证书验证有严格要求。当遇到自签名证书时,系统会出于安全考虑拒绝建立连接。这是Erlang/OTP SSL模块的默认行为,旨在防止中间人攻击。
解决方案
方案一:使用Bamboo.SMTPAdapter替代
这是最简单的解决方案,通过环境变量切换邮件适配器:
MAILER_ADAPTER=Bamboo.SMTPAdapter
SMTP_HOST_ADDR=mail.lan
SMTP_HOST_PORT=25
SMTP_HOST_SSL_ENABLED=false
SMTP_HOST_TLS_ENABLED=false
EXTRA_CONFIG_PATH="/app/my_config.exs"
并在额外配置文件中添加:
config :plausible, Plausible.Mailer,
tls: false
方案二:配置Mua适配器信任自签名证书
如果需要继续使用Bamboo.Mua适配器,可以通过以下方式配置:
- 将自签名证书文件挂载到容器中
- 在配置文件中指定证书路径
config :plausible, Plausible.Mailer,
ssl: [cacertfile: '/path/to/certificate.pem']
config :mua, persistent_term: true
方案三:禁用证书验证(不推荐用于生产环境)
对于测试环境,可以临时禁用证书验证:
config :plausible, Plausible.Mailer,
ssl: [verify: :verify_none]
最佳实践建议
- 对于生产环境,建议使用受信任的CA签名证书
- 如果必须使用自签名证书,应采用方案二,明确指定信任的证书
- 方案三仅适用于测试环境,存在安全风险
- 定期更新证书,确保证书没有过期
总结
Plausible Analytics在自托管环境下与使用自签名证书的邮件服务器集成时,需要特别注意SSL/TLS配置。通过合理配置适配器参数,可以解决证书验证问题,同时兼顾系统安全性。建议管理员根据实际环境安全要求,选择最适合的解决方案。
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 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 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 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 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 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
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