如何选择DNS的TTL值,设置多少才合适 ?

知名网络安全专家郭盛华揭示DNS生存时间(TTL)的重要性,它间接控制缓存时间,影响用户体验。研究表明,合理设置TTL能显著提高网络性能,如将NSTTL从5分钟延长至1天,中值延迟时间从28ms降至8ms。长TTL有助于快速响应和减少DNS流量,而短TTL便于操作更改和DDoS攻击响应。

知名网络安全专家,东方联盟创始人郭盛华透露:“关于如何为域名选择DNS生存时间(TTL),TTL非常重要,因为它们间接控制解析器缓存记录的时间,直接影响用户体验” 。

 

在东方联盟DNS实验室和USC / ISI进行了一项测量研究,以了解不同的TTL值选择如何影响运营网络,目的是帮助运营商针对他们的情况在TTL值上做出明智的选择。

 

关键点:

DNS TTL间接控制缓存,从而影响用户体验。

已通知8个ccTLD其NS记录的TTL值太低;三个增加他们作为回应。

通过将其NS TTL从5分钟更改为1天,中值延迟时间从28ms减少到8ms,将第75个百分点的延迟时间从183ms减少到21ms,从而获得了显着的性能提升。

 

选择长或短TTL的原因,网络运营商选择长或短TTL的原因很多:

更长的缓存会导致更快的响应:更长的TTL可以缓存更长的时间,并且缓存命中的速度远远超过了从权威服务器获取答案的速度,结果表明,与具有大型任播网络相比,更长的缓存甚至可以改善结果。较长的缓存会导致DNS流量降低:权威的运营商可能会对设置更高的TTL感兴趣,因为缓存会减少收到的查询数量。如果对DNS服务进行计量,那尤其重要。

 

真正黑客帝国已经来临了,中国教父级网络安全专家郭盛华分析:“更长的缓存对于权威DNS服务器上的DDoS攻击更健壮,DNS服务提供商上的DDoS攻击已损害了几个著名的网站。最近的工作表明,DNS 缓存可以大大降低DDoS对DNS的影响,前提是缓存的持续时间比攻击要长。”

 

较短的缓存有助于进行操作更改:从旧服务器过渡到新服务器的一种简便方法是更改??DNS记录。由于无法删除缓存的DNS记录,因此TTL持续时间表示完全迁移到新服务器所需的转换延迟。因此,低TTL允许更快速的过渡。但是,如果比TTL的长度提前计划部署,则可以在进行重大操作更改之前降低TTL,并在更改生效后再次升高TTL。较短的缓存可以帮助基于DNS的DDoS攻击响应:某些DDoS清理服务在攻击过程中使用DNS重定向流量。由于DDoS攻击是未经通知的,因此基于DNS的流量重定向要求始终将TTL保持在较低水平,以准备响应潜在的攻击。

 

较短的缓存有助于基于DNS的负载平衡:许多大型服务都使用基于DNS的负载平衡。每个传入的DNS请求都提供了一个调整负载的机会,因此可能需要短的TTL来快速响应流量动态变化(尽管许多递归解析器的最小缓存时间为几十秒,从而限制了敏捷性。)尽管我们的分析没有建议一个理想的TTL值,但它确实阐明了权衡因素,使我们能够针对不同情况提出以下建议:

TTL持续时间: TTL值的选择部分取决于外部因素,因此没有一个建议适用于所有网络或网络类型。对于一般的区域所有者:我们建议使用更长的TTL,至少1小时,最好是4、8或24小时。假设可以提前安排计划的维护,则长TTL的成本很小。

对于TLD和其他注册机构运营商:允许对域(例如大多数ccTLD,.com,.net,.org和许多SLD)进行公共注册的DNS运营商允许客户端复制其区域文件中的TTL,以获取客户端NS记录和粘合)。基于DNS的负载平衡或DDoS防护的用户可能需要较短的TTL:TTL可能短至5分钟,尽管15分钟可以为许多运营商提供足够的敏捷性。较短的TTL有助于敏捷性。它们是我们对较长TTL的第一个建议的例外。(欢迎转载分享)

<think>嗯,用户问的是mDNS responder模式下的实际服务缓存数量应该设置多少比较合适。首先,我需要理解mDNS的基本概念。mDNS,也就是多播DNS,主要用于局域网内的服务发现,比如Apple的Bonjour服务。Responer模式下,设备会响应其他设备的mDNS查询,提供自己提供的服务信息。 接下来,用户关心的是服务缓存的数量设置。缓存的作用是存储已知的服务信息,避免重复查询,提高效率。但设置多少合适呢?这可能取决于多个因素,比如网络规模、设备性能、服务数量等。我需要先回顾一下相关的RFC文档,比如RFC 6762,看看有没有推荐。 根据我之前的知识,通常默认可能在几十到几百之间。比如,一些实现可能默认缓存100个服务记录。不过,这可能不够具体,需要结合实际情况。如果网络中服务数量多,缓存太小会导致频繁的缓存替换,增加延迟;缓存太大则可能占用过多内存,影响设备性能。 然后,用户可能的场景是嵌入式设备或者路由器,资源有限,所以需要平衡内存和性能。比如,一个家庭网络可能只有几十个服务,而企业环境可能有更多。这时候需要建议用户根据实际需求调整,比如监控网络中的服务数量,观察缓存命中率,再调整大小。 另外,还要考虑服务的动态性。如果服务频繁变化,可能需要更灵活的缓存管理,比如LRU算法,而不是固定大小。但用户的问题主要是关于数量设置,所以重点还是初始的建议。 可能还需要提到,过大的缓存可能导致内存浪费,而过小则影响效率。建议从默认开始测试,根据实际情况调整。例如,如果设备内存允许,可以设置为256或512,然后监控性能指标。 最后,用户可能没有提到的深层需求是优化网络性能,减少延迟,确保服务发现的可靠性。因此,除了缓存数量,还要注意其他配置,如TTL、刷新机制等。但问题集中在缓存数量,所以需要给出明确的建议范围,并提示相关因素。</think>在mDNS responder模式中,服务缓存数量的设置需根据具体场景权衡。通常建议范围如下: 1. **基础场景**(如小型局域网): 默认 **64-128条记录** 即可满足需求,避免内存浪费。 2. **中等规模网络**(如企业办公室): 可提升至 **256-512条记录**,平衡缓存命中率与内存占用。 3. **高动态性环境**(服务频繁增减): 需结合LRU(最近最少使用)算法管理缓存,数量可设为 **512-1024条** 以减少冲突。 **关键影响因素**: - 网络中活跃服务总数 - 设备内存资源限制 - 服务记录的TTL(生存时间)配置 - 查询频率与缓存替换效率 建议通过实际压力测试调整,优先保证缓存命中率高于90%,同时避免内存溢出。 ```python # 示例:通过伪代码展示缓存动态调整逻辑 def adjust_cache_size(current_services): if current_services < 100: return 128 # 小型网络保守 elif 100 <= current_services < 500: return 512 # 企业级基础 else: return min(2048, current_services * 2) # 大规模网络动态扩展 ```
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