OpenWrt 24.10.0 版本中 VLAN 配置问题解析
2025-05-09 07:24:20作者:滕妙奇
在 OpenWrt 24.10.0 版本升级后,部分用户反馈 VLAN 配置会导致网络端口失效的问题。本文将从技术角度深入分析这一现象的原因和解决方案。
问题现象
用户在 BT Home Hub 5A 设备上升级到 OpenWrt 24.10.0 后,按照以往方式配置 VLAN 时发现:
- 配置 VLAN 后所有网络端口停止工作
- 无法通过任何网络接口访问路由器
- 必须通过硬件复位才能恢复设备
具体配置步骤中,用户在网桥(br-lan)中添加了 eth0 接口并设置了 VLAN 过滤规则,这在前一版本(23.05.2)中工作正常。
根本原因
这一问题源于 OpenWrt 24.10.0 版本中网络架构的重大变更 - 从传统的 swconfig 迁移到了新的 DSA(分布式交换机架构)。这一变更影响了 VLAN 的配置方式:
- 架构差异:在 DSA 架构下,主接口不再是传统的以太网接口加 VLAN 的方式
- 配置方式变化:DSA 要求不同的 VLAN 配置方法,特别是不能将 eth0 直接添加到网桥中
解决方案
针对这一问题,正确的 VLAN 配置方法应为:
- 避免将 eth0 直接加入网桥:这是 DSA 架构下的关键差异点
- 直接在网桥上配置 VLAN:通过 br-lan 网桥设备配置 VLAN 过滤规则
- 接口绑定:将需要 VLAN 功能的接口绑定到带有 VLAN 标记的网桥子接口(如 br-lan.6)
技术背景
DSA 架构是 Linux 内核中较新的网络交换机抽象层,相比传统 swconfig 具有以下优势:
- 更好的硬件支持:能够更充分地利用现代交换芯片的功能
- 更一致的配置接口:提供标准化的配置方式
- 更灵活的 VLAN 处理:支持更复杂的网络拓扑
配置建议
对于从旧版本升级的用户,建议:
- 全新配置:避免直接恢复旧版配置备份
- 参考新版文档:仔细阅读 OpenWrt 24.10.0 的 DSA 相关文档
- 分步验证:先配置基本网络功能,再逐步添加 VLAN 等高级功能
总结
OpenWrt 24.10.0 的网络架构升级虽然带来了短期的配置调整需求,但从长远看将提供更好的性能和功能支持。用户在升级后遇到 VLAN 问题时,应特别注意 DSA 架构下的新配置要求,避免沿用旧版的配置习惯。
对于网络管理员而言,理解 DSA 架构的工作原理将有助于更好地利用 OpenWrt 的强大功能,构建更稳定高效的网络环境。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219