Kong网关中Cert-Manager证书自动更新失效问题解析与解决方案
2025-05-02 14:04:52作者:廉皓灿Ida
问题背景
在使用Kong API网关与Cert-Manager进行TLS证书管理时,许多用户遇到了一个典型问题:当证书接近到期时,Cert-Manager能够成功创建新的证书请求并从Let's Encrypt获取新证书,但最终未能将新证书更新到Kong网关使用的Secret中。这导致Kong继续使用过期的旧证书,可能造成服务中断。
技术原理分析
Cert-Manager作为Kubernetes中的证书管理工具,其工作流程通常包括以下几个关键步骤:
- 监控证书有效期并触发续期
- 创建CertificateRequest资源
- 通过ACME协议与证书颁发机构通信
- 生成包含新证书的临时Secret
- 将最终证书更新到目标Secret
在Kong网关环境中,这一流程可能在最后一步出现异常。根本原因在于Kong对Secret的特殊处理机制。Kong会缓存Secret内容以提高性能,这导致即使Cert-Manager成功更新了Secret,Kong也可能继续使用缓存中的旧证书。
详细解决方案
方案一:配置Kong的证书轮换检测
通过调整Kong的配置参数,可以优化其证书检测行为:
# 在Kong的ConfigMap或部署配置中添加
db_update_frequency: 1 # 设置更频繁的数据库轮询间隔
db_update_propagation: 1 # 减少变更传播延迟
方案二:强制Kong重新加载证书
当证书更新后,可以通过以下方式触发Kong重新加载:
- 使用Kong Admin API发送重新加载请求:
curl -i -X POST http://kong-admin:8001/certificates
- 或者通过重启Kong Pod的方式强制重新加载配置:
kubectl rollout restart deployment/kong -n kong
方案三:优化Cert-Manager配置
确保Cert-Manager的配置正确指向Kong使用的Secret:
apiVersion: cert-manager.io/v1
kind: Certificate
metadata:
name: kong-certificate
spec:
secretName: kong-cert-secret # 必须与Kong配置中的Secret名称一致
issuerRef:
name: letsencrypt-prod
kind: ClusterIssuer
dnsNames:
- example.com
最佳实践建议
- 监控与告警:设置对证书有效期和更新状态的监控,确保能及时发现续期问题
- 测试环境验证:在非生产环境提前测试证书续期流程
- 版本兼容性:保持Kong和Cert-Manager版本的兼容性,定期升级到稳定版本
- 多副本考虑:在Kong多副本部署时,确保所有实例都能及时获取证书更新
故障排查步骤
当遇到证书更新问题时,可以按照以下步骤排查:
- 检查Cert-Manager日志:
kubectl logs -n cert-manager deploy/cert-manager
- 验证Certificate资源状态:
kubectl get certificate -n kong
- 检查目标Secret的更新时间戳:
kubectl get secret kong-cert-secret -n kong -o yaml
- 确认Kong是否正确加载了新证书:
kubectl exec -it kong-pod -n kong -- kong hybrid gen certs list
通过以上分析和解决方案,大多数Cert-Manager与Kong集成时的证书更新问题都能得到有效解决。关键在于理解两个组件之间的交互机制,并针对性地调整配置参数。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147