首页
/ acme.sh中如何解决私有DNS验证问题

acme.sh中如何解决私有DNS验证问题

2025-05-02 08:23:42作者:胡唯隽

在使用acme.sh进行证书签发时,当用户使用私有ACME服务器和私有DNS服务器时,可能会遇到DNS验证失败的问题。这是因为acme.sh默认会使用DNS over HTTPS(DOH)服务来验证DNS记录,而私有DNS记录通常不会在公共DNS中发布。

问题背景

acme.sh在进行DNS验证时,默认会通过一组预定义的DOH服务器来检查DNS记录的传播情况。这种设计对于使用公共DNS服务的用户来说非常方便,但对于以下场景的用户会造成困扰:

  1. 使用私有ACME服务器的用户
  2. 使用私有DNS服务器的用户
  3. 内部网络环境中部署的服务

在这些情况下,DNS记录只存在于私有DNS服务器中,公共DOH服务器无法查询到这些记录,导致acme.sh的验证失败。

解决方案

acme.sh提供了--dnssleep参数来解决这个问题。通过指定这个参数,可以:

  1. 跳过DOH验证步骤
  2. 直接使用系统配置的DNS解析器
  3. 等待指定时间让DNS记录在本地网络中传播

使用方法很简单,在acme.sh命令中添加--dnssleep参数并指定等待时间(单位为秒)即可:

acme.sh --issue --dns dns_cf --dnssleep 10

参数详解

--dnssleep参数接受一个数字值,表示等待的秒数。这个值需要根据实际情况进行调整:

  • 对于小型网络环境,10秒通常足够
  • 对于大型分布式DNS系统,可能需要更长时间
  • 对于特别复杂的网络拓扑,可能需要30秒或更久

最佳实践

  1. 首次使用时,建议从较小的值开始测试(如10秒)
  2. 如果验证失败,逐步增加等待时间
  3. 在生产环境中,建议通过测试确定最优的等待时间
  4. 可以将此参数写入自动化脚本中,避免每次手动输入

技术原理

当指定--dnssleep参数时,acme.sh会:

  1. 暂停使用内置的DOH验证机制
  2. 依赖系统的DNS解析配置(/etc/resolv.conf或系统DNS API)
  3. 在指定的时间内等待DNS记录传播
  4. 直接向本地配置的DNS服务器查询验证记录

这种方法更符合私有DNS环境的使用场景,能够有效解决因使用私有DNS而导致的验证失败问题。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
ops-mathops-math
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++
505
42
nop-entropynop-entropy
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
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
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
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
938
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
332
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70