3. 缓存命中基础概念

在 Velero 灾备场景中，缓存命中率直接决定了恢复速度与 API 服务器负载。理解缓存命中的定义、未命中根因以及失效策略，是定位“恢复慢、API 高负载”类故障的前提。

3.1 缓存命中率定义

缓存命中率（Cache Hit Ratio）衡量缓存系统从存储层返回请求数据的效率。在 Velero 上下文中，命中率指从本地缓存（通常是 Velero 的 .velero/cache 目录或 CSI 快照缓存）直接返回备份清单、对象元数据或快照映射的比例。

3.2 缓存未命中（Cache Miss）的常见原因

缓存未命中意味着请求的数据不在缓存中，必须回源到对象存储或快照后端，导致恢复延迟增加 3–10 倍。以下是 Velero 场景中最常见的六类未命中原因：

1. TTL 过期（Time-To-Live Expiry）：缓存条目存活时间超过预设 TTL，被自动清除。Velero 默认缓存 TTL 为 24 小时，若备份频率低于此值，每次恢复都会触发回源。
2. LRU 淘汰（Least Recently Used Eviction）：缓存容量达到上限时，最久未访问的条目被驱逐。当并发恢复多个备份集时，热数据可能被冷数据挤出。
3. 缓存预热不足（Cold Cache）：新部署的 Velero 实例或缓存目录被清理后，所有请求均为首次访问，命中率瞬间归零。
4. 备份键不一致（Key Mismatch）：缓存键基于备份名称、时间戳或哈希生成。若恢复时使用不同的备份标识（如短名称 vs 完整 UID），则无法命中。
5. 缓存分区/分片失效（Shard Invalidation）：在多节点 Velero 部署中，缓存未共享或分片策略导致请求路由到无缓存的节点。
6. 存储后端变更（Backend Change）：对象存储桶名称、区域或访问路径变更后，缓存中的旧路径映射全部失效。

3.3 缓存失效策略（TTL、LRU）

缓存失效策略决定了数据何时被移除。Velero 的本地缓存同时使用 TTL 和 LRU 两种策略，理解其协同机制是调优的关键。

3.3.1 TTL（Time-To-Live）策略

TTL 为每个缓存条目设置一个固定的存活时间。Velero 默认 TTL 为 24h，可通过环境变量 VELERO_CACHE_TTL 调整。

3.3.2 LRU（Least Recently Used）策略

当缓存达到容量上限时，LRU 策略淘汰最久未访问的条目。Velero 使用近似 LRU 算法（基于 Go 的 lru 库），在 O(1) 时间复杂度内完成淘汰决策。

• 淘汰阈值：缓存使用量达到 maxSize 的 90% 时触发淘汰。
• 淘汰批次：每次淘汰最旧的 10% 条目，避免频繁驱逐。
• 冷热数据分离：频繁访问的备份元数据（如最近 7 天的备份清单）应主动预热，避免被冷数据挤出。

3.4 TTL 与 LRU 的协同失效模型

Velero 的缓存并非单一策略，而是 TTL 优先、LRU 兜底的二级失效模型：

• 第一级（TTL）：每个条目独立计时，到期后标记为失效。失效条目在下次访问时被惰性删除。
• 第二级（LRU）：当缓存总大小超过 maxSize 时，即使条目 TTL 未到期，也会被 LRU 淘汰。这保证了缓存不会无限增长。
• 惰性删除：TTL 过期的条目不会立即释放内存，而是在后续访问或淘汰扫描时清理，减少后台开销。

3.5 缓存命中故障排查清单

当 Velero 恢复性能下降时，按以下清单快速定位缓存问题：