Pi-hole本地DNS记录删除后查询日志异常问题分析
2025-05-01 03:21:29作者:秋阔奎Evelyn
问题现象
在使用Pi-hole作为DNS服务器的环境中,当管理员在本地DNS记录中添加并随后删除某些主机记录后,系统出现了查询日志异常现象。具体表现为:
- 所有DNS查询日志都错误地关联到同一个主机名(如mr2.cea.com)
- 网络表中所有IP地址都被错误地标记为同一个主机名
- 即使已从本地DNS记录中删除该主机,日志仍持续显示该关联关系
问题重现步骤
- 在Pi-hole的"Local DNS -> DNS Records"中添加新的主机记录(如mr2.cea.com对应192.168.1.19)
- 完成测试后删除这些本地DNS记录
- 观察查询日志,发现所有查询都被错误地关联到已删除的主机名
技术分析
这个问题实际上涉及到Pi-hole的多个子系统协同工作时的缓存处理机制:
- ARP缓存问题:Pi-hole会维护一个ARP缓存表,用于IP地址与主机名的映射关系
- DNS缓存机制:即使删除了本地DNS记录,系统可能仍保留着缓存中的关联关系
- FTL数据库同步:Pi-hole的FTL(实时守护进程)可能没有及时更新主机名解析信息
解决方案
通过SSH连接到Pi-hole主机后,执行以下命令序列可以解决此问题:
pihole -f && pihole arpflush && pihole arpflush && pihole arpflush && pihole -f
这个解决方案的工作原理:
pihole -f:强制更新Pi-hole的重力列表和广告列表pihole arpflush:清除ARP缓存(执行多次确保完全清除)- 重复执行是为了确保所有相关缓存都被彻底清除
最佳实践建议
为避免此类问题再次发生,建议:
- 在删除本地DNS记录前,先禁用相关记录而不是直接删除
- 修改记录后,主动执行缓存刷新操作
- 定期检查网络表和查询日志的准确性
- 对于测试环境,考虑使用临时域名而不是生产域名
总结
Pi-hole作为功能强大的DNS服务器,其缓存机制在提升性能的同时也可能导致类似的数据一致性问题。理解其内部工作机制并掌握正确的维护命令,可以帮助管理员快速定位和解决这类异常情况。对于生产环境,建议在修改重要DNS记录前做好备份,并选择网络负载较低的时段进行操作。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217