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log360.cn DNS查询结果
2026-05-15 02:35:41检测节点数
30
响应最快
148ms
安徽电信
响应最慢
1053ms
海南移动
平均响应
268.52ms
| 线路 | 响应最快 | 响应最慢 | 平均响应 |
|---|---|---|---|
| 电信 | 安徽电信 148ms | 四川电信 399ms | 218ms |
| 移动 | 安徽移动 213ms | 海南移动 1053ms | 353.55ms |
| 联通 | 广东联通 175ms | 吉林联通 251ms | 214.29ms |
log360.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 | 河北石家庄 | 174ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 电信 | 江苏南通 | 154ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 电信 | 浙江温州 | 216ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 电信 | 西藏拉萨 | 286ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 电信 | 辽宁大连 | 294ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 电信 | 贵州贵阳 | 189ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 电信 | 安徽芜湖 | 148ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 电信 | 新疆乌鲁木齐 | 208ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 电信 | 四川德阳 | 399ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 电信 | 北京 | 175ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 电信 | 云南昆明 | 155ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 移动 | 海南琼海 | 1053ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 移动 | 海南 | 284ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 移动 | 内蒙古呼和浩特 | 619ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 移动 | 陕西西安 | 264ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 移动 | 贵州贵阳 | 228ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 移动 | 安徽合肥 | 213ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 移动 | 西藏拉萨 | 311ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 移动 | 河南郑州 | 228ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 移动 | 江苏南京 | 220ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 移动 | 广西南宁 | 4995ms |
没有记录
|
| 移动 | 吉林长春 | 250ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 移动 | 天津 | 219ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
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| 联通 | 广东东莞 | 175ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 联通 | 山西太原 | 201ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 联通 | 云南昆明 | 209ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 联通 | 吉林白城 | 251ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 联通 | 甘肃兰州 | 239ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
|
| 联通 | 浙江杭州 | 241ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
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| 联通 | 广西柳州 | 184ms |
156.244.78.204[香港香港罗格朗（法国）有限公司]
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查询结果仅供参考
log360.cn 网站优化建议
1、定期使用在线测试工具监控解析速度，筛选响应稳定的服务器，避免出现延迟过高情况。
2、结合不同地区的解析数据，优化服务器分布，提升用户访问体验。
3、关注解析记录的一致性，确保各节点解析结果相同，减少异常情况。
2、结合不同地区的解析数据，优化服务器分布，提升用户访问体验。
3、关注解析记录的一致性，确保各节点解析结果相同，减少异常情况。
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