不重启、不重写、不停机：SLS 软删除如何实现真正的“无感数据急救”？

作者：屈岳（尧道）

引言

日志服务 SLS 作为云原生观测与分析平台，为 Log、Metric、Trace 等数据提供大规模、低成本、实时的平台服务。在常规场景中，其全生命周期管理能力（采集、加工、查询分析、可视化、告警、消费投递等）已能高效满足需求。

但面对以下典型场景时，传统解决方案往往面临高成本与高风险：

上线时意外将用户手机号明文写入 TB 级日志数据
版本迭代中测试数据污染生产数据分析
线上故障后需快速清除非预期数据

SLS 全新推出的「软删除」功能，以接近索引查询的性能，解决了数据应急删除与脏数据治理的痛点。2 分钟掌握这一数据管理神器。

什么是软删除

为何 SLS 此前不支持硬删除？作为面向大规模数据场景的实时日志平台，其设计初衷是极致的写入与查询性能。硬删除需定位原始文件及关联索引、列存文件中的数据位置并执行删除，涉及的资源消耗、状态同步和实时性要求在分布式系统中代价过大。

SLS 通过「标记+过滤」机制实现软删除：物理数据保留，但对用户隐藏。该设计在保证系统稳定性的同时，满足了数据删除的紧急需求。

软删除实现原理

传统硬删除需扫描改写底层存储，在 PB 级数据量下将引发显著 IO 开销与系统抖动风险。

SLS 软删除基于「标记+过滤」机制：

删除操作：主要分为两步（整体性能接近索引查询）

a）通过查询，快速筛选出需要被删除的日志行

b）对筛选出的日志行进行标记，表示数据被删除

查询过滤：自动屏蔽被标记数据，立即生效，同时支持查询和 sql

类比家庭整理：将不需要的物品标记隔离（软删除），待垃圾回收人员（TTL 过期后）统一清理（物理删除），既保持表面整洁又规避立即处理的成本。

优雅解决用户痛点

场景一：凌晨 3 点的紧急响应

某电商运维工程师小王遭遇双 11 前紧急事件：新上线的订单系统持续 2 小时将用户手机号明文写入日志。

传统方案
- 停机整改影响业务
- 通过 SPL 实时消费过滤后重写日志至新 logstore
- 消耗 6 小时处理 TB 级数据，业务中断
软删除方案

ini 复制代码

from_time = (int)(time.time()) - 2 * 3600
to_time = (int)(time.time())
toDeleteQuery = phoneNumber:*
request = DeleteLogsRequest(project, logstore, from_time, to_time, query=toDeleteQuery)
res: DeleteLogsResponse = client.delete_logs(request)

通过指定时间范围和删除条件删除敏感日志，秒级完成
查询结果立即隐藏敏感数据
业务持续运行无感知中断
数据随 logstore TTL 自动物理清理

场景二：测试数据污染生产环境

金融公司分析师发现风控模型异常，溯源发现测试环境数据流入生产日志污染模型训练。

传统方案 1

ETL 数据清洗方案耗时且成本高
传统方案 2
- 停止分析任务并抽象查询条件
- 遍历修改所有查询语句添加过滤条件
- 在字段未开启统计时需重建索引
- 整体耗时 2-3 天影响业务决策
软删除方案

ini 复制代码

from_time = (int)(time.time()) - 2 * 24 * 3600
to_time = (int)(time.time())
toDeleteQuery = dataSource:testEnv
request = DeleteLogsRequest(project, logstore, from_time, to_time, query=toDeleteQuery)
res: DeleteLogsResponse = client.delete_logs(request)

精准标记删除测试数据，秒级完成
分析任务无需修改即可恢复运行
实现真正的"数据急救"

场景三：精准剔除故障异常日志

某 SaaS 服务提供商，其核心业务是为企业客户提供在线协作平台。最近一周，某个 bug 版本（version）升级后，后端 actiontrail 模块产生了大量带有特定错误码（error_code）和关键日志标记（event_type: "file_upload_error"）的异常日志，这些日志不仅污染了监控告警，也干扰了后续的数据分析。需要紧急清理异常日志。

传统方案 1

ETL 数据清洗方案耗时且成本高
传统方案 2

每次分析或查看监控图表时都需要额外添加脏数据过滤条件，不仅操作繁琐，还可能触发 SLS 资源限制。
软删除方案

ini 复制代码

from_time = (int)(time.time()) - 7 * 24 * 3600
to_time = (int)(time.time())
toDeleteQuery = '''version>=2.1 and version < 2.3 and __tag__:__path__: "/user/actiontrail.LOG" and (error_code:500 or error_code:502) and event_type:file_upload_error'''
request = DeleteLogsRequest(project, logstore, from_time, to_time, query=toDeleteQuery)
res: DeleteLogsResponse = client.delete_logs(request)

通过数值范围、文本多值匹配精准识别异常日志
精准删除异常日志，秒级完成。后台自动 merge 和高效 cache 删除信息，查询分析性能基本没有影响
数据报表后台自动刷新为订正后结果
删除之后如果发现还有其他数据也要删除，再次触发删除操作即可

写在最后

在数据治理需求日益增长的当下，"让数据立即消失"成为高频诉求。无论是合规要求、突发故障还是日常运维，都需要即时生效的删除方案。

传统方案需在数据清理速度与系统稳定性间权衡，而软删除实现了两者的兼得。该功能已在多场景稳定运行，成功应对诸多紧急情况。目前新加坡和华北 6（乌兰察布）已支持软删除，其他地域逐步灰度中。如有需要欢迎点击如何使用软删除 [ 1] 获取实战指南。

不重启、不重写、不停机：SLS 软删除如何实现真正的“无感数据急救”？

引言

什么是软删除

软删除实现原理

优雅解决用户痛点

场景一：凌晨 3 点的紧急响应

场景二：测试数据污染生产环境

场景三：精准剔除故障异常日志

写在最后

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