使用建议-华为云

分布式缓存服务 DCS-DCS安全使用建议:审计是否存在异常数据访问

审计是否存在异常数据访问开启云审计服务，记录DCS的所有访问操作，便于事后审查。云审计服务（Cloud Trace Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。您开通云审计服务并创建和配置追踪器后，CTS可记录DCS的管理事件和数据事件用于审计。详情请参见查看DCS审计日志。使用云监控服务对安全事件进行实时监控和告警。您在使用DCS的过程中会也可能会遇到服务端返回的错误响应，为使您更好地掌握DCS实例状态，华为云提供了云监控服务（Cloud Eye）。您可使用该服务监控自己的DCS实例，执行自动实时监控、告警和通知操作，帮助您实时掌握DCS实例中所产生的请求、流量和错误响应等信息。云监控服务不需要开通，会在用户创建DCS实例后自动启动。相关文档请参见DCS支持的监控指标、配置DCS监控告警。

分布式缓存服务 DCS 使用建议

分布式缓存服务 DCS-DCS安全使用建议:通过访问控制，保护数据安全性

通过访问控制，保护数据安全性正确的使用DCS提供的访问控制能力，可以有效预防您的数据被异常窃取或者破坏。建议对不同角色的IAM用户仅设置最小权限，避免权限过大导致数据泄露或被误操作。为了更好的进行权限隔离和管理，建议您配置独立的IAM管理员，授予IAM管理员IAM策略的管理权限。IAM管理员可以根据您业务的实际诉求创建不同的用户组，用户组对应不同的数据访问场景，通过将用户添加到用户组并将IAM策略绑定到对应用户组，IAM管理员可以为不同职能部门的员工按照最小权限原则授予不同的数据访问权限，详情请参见DCS权限管理。建议配置白名单或安全组访问控制，保护您的数据不被异常读取和操作。租户创建DCS实例后，可以通过配置白名单或安全组的方式进行访问控制。租户配置IP白名单或安全组的入方向、出方向规则限制，可以控制连接实例的网络范围，避免DCS暴露给不可信第三方。 Redis 4.0、Redis 5.0和Redis 6.0基础版通过白名单控制，请参考配置白名单。 Redis 6.0企业版通过配置安全组访问规则控制，请参考配置安全组。安全组入方向规则的“源地址”应避免设置为0.0.0.0/0。建议不使用高危命令，避免攻击者直接对Redis进行致命性破坏。为避免攻击者直接对Redis进行致命性破坏，如果业务没有使用场景，建议通过命令重命名的方式对其进行禁用, 相关列表请参见默认禁用的命令列表，支持重命名的命令列表。建议使用非默认端口，避免端口被扫描攻击。 Redis Server监听的端口默认为6379，容易被扫描攻击，建议将端口设置为非默认端口。支持修改的端口范围：1~65535之间的其它端口号。详情请参见自定义或修改端口。建议限制Redis客户端最大连接数，通过限制使用的资源，降低资源耗尽和拒绝服务风险。 Redis的maxclients参数决定了实例最大支持同时连接的客户端个数，默认值为10000，设置范围为1000～50000。如果超过自定义的连接数阈值，新的连接请求将被拒绝。建议根据应用的具体使用场景设置合适的客户端最大连接数，限制资源耗尽和拒绝服务的可能性。修改maxclients参数请参见修改配置参数。建议限制Redis连接闲置等待时间，根据业务实际场景来设置具体时间。为避免client空闲连接长时间占用资源，可在控制台界面配置闲置等待时间（timeout参数），设置超时阈值后，将在连接空闲指定的秒数后关闭客户端连接。timeout默认值为0，表示服务端不会主动断开客户端的空闲连接。设置范围为0~7200，单位：秒。建议根据应用的具体使用场景设置实际闲置等待时间，不建议将timeout设置为0。例如，可以将timeout设置为3600秒。避免出现资源耗尽和拒绝服务的可能性。修改timeout参数请参见修改配置参数。建议将访问DCS实例方式设置为密码访问，防止未经认证的客户端误操作实例。达到对客户端进行认证访问的目的，提高实例使用的安全性。您可以在购买Redis实例时进行设置访问密码，也可以对已创建的免密实例进行密码重置。建议为DCS实例配置ACL访问控制权限。 DCS管理员可以为实例创建只读账号或者读写账号，用于不同业务场景下访问DCS的精细管控。建议不同的业务使用不同的DCS实例，避免实例故障影响多个业务。

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分布式缓存服务 DCS-DCS安全使用建议:构建数据的恢复和容灾能力

构建数据的恢复和容灾能力预先构建数据的容灾和恢复能力，可以有效避免异常数据处理场景下数据误删、破坏的问题。建议开启实例自动备份，获得异常场景数据快速恢复能力。 DCS提供自动备份和手动备份两种备份操作。自动备份默认未开启，需要租户选择是否开启，备份存储期限最多7天。同时，开启自动备份后，允许对实例执行备份文件的恢复。自动备份请参见设置备份策略。说明：手动备份是租户手动触发的实例全量备份，这些备份数据存储在华为OBS桶中，当租户删除实例时，会同步删除OBS桶中的快照。建议使用跨AZ复制构建数据容灾能力。 DCS的主备和集群实例支持部署高可用实例，租户可选择在单可用区或多可用区中部署实例。当租户选择跨AZ实例时，DCS实例会主动建立和维护Redis同步复制。在实例主节点故障的情况下，缓存实例会自动将备实例升为主节点，从而达到高可用的目的。

