Docker 28.0版本DNS解析问题分析与解决方案
在Docker 28.0版本升级后,部分用户遇到了容器内DNS解析失效的问题。本文将深入分析这一问题的成因,并提供多种解决方案。
问题现象
当用户将Docker升级到28.0.0及以上版本后,容器内部无法解析域名。典型表现为:
- 执行
docker exec -it [容器] ping google.com返回"ping: bad address" - 容器内网络连接正常(可以ping通IP地址)
- 影响范围可能涉及所有容器
问题根源
此问题的根本原因在于Docker 28.0.0版本对DNS处理机制的变更:
-
DNS回退机制移除:在28.0.0之前,当宿主机没有配置DNS服务器时,Docker会默认使用Google的公共DNS(8.8.8.8和8.8.4.4)。新版本移除了这一回退机制。
-
系统配置依赖:新版本更严格地依赖宿主机的DNS配置。如果宿主机缺少有效的DNS配置,容器将无法进行域名解析。
-
systemd-resolved冲突:在使用Pi-hole等本地DNS服务器的环境中,常见的systemd-resolved服务可能被禁用,导致/etc/resolv.conf文件缺失或无效。
解决方案
根据不同的使用场景,我们提供以下几种解决方案:
方案一:修复宿主机DNS配置(推荐)
对于使用systemd-resolved的系统:
sudo ln -sf ../run/systemd/resolve/stub-resolv.conf /etc/resolv.conf
对于使用Pi-hole等本地DNS的情况:
- 重新启用systemd-resolved服务
- 仅禁用stub解析器(保留完整功能)
方案二:配置Docker守护进程DNS
编辑Docker配置文件(通常位于/etc/docker/daemon.json),添加:
{
"dns": ["8.8.8.8", "8.8.4.4"]
}
或使用Pi-hole的IP地址替代Google DNS。
方案三:为单个容器指定DNS
在docker-compose文件中为特定服务配置DNS:
services:
myservice:
dns: 192.168.1.100
# 其他配置...
方案四:创建专用桥接网络
对于复杂环境,可以创建专用桥接网络并配置DNS:
docker network create --driver=bridge --subnet=192.168.100.0/24 --gateway=192.168.100.1 --dns=192.168.1.100 mynetwork
最佳实践建议
-
保持宿主机DNS配置完整:即使不使用systemd-resolved,也应确保/etc/resolv.conf有效。
-
环境隔离:生产环境中建议使用专用DNS服务器,而非公共DNS。
-
版本升级检查:在升级Docker前,检查DNS相关配置是否兼容新版本。
-
监控机制:实施DNS解析监控,及时发现解析失败情况。
总结
Docker 28.0.0版本的DNS处理机制变更虽然提高了安全性,但也带来了兼容性挑战。通过理解新机制的工作原理,并采取适当的配置调整,用户可以确保容器网络功能不受影响。对于使用本地DNS服务器(如Pi-hole)的环境,特别注意systemd-resolved服务的配置是关键。
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
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
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01