Apache APISIX 中 GCP 密钥管理器 SSL 证书验证问题解析
问题背景
在使用 Apache APISIX 3.11.0 版本集成 Google Cloud Platform (GCP) 密钥管理器时,当配置了 ssl_verify 为 true 且同时设置了 ssl_trusted_certificate 参数时,系统会出现证书验证失败的问题。具体表现为返回 401 未授权错误,并在错误日志中显示"unable to get local issuer certificate"的证书验证失败信息。
问题现象
当开发者按照标准流程配置 APISIX 与 GCP 密钥管理器的集成时,如果启用了 SSL 证书验证功能,系统会无法正常获取 OAuth 访问令牌,导致后续的密钥获取操作失败。错误日志中会明确显示本地颁发机构证书获取失败的信息。
技术分析
这个问题本质上是一个 SSL/TLS 证书链验证问题。当 APISIX 尝试与 GCP 的 OAuth 服务进行通信以获取访问令牌时,系统需要验证 GCP 服务器的证书。验证过程需要:
- 服务器提供的证书
- 中间证书颁发机构的证书
- 根证书颁发机构的证书
在默认配置下,APISIX 可能无法找到完整的证书链来完成验证过程,特别是当运行环境缺少某些系统根证书时。
解决方案
经过测试验证,在 APISIX 3.11.0 版本中,可以通过以下配置解决此问题:
apisix:
ssl:
ssl_trusted_certificate: /etc/ssl/certs/ca-certificates.crt
这个配置指定了系统信任的证书存储路径,通常包含了大多数公共证书颁发机构的根证书。在 Docker 环境中,这个路径通常包含了完整的证书链,能够满足与 GCP 服务通信时的证书验证需求。
最佳实践建议
-
证书管理:确保你的 APISIX 实例能够访问完整的证书链。在生产环境中,可以考虑定期更新证书文件。
-
版本兼容性:确认你使用的 APISIX 版本已经包含了相关修复。3.11.0 版本已经验证可以正常工作。
-
安全权衡:虽然将
ssl_verify设置为 false 可以临时解决问题,但这会降低安全性,不建议在生产环境中使用。 -
环境一致性:在不同环境(开发、测试、生产)中保持证书配置的一致性,避免因环境差异导致的问题。
总结
SSL/TLS 证书验证是保障系统间通信安全的重要机制。通过正确配置 ssl_trusted_certificate 参数,开发者可以在保持安全性的同时,实现 APISIX 与 GCP 密钥管理器的无缝集成。这个问题也提醒我们,在现代微服务架构中,正确处理证书链验证是确保系统间可靠通信的关键环节。
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