CoreDNS中实现Split DNS配置的技术解析
2025-05-17 03:16:23作者:滕妙奇
前言
在企业网络环境中,Split DNS(分割DNS)是一种常见的需求,它允许根据客户端IP地址返回不同的DNS解析结果。本文将通过一个实际案例,深入分析如何在CoreDNS中正确配置Split DNS功能,并解释其中的关键技术和常见误区。
Split DNS的基本原理
Split DNS的核心思想是根据查询来源的不同返回差异化的DNS记录。典型应用场景包括:
- 内网用户访问内部域名时返回内网IP
- 外网用户访问相同域名时返回公网IP
- 特定部门或区域用户访问特殊资源
初始配置的问题分析
在初始配置中,作者尝试通过两个server块实现Split DNS:
- 第一个server块(example.com:53)处理所有example.com域名的查询
- 第二个server块(example.com:5302)包含view插件,期望只对特定IP(10.1.1.1和10.2.2.2)返回特殊记录
然而实际运行中发现,host3.example.com的记录对所有客户端都返回了25.25.25.3,这与预期不符。
问题根源:forward插件的行为特性
关键问题在于对forward插件工作原理的理解不足。当使用forward插件时:
- 查询从第一个server块转发到第二个server块时
- 查询的源IP会变为CoreDNS服务器本身的IP(通常是127.0.0.1)
- 原始客户端的IP信息丢失
- 导致view插件中的client_ip()判断始终基于本地回环地址
正确的配置方案
修正后的配置将view判断逻辑上移到第一个接收请求的server块:
example.com:53 {
bind 0.0.0.0
loadbalance round_robin
view split-dns {
expr client_ip() in ["10.1.1.1","10.2.2.2"]
}
template IN ANY host3.example.com {
answer "host3.example.com 60 IN A 25.25.25.3"
}
forward example.com 127.0.0.1:5302
errors
}
example.com:5302 {
bind lo
template IN ANY host1.example.com {
answer "host1.example.com 60 IN A 25.25.25.1"
}
template IN ANY host2.example.com {
answer "host1.example.com 60 IN A 25.25.25.2"
}
forward . 127.0.0.1:5301
errors
}
这种结构调整确保了:
- 客户端IP信息在最初接收请求时就进行判断
- 只有符合条件的客户端才会得到host3的特殊记录
- 其他记录(hos1和host2)保持对所有客户端可用
最佳实践建议
- IP判断前置:将客户端IP的判断逻辑尽量放在处理链的最前端
- 明确转发策略:清楚了解forward插件会改变查询源IP的特性
- 模块化设计:将不同功能的DNS记录处理分离到不同的server块中
- 测试验证:使用dig等工具从不同源IP测试验证Split DNS效果
总结
CoreDNS作为一款灵活的DNS服务器,通过view和forward等插件的组合,能够实现复杂的Split DNS场景。关键在于理解插件间的工作机制和数据流变化,合理设计配置结构。本文分析的案例展示了如何正确处理客户端IP信息的传递,为类似需求提供了可参考的实现方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134