Glance项目DNS解析问题排查与解决方案
2025-05-09 18:07:57作者:宣聪麟
问题背景
在使用Glance项目(一个基于Docker的仪表盘应用)时,用户遇到了"Failed to retrieve any content"的错误提示。该问题表现为所有小部件都无法加载内容,初步诊断显示DNS解析存在异常。
问题现象
用户通过两种方式运行诊断命令,得到了不同的结果:
- 在运行的容器内执行诊断命令时,DNS解析完全失败,所有域名解析请求都返回"server misbehaving"错误
- 使用临时容器运行诊断命令时,部分域名解析成功,但某些特定域名仍然解析失败
根本原因分析
经过深入排查,发现导致该问题的原因有两个:
- 网络设备内容过滤干扰:用户网络中的Ubiquiti交换机启用了内容过滤功能,这导致部分域名解析请求被拦截或修改
- 防火墙规则配置不当:Synology NAS上的防火墙规则未正确更新,导致Glance容器无法正常访问外部网络资源
解决方案
针对上述问题,我们建议采取以下解决步骤:
1. 检查并调整网络设备设置
- 登录Ubiquiti交换机管理界面
- 找到内容过滤/安全策略相关设置
- 临时禁用内容过滤功能进行测试
- 确认问题是否解决后,可选择性重新启用部分过滤规则
2. 更新防火墙配置
- 登录Synology NAS管理界面
- 进入防火墙设置页面
- 确保Glance容器使用的IP地址被正确添加到允许列表中
- 检查出站规则是否允许DNS查询(UDP 53端口)和HTTPS流量(TCP 443端口)
3. 备用解决方案:强制指定DNS服务器
如果上述方法无法完全解决问题,可以在docker-compose.yml中显式指定DNS服务器:
services:
glance:
dns:
- 1.1.1.1 # 公共DNS服务
- 8.8.8.8 # 备用DNS服务
技术原理
在Docker环境中,DNS解析通常遵循以下路径:
- 容器默认使用宿主机的DNS配置
- Docker会创建一个内部DNS服务器(127.0.0.11)来处理容器间的名称解析
- 对于外部域名,请求会被转发到宿主机的DNS服务器
当出现"server misbehaving"错误时,通常意味着:
- 内部DNS服务器无法正常工作
- 上游DNS服务器返回了异常响应
- 网络策略阻止了DNS查询
预防措施
为避免类似问题再次发生,建议:
- 定期检查网络设备的过滤规则
- 维护最新的防火墙策略
- 在关键容器中显式配置可靠的DNS服务器
- 实施网络连接监控,及时发现解析异常
总结
Glance项目的DNS解析问题通常与网络环境配置相关,通过系统性的排查和调整,可以有效解决此类问题。理解Docker网络架构和DNS解析机制,有助于快速定位和解决类似故障。
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
最新内容推荐
海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
667
153
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
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++
660
303
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
321
🔥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
63
19
🎉 (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
1.19 K
651
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866