acme.sh DNS验证重试算法的优化方案
2025-05-02 17:42:03作者:翟萌耘Ralph
背景介绍
acme.sh是一个广泛使用的ACME协议客户端,用于自动化获取和管理Let's Encrypt证书。在DNS验证过程中,客户端需要等待DNS记录传播到公共DNS服务器才能完成验证。然而,不同DNS提供商的传播速度差异很大,从几分钟到几小时不等。
现有问题分析
当前acme.sh的DNS验证重试机制存在以下局限性:
- 固定间隔检查:默认每20秒检查一次DNS记录
- 固定超时时间:20分钟后即放弃验证
- 配置不灵活:虽然可以通过
--dnssleep延迟首次检查时间,但无法调整检查间隔和总尝试次数
这种设计在面对GoDaddy等传播较慢的DNS提供商时表现不佳,用户不得不设置过长的--dnssleep值来"确保安全",这既不优雅也不高效。
优化方案设计
针对上述问题,提出以下改进方案:
- 保留原有参数:保持
--dnssleep参数向后兼容 - 新增两个参数:
--dnsvalidateinterval:设置DNS检查间隔时间(默认20秒,范围20-3600秒)--dnsvalidatetries:设置最大尝试次数(默认60次,限制总时间不超过12小时)
- 智能限制:
- 确保总验证时间(间隔×次数)不超过12小时
- 确保最短验证时间不少于20分钟
实现逻辑
改进后的验证流程伪代码如下:
Sleep(dnssleep);
Dnsworked = false;
For (I = 0; ((I < dnsvalidatetries) && (!dnsworked)); ++i) {
If txt records found in public dns then {Dnsworked = true;}
Else {Sleep(dnsvalidateinterval);}
}
If !Dnsworked complain and fail else continue on
实际应用示例
对于GoDaddy这类传播较慢的DNS服务,可以配置:
- 检查间隔:1800秒(30分钟)
- 最大尝试次数:10次(总验证时间5小时)
这种配置既避免了过于频繁的检查,又给予了足够的传播时间,显著提高了验证成功率。
总结
通过引入更灵活的DNS验证参数,acme.sh可以更好地适应不同DNS提供商的传播特性,提高证书颁发的可靠性。这种改进特别有利于那些DNS传播较慢的环境,同时保持了与现有配置的兼容性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134