AdGuardHome DNS响应TTL配置优化指南
2025-05-06 09:55:25作者:平淮齐Percy
DNS响应中的TTL(Time To Live)值是DNS解析结果在客户端缓存的有效时间。AdGuardHome作为一款流行的DNS服务软件,默认对过滤响应设置了10秒的TTL值,这在某些场景下可能需要进行调整优化。
TTL值的作用原理
TTL是DNS记录中的一个重要参数,它决定了DNS解析结果在被客户端或其他DNS服务器缓存的时间长度。较短的TTL意味着客户端会频繁重新查询,确保获取最新的解析结果;较长的TTL则可以减少DNS查询次数,提高响应速度但可能延迟变更生效。
AdGuardHome的默认配置
AdGuardHome出于安全考虑,对过滤的DNS响应默认设置了10秒的TTL。这一保守设置确保了当过滤规则更新时,客户端能较快地获取最新结果。然而在某些特定场景下,如:
- 高并发环境
- 移动网络环境
- 企业内部网络
- 低变更频率的域名
这个默认值可能显得过于激进,会导致不必要的重复查询,增加服务器负载和响应延迟。
配置自定义TTL值
AdGuardHome允许管理员通过修改配置文件来自定义过滤响应的TTL值。具体配置项为filtering.blocked_response_ttl,该值以秒为单位。
建议的配置策略:
- 对于频繁变更的域名:保持较低TTL(10-60秒)
- 对于稳定不变的域名:可设置较高TTL(3600秒或更长)
- 平衡场景:建议300-600秒的折中值
性能影响评估
调整TTL值会对系统产生多方面影响:
- 服务器负载:TTL增加会减少查询频率,降低服务器压力
- 响应速度:客户端缓存时间延长,整体响应速度提升
- 规则更新延迟:过滤规则变更后,客户端需要更长时间才能生效
- 网络流量:减少重复查询可以节省带宽
管理员应根据实际网络环境和业务需求,在性能和实时性之间找到最佳平衡点。
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
661