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seagoo.com.cn DNS查询结果
2026-04-13 01:26:16检测节点数
30
响应最快
12ms
广东移动
响应最慢
107ms
黑龙江电信
平均响应
49.83ms
| 线路 | 响应最快 | 响应最慢 | 平均响应 |
|---|---|---|---|
| 电信 | 湖南电信 20ms | 黑龙江电信 107ms | 54.5ms |
| 移动 | 广东移动 12ms | 北京移动 85ms | 43.8ms |
| 联通 | 天津联通 21ms | 重庆联通 76ms | 51.2ms |
seagoo.com.cn DNS查询详情
| 运营商线路 | 检测节点 | 解析时间 | 解析内容 |
|---|---|---|---|
| 电信 | 河南郑州 | 38ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 电信 | 新疆乌鲁木齐 | 47ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 电信 | 湖北武汉 | 30ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 电信 | 湖南衡阳 | 20ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 电信 | 黑龙江哈尔滨 | 107ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 电信 | 广东广州 | 36ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 电信 | 江西南昌 | 39ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 电信 | 四川德阳 | 79ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 电信 | 吉林长春 | 88ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 电信 | 内蒙古呼和浩特 | 61ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 移动 | 河南郑州 | 42ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 移动 | 甘肃兰州 | 79ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 移动 | 北京 | 85ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 移动 | 陕西西安 | 61ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 移动 | 黑龙江牡丹江 | 25ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 移动 | 青海西宁 | 37ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 移动 | 浙江杭州 | 25ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 移动 | 河北石家庄 | 39ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 移动 | 广东 | 12ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 移动 | 山东青岛 | 33ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 联通 | 新疆乌鲁木齐 | 64ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 联通 | 黑龙江哈尔滨 | 66ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 联通 | 重庆 | 76ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 联通 | 天津 | 21ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 联通 | 福建福州 | 50ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 联通 | 宁夏银川 | 60ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 联通 | 内蒙古呼和浩特 | 39ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 联通 | 湖北武汉 | 48ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 联通 | 北京 | 28ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
| 联通 | 江苏徐州 | 60ms |
117.50.126.233[北京电信]
|
查询结果仅供参考
seagoo.com.cn 网站优化建议
1、使用在线DNS测速工具定期监测不同区域的响应情况，筛选出响应更快的节点进行优先配置。
2、结合DNS污染检测工具检查是否存在解析异常，确保域名解析安全可靠。
3、参考常用DNS列表，选择多个稳定的公共DNS服务器作为备用，避免单一节点故障影响解析。
4、利用DNS解析速度测试功能，分析不同运营商的解析表现，针对性优化区域解析策略。
5、通过DNS查询网站获取历史解析记录，对比不同时间段的解析数据，及时发现潜在问题。
2、结合DNS污染检测工具检查是否存在解析异常，确保域名解析安全可靠。
3、参考常用DNS列表，选择多个稳定的公共DNS服务器作为备用，避免单一节点故障影响解析。
4、利用DNS解析速度测试功能，分析不同运营商的解析表现，针对性优化区域解析策略。
5、通过DNS查询网站获取历史解析记录，对比不同时间段的解析数据，及时发现潜在问题。
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