奇怪问题:内部DNS并不按照我设置的外部转发器去解析

bobwang2 2016-09-20 05:14:07
我这的局域网内有域环境,2个域控制器(一个是server08R2,一个是server2012R2)上分别有2个内部的DNS服务器。内部通讯一切正常,外网的通讯也基本正常。但是有个别往外部的解析出现一个无法理解的问题——
我这网络接入用的是上海电信的线路,固定IP,路由的上填写了电信的公网dns,是202.96.209.5
2个内部的dns服务器上都设置了转发器,也写了dns的公网地址202.96.209.5(服务器FQDN为ns-px.online.sh.cn)
内部办公的电脑在获得DHCP自动分配时,DNS里填写的是上述2台内网dns的ip地址。

按我的理解,客户端在打开一个外部网页时候,内部DNS服务器发现请求解析的是一个外部地址,会自动通过转发器里填写的外部DNS地址转发出去,解析成功后把结果返回给客户端。不知道理解的对不对,如有错误请指正。

我现在碰到的一个奇怪问题是,当我在局域网内的客户端ping www.taobao.com这个地址时,返回的解析结果永远都是124.14.14.253。
如果直接nslookup www.taobao.com,返回的结果是
非权威应答:
名称: www.taobao.com.danuoyi.tbcache.com
Address: 124.14.14.253
Aliases: www.taobao.com

但是如果执行nslookup www.taobao.com 202.96.209.5
显示名称: hdredirect-lb-399551664.us-east-1.elb.amazonaws.com
后面的地址出现5个IP,每一个都和上面的这个不一样,且很固定,无论执行多少次,都是这5个,但是每一次的次序都不同。


我的问题是,为啥内部dns不按照我指定的外部DNS去解析?
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checku96 2020-02-20
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转发器是递归查询,外部DNS查询后返回给你的本地的DNS地址,你在nslookup那应该是看不到的吧
peterqiu2 2016-10-09
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我也发现过这个问题,并且做过测试。不同的线路会得到不同的反馈结果,这个和设置没有关系,貌似是和网络运营商有关。
bobwang2 2016-09-23
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引用 1 楼 garry7 的回复:
自己设置了DNS服务器,应该是直接去根服务器了
dns服务器的设置里,有一个勾,【如果没有转发器可用,请使用根提示】,默认是勾上了的。但是我填写了转发器。 根提示里面系统默认填写了一个域名,l.root-servers.net. 对应解析出的IP地址为199.7.83.42
GarrySeven 2016-09-21
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自己设置了DNS服务器,应该是直接去根服务器了
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 QNAP 301w 免拆刷机方法 特别感谢 @coolsnowwolf @asushugo 等一众牛B的开发者适配301w路由器! QNAP QHora-301W 产品介绍 当前促销:https://www.materiel.net/produit/202011090007.html?offerId=AR202011090007 一. 开启SSH服务 在开启路由器可以正常进系统的状态下,长按路由器后的 WPS 键,直到听到第二声“嘟”松开(大约 12 秒)就 OK。 -- 二. SSH连接路由器后台 这里需要注意一点 路由器默认开启的SSH的端口号是 22200 用户名是,密码是路由器网页登录密码 ssh命令就是 ( 如果端口没开重复步骤1 ) 或者使用putty连接 putty -- 三. 将启动分区切换到第二分区 提示要输入的密码就是刚刚你登录 ssh 的密码,以下不再赘述 重启 -- 四. 检查路由器当前启动分区 查看分区,确保这里会输出 1,如果不是,重复步骤 三。 -- 五. 使用 Winscp 上传QSDK的 kernel.bin 和 rootfs.bin 到 /tmp (! 别问我固件从哪儿拿) -- 六. 将QSDK到dd刷入第一分区 注意:强烈建议使用dd命令(方法自行搜索引擎)备份一些重要的分区例如mtd闪存分区以及mmc闪存分区,以便以后可以恢复官方固件 截图参考: putty 执行完上述命令之后即可刷入QSDK并从第一分区启动QSDK,注意由于目前还没有刷10G PHY的firmware,需刷入firmware。 -- 七. 刷入 10G PHY 的 fi...
内容概要:本文提出了一种基于WMSST(加权多尺度奇异值变换)结合MCNN-GRU的深度学习模型,用于网络故障诊断。该方法首先利用WMSST对原始信号进行多尺度特征提取与去噪处理,增强故障特征的可辨识性;随后构建多尺度卷积神经网络(MCNN)以捕获局部时域特征,并通过门控循环单元(GRU)捕捉时间序列中的长期依赖关系,从而实现对复杂网络故障的高效、准确识别。整个模型充分发挥了卷积网络在特征提取和循环网络在时序建模方面的优势,结合信号预处理技术提升了诊断精度与鲁棒性,适用于非平稳、强噪声环境下的故障检测场景。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习或深度学习基础,从事电气工程、自动化、通信网络或故障诊断相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统故障诊断方法在复杂噪声环境下特征提取困难的问题;②提升网络系统(如电力通信网、工业控制网等)中故障识别的准确性与时效性;③为智能运维与预测性维护提供技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解WMSST的信号处理流程与MCNN-GRU网络架构的设计细节,重点关注数据预处理、模型训练及分类结果可视化等环节,以便在实际项目中进行迁移与优化应用。

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