Rancher Desktop 1.17.1版本中host.docker.internal访问问题的技术分析
在Rancher Desktop 1.17.1版本中,用户报告了一个关于通过host.docker.internal访问Spring Boot REST API的问题。这个问题主要表现为当通过nginx容器代理转发请求到运行在主机上的Spring Boot应用时,会出现连接超时或数据传输中断的情况。
问题现象
用户在使用Docker Compose环境时,配置了nginx容器将特定路径的请求转发到主机上运行的Spring Boot应用。在Rancher Desktop 1.16.0版本中,这种配置工作正常,但在升级到1.17.1版本后,nginx在尝试读取来自host.docker.internal的响应时会出现超时错误。
具体表现为:
- 直接访问Spring Boot应用(通过localhost:8090)可以正常工作
- 通过nginx容器代理访问(通过localhost:8080)时,连接会在数据传输过程中中断
- nginx日志显示"upstream timed out while reading upstream"错误
技术背景
host.docker.internal是Docker提供的一个特殊DNS名称,用于让容器访问主机服务。在Windows和MacOS环境下,这个功能尤为重要,因为它解决了容器与宿主机网络通信的问题。
Spring Boot应用默认使用嵌入式Tomcat服务器,当返回JSON响应时,如果没有明确设置Content-Length头,Tomcat会使用Transfer-Encoding: chunked方式传输数据。这种情况下,响应的结束由特殊的结束块标记,而不是依赖Content-Length。
问题根源
经过技术团队调查,发现问题源于1.17.1版本中对tap-gvisor-vsock组件的降级操作。这个组件负责处理Windows系统下容器与宿主机之间的网络通信,特别是VSOCK协议相关的功能。
在1.17.1版本中,由于这个组件的降级,导致在处理分块传输编码(Transfer-Encoding: chunked)的HTTP响应时出现了问题。当Spring Boot应用返回JSON响应时,nginx无法正确接收完整的响应数据,最终导致超时。
解决方案
该问题已在Rancher Desktop的主分支中修复,并将在1.18版本中正式发布。修复的核心是将tap-gvisor-vsock组件恢复到正常工作版本,确保容器与宿主机之间的网络通信,特别是对于分块传输编码的HTTP响应的处理能够正常进行。
对于急需解决此问题的用户,可以考虑以下临时方案:
- 回退到Rancher Desktop 1.16.0版本
- 在Spring Boot应用中强制设置Content-Length头,避免使用分块传输编码
- 使用开发分支构建的版本
技术启示
这个问题提醒我们,在容器化开发环境中,网络组件的版本兼容性至关重要。特别是涉及到宿主机与容器网络通信的场景,任何底层网络组件的变更都可能影响高级功能的使用。
对于开发人员来说,当遇到类似的网络代理问题时,可以考虑:
- 检查网络组件的版本变更历史
- 尝试不同的HTTP响应格式(如强制使用Content-Length)
- 使用更基础的网络工具(如telnet、curl)进行分层排查
Rancher Desktop团队对此问题的快速响应和修复展现了开源社区解决问题的效率,也为用户提供了可靠的技术支持保障。
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