DDEV项目中PHP旧版本安装的SSL证书问题解析
2025-06-26 07:40:29作者:尤峻淳Whitney
问题背景
在使用DDEV容器化开发环境时,部分企业用户发现当项目需要使用较旧版本的PHP(如7.2、7.3、7.4)时,会遇到SSL证书验证失败的问题。这主要发生在企业网络环境中,特别是那些使用Zscaler等企业级安全解决方案的环境。
问题根源
该问题的核心在于DDEV v1.24版本对Docker镜像进行了优化和精简,导致在构建过程中SSL证书的安装顺序发生了变化。具体表现为:
- 在构建包含旧版PHP的容器时,系统会尝试从packages.sury.org获取PHP包
- 由于企业网络环境需要特定的CA证书才能建立安全连接
- 但此时用户通过pre.Dockerfile提供的自定义证书尚未被加载
- 导致apt-get更新失败,PHP安装过程中断
技术细节
在DDEV v1.23.5及更早版本中,构建流程会先处理pre.Dockerfile中的指令,然后再安装PHP。但在v1.24中,这个顺序被调整,导致证书安装发生在PHP安装之后。
典型的pre.Dockerfile内容如下:
COPY certificates/* /usr/local/share/ca-certificates
RUN update-ca-certificates
解决方案
DDEV团队已经通过PR修复了这个问题,主要调整了Dockerfile的构建顺序,确保:
- 用户自定义的pre.Dockerfile指令优先执行
- 证书更新在PHP安装之前完成
- 保证后续的apt-get操作能够通过企业网络的安全验证
临时解决方案
在等待新版发布期间,用户可以:
- 使用DDEV的HEAD版本进行测试
- 或者回退到v1.23.5稳定版本
最佳实践建议
对于企业开发环境,特别是那些有严格网络安全要求的场景,建议:
- 始终在项目中包含必要的CA证书
- 定期测试不同PHP版本的兼容性
- 关注DDEV的版本更新日志,特别是涉及安全性和构建流程的变更
总结
这个问题展示了容器化开发环境中网络安全性配置的重要性,特别是在企业环境中。DDEV团队快速响应并修复了构建顺序问题,体现了开源社区对用户体验的重视。对于依赖特定网络配置的开发团队,保持对这类问题的关注并及时更新工具链是保证开发效率的关键。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
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
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218