Docker 28.0版本DNS解析问题分析与解决方案
2025-04-29 06:03:06作者:彭桢灵Jeremy
在Docker 28.0版本发布后,部分用户在升级后发现容器内无法进行DNS解析的问题。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
用户升级到Docker 28.0后,容器内执行ping命令时出现"bad address"错误,表明DNS解析失败。典型表现为:
- 容器内无法解析域名(如google.com)
- 直接ping IP地址可以成功
- 影响所有容器和所有网络
根本原因
Docker 28.0版本对DNS处理机制进行了重要变更。在之前的版本中,当宿主机缺少/etc/resolv.conf文件时,Docker会默认使用Google的公共DNS服务器(8.8.8.8和8.8.4.4)作为后备方案。但在28.0版本中,这一后备机制被移除,导致在以下情况下会出现DNS解析问题:
- 宿主机缺少有效的/etc/resolv.conf文件
- 使用systemd-resolved但未正确配置
- 使用其他DNS服务(如Pi-hole)但未正确设置
解决方案
方案一:修复宿主机DNS配置
对于使用systemd-resolved的系统:
sudo ln -sf ../run/systemd/resolve/stub-resolv.conf /etc/resolv.conf
如果同时使用Pi-hole等本地DNS服务,需要按照以下步骤配置:
- 重新启用systemd-resolved
- 仅禁用stub解析器
- 确保Pi-hole容器正确配置
方案二:配置Docker守护进程DNS
编辑Docker守护进程配置(通常在/etc/docker/daemon.json),添加:
{
"dns": ["8.8.8.8", "8.8.4.4"]
}
或直接在dockerd命令行添加参数:
--dns 8.8.8.8 --dns 8.8.4.4
方案三:为单个容器指定DNS
在docker-compose文件中为特定服务添加DNS配置:
services:
myservice:
dns:
- 8.8.8.8
- 8.8.4.4
或者为整个网络设置DNS:
networks:
mynetwork:
driver: bridge
driver_opts:
com.docker.network.driver.mtu: "1500"
ipam:
config:
- subnet: 172.20.0.0/16
gateway: 172.20.0.1
aux_addresses:
dns: 172.20.0.2
最佳实践建议
- 对于生产环境,建议使用方案一,确保宿主机有正确的DNS配置
- 临时解决方案可以使用方案二或方案三
- 使用本地DNS服务(如Pi-hole)时,务必按照官方文档进行完整配置
- 定期检查DNS解析是否正常,特别是在Docker升级后
总结
Docker 28.0版本的这一变更虽然提高了安全性,但也带来了配置上的新要求。理解这一变更背后的原理,可以帮助我们更好地维护容器环境的网络功能。建议所有升级到28.0版本的用户检查自己的DNS配置,确保容器网络功能正常。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
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
基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
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++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
115
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869