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。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00