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分布式缓存服务 DCS-发现和处理Redis大Key热Key:大Key和热Key的影响

大Key和热Key的影响类别影响大Key 造成规格变更失败。 Redis集群变更规格过程中会进行数据rebalance（节点间迁移数据），单个Key过大的时候会触发Redis内核对于单Key的迁移限制，造成数据迁移超时失败，Key越大失败的概率越高，大于512MB的Key可能会触发该问题。造成数据迁移失败。数据迁移过程中，如果一个大Key的元素过多，则会阻塞后续Key的迁移，后续Key的数据会放到迁移机的内存Buffer中，如果阻塞时间太久，则会导致迁移失败。容易造成集群分片不均的情况。各分片内存使用不均。例如某个分片占用内存较高甚至首先使用满，导致该分片Key被逐出，同时也会造成其他分片的资源浪费。各分片的带宽使用不均。例如某个分片被频繁流控，其他分片则没有这种情况。客户端执行命令的时延变大。对大Key进行的慢操作会导致后续的命令被阻塞，从而导致一系列慢查询。导致实例流控。对大Key高频率的读会使得实例出方向带宽被打满，导致流控，产生大量命令超时或者慢查询，业务受损。导致主备倒换。对大Key执行危险的DEL操作可能会导致主节点长时间阻塞，从而导致主备倒换。热Key 容易造成集群分片不均的情况。造成热Key所在的分片有大量业务访问而同时其他的分片压力较低。这样不仅会容易产生单分片性能瓶颈，还会浪费其他分片的计算资源。使得CPU冲高。对热Key的大量操作可能会使得CPU冲高，如果表现在集群单分片中就可以明显地看到热Key所在的分片CPU使用率较高。这样会导致其他请求受到影响，产生慢查询，同时影响整体性能。业务量突增场景下甚至会导致主备切换。易造成缓存击穿。热Key的请求压力过大，超出Redis的承受能力易造成缓存击穿，即大量请求将被直接指向后端的数据库，导致数据库访问量激增甚至宕机，从而影响其他业务。对于如何避免产生大Key和热Key，需要在业务设计阶段就考虑。参考Redis使用规范。

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分布式缓存服务 DCS-发现和处理Redis大Key热Key:如何优化大Key和热Key

如何优化大Key和热Key 类别方法大Key 进行大Key拆分。分为以下几种场景：该对象为String类型的大Key：可以尝试将对象分拆成几个Key-Value，使用MGET或者多个GET组成的pipeline获取值，分拆单次操作的压力。如果是集群实例，由于集群实例包含多个分片，拆分后的Key会自动平摊到集群实例的多个分片上，从而降低对单个分片的影响。该对象为集合类型的大Key，并且需要整存整取：在设计上严格禁止这种场景的出现，因为无法拆分。有效的方法是将该大Key从Redis去除，单独放到其余存储介质上。该对象为集合类型的大Key，每次只需操作部分元素：将集合类型中的元素分拆。以Hash类型为例，可以在客户端定义一个分拆Key的数量N，每次对HGET和HSET操作的field计算哈希值并取模N，确定该field落在哪个Key上，实现上类似于Redis Cluster的计算slot的算法。将大Key单独转移到其余存储介质。无法拆分的大Key建议使用此方法，将不适用Redis能力的数据存至其它存储介质，如SFS或者其余NoSQL数据库，并在Redis中删除该大Key。注意：禁止使用DEL直接删除大Key，可能会造成Redis阻塞，甚至主备倒换。合理设置过期时间并对过期数据定期清理。合理设置过期时间，避免历史数据在Redis中大量堆积。由于Redis的惰性删除策略，过期数据可能并不能及时清理，如果发现Redis过期Key清理较慢，建议配置过期Key扫描。热Key 使用读写分离。如果热Key主要是读流量较大，则可以在客户端配置读写分离，降低对主节点的影响。还可以增加多个副本以满足读需求，但是备机较多也有相应的影响，DCS主备节点之间使用的是星型复制，即所有的备节点都直接和主节点保持同步，这样能保证备节点之间相互独立，且复制延迟较小。缺点是在备节点数量较多的情况下，主节点的CPU和网络负载会较高。使用客户端缓存/本地缓存。该方案需要提前了解业务的热点Key有哪些，设计客户端/本地和远端Redis的两级缓存架构，热点数据优先从本地缓存获取，写入时同时更新，这样能够分担热点数据的大部分读压力。缺点是需要修改客户端架构和代码，改造成本较高。设计熔断/降级机制。热Key极易造成缓存击穿，高峰期请求都直接透传到后端数据库上，从而导致业务雪崩。因此热Key的优化一定需要设计系统的熔断/降级机制，在发生击穿的场景下进行限流和服务降级，保护系统的可用性。

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分布式缓存服务 DCS-发现和处理Redis大Key热Key:大Key和热Key的定义

大Key和热Key的定义名词定义大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合类型的Key总大小达到50MB，则定义其为大Key。 Key的元素较多。一般定义集合类型的Key中元素超过5000个，则认为其为大Key。热Key 通常以一个Key被操作的频率和占用的资源来判定其是否为热Key，例如：某个集群实例一个分片每秒处理10000次请求，其中有3000次都是操作同一个Key。某个集群实例一个分片的总带宽使用（入带宽+出带宽）为100Mbits/s，其中80Mbits是由于对某个Hash类型的Key执行HGETALL所占用。说明：大Key和热Key场景较多，没有非常明确的边界，需要根据实际业务判断。

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