Kong升级过程中PostgreSQL DNS解析问题的深度分析与解决方案
问题背景
在Kong网关从3.7.1版本升级到3.9.0版本的过程中,许多用户遇到了PostgreSQL DNS解析失败的问题。这个问题不仅出现在3.9.0版本,在3.8.0版本中也同样存在。当执行kong migrations list、kong migrations up或kong migrations finish命令时,系统会报告DNS解析超时错误,尽管从Pod内部手动执行nslookup命令可以正常解析PostgreSQL的主机名。
问题现象
典型的错误信息表现为:
[PostgreSQL error] failed to retrieve PostgreSQL server_version_num: [cosocket] DNS resolution failed: DNS server error: failed to receive reply from UDP server 10.0.0.10:53: timeout
而手动测试DNS解析却能正常工作:
nslookup psql-hcp-apim-dmz-cp-dev-centralus.postgres.database.azure.com
Server: 10.0.0.10
Address: 10.0.0.10#53
Non-authoritative answer:
Name: psql-hcp-apim-dmz-cp-dev-centralus.privatelink.postgres.database.azure.com
Address: 10.15.34.69
技术分析
1. DNS解析机制差异
Kong在内部使用cosocket进行DNS解析,这与系统级的nslookup使用不同的解析机制。cosocket是OpenResty提供的一种非阻塞socket实现,它有自己的DNS解析逻辑和超时设置。
2. 超时设置问题
Kong的DNS客户端可能在处理超时方面存在问题,特别是在高延迟或网络不稳定的环境中。当DNS服务器响应稍慢时,Kong可能过早地放弃了等待响应。
3. DNS缓存问题
有迹象表明Kong可能在重用已关闭的网络连接或缓存了过时的DNS记录,导致后续请求失败。这在Kubernetes环境中尤为明显,因为Pod重建后网络环境可能发生变化。
解决方案
1. 启用新DNS客户端
尝试使用Kong的新DNS客户端实现:
KONG_NEW_DNS_CLIENT=on kong migrations list
这个环境变量可以放在Kubernetes部署配置中,适用于所有Kong相关的Pod和Job。
2. 调整DNS配置
在Kubernetes环境中,可以调整Pod的DNS配置:
- 修改
ndots设置(在/etc/resolv.conf中):
options ndots:2
- 增加DNS重试次数:
KONG_DNS_RESOLVER_OPTIONS="{\"retrans\":3}"
3. 完整配置示例
对于Kubernetes部署,可以在Deployment或Job的env部分添加:
env:
- name: KONG_NEW_DNS_CLIENT
value: "on"
- name: KONG_DNS_RESOLVER_OPTIONS
value: '{"retrans":3,"timeout":1000}'
4. 临时解决方案
如果问题持续存在,可以考虑以下临时方案:
- 完全删除并重建Pod,而不是等待它自动重启
- 在迁移前确保DNS缓存被清除
- 考虑使用IP地址而非主机名连接PostgreSQL(不推荐长期使用)
预防措施
- 在升级前,先在测试环境中验证DNS解析是否正常
- 监控DNS解析时间,确保网络延迟在可接受范围内
- 考虑使用Kubernetes的DNS缓存服务(如NodeLocal DNSCache)来提高DNS解析的可靠性
总结
Kong升级过程中的DNS解析问题通常与内部DNS客户端实现和网络环境配置有关。通过启用新DNS客户端、调整DNS参数和优化Kubernetes网络配置,大多数情况下可以解决这些问题。对于关键生产环境,建议在升级前充分测试,并准备好回滚方案。
随着Kong版本的更新,这些问题有望在未来的版本中得到根本解决。建议关注Kong的官方更新日志,及时获取最新的修复信息。
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
new-apiAI模型聚合管理中转分发系统,一个应用管理您的所有AI模型,支持将多种大模型转为统一格式调用,支持OpenAI、Claude、Gemini等格式,可供个人或者企业内部管理与分发渠道使用。🍥 A Unified AI Model Management & Distribution System. Aggregate all your LLMs into one app and access them via an OpenAI-compatible API, with native support for Claude (Messages) and Gemini formats.JavaScript01
idea-claude-code-gui一个功能强大的 IntelliJ IDEA 插件,为开发者提供 Claude Code 和 OpenAI Codex 双 AI 工具的可视化操作界面,让 AI 辅助编程变得更加高效和直观。Java01
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.Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00