一、引言：传统DNS的痛点与自研HTTPDNS的必要性

传统DNS协议依赖UDP传输，存在三大核心问题：解析延迟高（需递归查询多级服务器）、易被污染（通过篡改本地DNS或中间节点劫持）、缺乏实时性（TTL机制导致缓存更新滞后）。尤其在移动网络环境下，跨运营商、跨地域的DNS解析失败率可达5%-15%，直接影响业务可用性。

自研HTTPDNS通过将DNS解析请求转为HTTPS协议，直接向权威服务器或自建节点发起查询，绕过本地DNS，从根源上解决污染问题。但仅实现基础解析功能远不够，需通过缓存机制降低权威服务器负载、提升响应速度，并通过域名探测动态感知域名可用性，实现智能调度。本文将围绕这两大核心功能展开技术解析。

二、分层缓存架构：平衡性能与一致性

缓存是HTTPDNS系统的性能基石，需解决三个关键问题：缓存命中率、数据一致性、存储效率。我们采用“客户端-边缘节点-中心节点”三级缓存架构，每层承担不同职责。

1. 客户端缓存：轻量级与实时性兼顾

客户端缓存存储最近解析的域名-IP映射，采用LRU（最近最少使用）算法淘汰旧数据。为避免缓存污染，需实现以下机制：

• TTL动态调整：根据域名稳定性动态设置TTL。例如，对频繁变更的动态域名（如CDN回源域名），设置短TTL（如60秒）；对静态域名（如官网域名），设置长TTL（如3600秒）。
• 强制刷新接口：提供/dns/refresh接口，允许客户端在检测到解析失败时主动清空缓存并重新查询。
• 压缩存储：使用Snappy压缩算法将缓存数据体积压缩至原大小的30%-50%，减少内存占用。

2. 边缘节点缓存：就近响应与全局同步

边缘节点部署在CDN或运营商网络边缘，覆盖全国主要城市。其缓存策略需兼顾就近响应与全局一致性：

• 多级缓存：内存缓存（Redis）存储热点数据，磁盘缓存（RocksDB）存储冷数据，形成“热-温-冷”数据分层。
• 异步同步：边缘节点修改缓存后，通过消息队列（Kafka）将变更事件异步同步至中心节点，避免同步阻塞影响响应速度。
• 地域感知：根据客户端IP定位最近边缘节点，优先返回本地缓存；若未命中，回源至中心节点查询。

3. 中心节点缓存：权威数据源与全局调度

中心节点作为最终数据源，需保证数据权威性与一致性。其缓存策略包括：

• 双写一致性：所有权威服务器响应同时写入中心节点缓存和数据库（MySQL），通过事务保证双写成功。
• 版本号控制：为每个域名-IP映射分配版本号，客户端查询时携带版本号，若服务器版本更高则返回新数据，否则直接返回缓存。
• 批量预热：业务上线前，通过/dns/preload接口批量预热高频域名，避免首次解析延迟。

三、域名探测：从被动解析到主动感知

传统DNS仅提供解析功能，无法感知域名实际可用性。自研HTTPDNS通过主动探测机制，实时监控域名状态，为调度系统提供决策依据。

1. 多维度探测策略

探测需覆盖不同网络环境、不同协议、不同地域，确保结果全面性：

• 网络类型探测：区分WiFi、4G、5G网络，因不同网络下域名可达性可能不同（如运营商封禁）。
• 协议探测：同时探测HTTP、HTTPS、TCP端口，避免因协议不支持导致解析失败。
• 地域探测：在全国各省份部署探测节点，模拟用户真实访问路径。

2. 动态权重调度

探测结果需转化为调度权重，指导客户端选择最优IP。权重计算模型如下：

def calculate_weight(ip):
    latency = get_avg_latency(ip)  # 平均延迟
    success_rate = get_success_rate(ip)  # 成功率
    load = get_server_load(ip)  # 服务器负载
    # 权重 = 成功率 * (1 / (延迟 * 0.1 + load * 0.01))
    weight = success_rate * (1 / (latency * 0.1 + load * 0.01))
    return weight

客户端查询时，从缓存中获取所有可用IP，按权重排序后返回前N个。

3. 异常快速响应

当探测到域名不可用时（如连续3次探测失败），需立即触发缓存失效和调度调整：

• 缓存失效：向所有边缘节点发送/dns/invalidate指令，清空该域名缓存。
• 调度降级：将该域名权重设为0，停止分配流量，直至探测恢复。
• 告警通知：通过Webhook或邮件通知运维人员，快速定位问题。

四、优雅实现的细节优化

1. 缓存穿透防护

恶意请求可能绕过缓存直接攻击权威服务器。防护策略包括：

• 布隆过滤器：在边缘节点部署布隆过滤器，过滤明显无效的域名查询（如随机字符串）。
• 限流策略：对单个客户端IP的请求频率进行限制（如100次/秒），超出后返回429状态码。

2. 探测任务调度

探测任务需高效利用资源，避免重复探测：

• 任务合并：将同一域名的多个探测任务合并为一个，减少网络开销。
• 智能调度：根据历史探测结果，优先探测高风险域名（如近期解析失败率上升的域名）。

3. 监控与日志

系统需提供全面的监控和日志，便于问题排查：

• Prometheus监控：采集缓存命中率、探测成功率、响应延迟等指标。
• ELK日志：记录所有解析请求和探测结果，支持按域名、客户端IP等维度查询。

五、总结与展望

自研HTTPDNS通过分层缓存架构和主动域名探测，实现了高可靠、低延迟的域名解析服务。缓存机制降低了权威服务器负载，提升了响应速度；探测机制保障了域名可用性，避免了业务中断。未来，我们将进一步优化探测算法（如引入机器学习预测域名状态），并探索与边缘计算结合，实现更细粒度的流量调度。

对于开发者而言，自研HTTPDNS的核心价值在于可控性——可根据业务需求定制缓存策略和探测逻辑，而非依赖第三方服务的黑盒机制。无论是高并发场景还是跨国业务，自研HTTPDNS都能提供稳定的解析支持。