1Panel项目中三级域名申请SSL证书失败问题解析
2025-05-06 12:08:15作者:柯茵沙
问题背景
在使用1Panel面板(v1.10.22-lts版本)时,用户尝试为三级域名(C.B.A.cn)申请免费SSL证书时遇到了验证失败的问题。系统返回的错误信息表明无法在阿里云DNS中找到对应的二级域名(B.A.cn)区域记录。
问题原因分析
-
DNS验证机制:Let's Encrypt等证书颁发机构在验证域名所有权时,通常需要在DNS记录中添加特定的TXT记录(_acme-challenge子域名)。对于三级域名,验证系统会尝试查找二级域名的DNS区域。
-
阿里云DNS限制:当使用阿里云DNS进行验证时,系统要求必须存在对应的DNS托管区域。对于三级域名C.B.A.cn,系统会查找B.A.cn的DNS区域,如果该区域不存在于阿里云DNS中,验证就会失败。
-
1Panel的验证流程:1Panel默认会尝试通过DNS验证方式申请证书,这对于三级域名可能存在特殊要求。
解决方案
-
使用HTTP验证方式:在1Panel申请证书时,选择"跳过DNS验证"选项,改为使用HTTP验证方式。这种方式需要在Web服务器上放置特定的验证文件。
-
DNS区域托管:确保二级域名(B.A.cn)的DNS区域在阿里云DNS中被正确托管。这需要:
- 在阿里云DNS控制台添加B.A.cn域名
- 设置正确的NS记录
- 等待DNS完全生效
-
手动DNS验证:对于复杂的域名结构,可以考虑:
- 手动在DNS提供商处添加_acme-challenge记录
- 使用支持手动DNS验证的证书申请工具
- 完成验证后再导入证书到1Panel
最佳实践建议
-
域名规划:在项目初期就规划好域名结构,避免使用过多层级的子域名。
-
DNS管理:将所有相关层级的域名都托管在同一个DNS服务商处,减少验证复杂度。
-
证书申请策略:
- 对于测试环境,可以使用自签名证书
- 对于生产环境,考虑使用通配符证书(*.B.A.cn)
- 定期检查证书有效期,设置自动续期
-
1Panel配置:保持1Panel版本更新,新版本可能包含对复杂域名验证的改进。
通过理解这些技术原理和解决方案,用户可以更顺利地完成三级域名的SSL证书申请工作,确保网站的安全访问。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
631
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
481
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
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++
649
270
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
297
110
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211