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1. 一次自部署安全升级，给LLM应用生产环境敲响的警钟

自部署大模型应用平台这两年越来越火，身边不少团队都把内部工具、知识库问答系统搬到了Dify这类开源平台上。我自己也在一台4核8G的机器上跑了一套，前期图省事，安装脚本跑完，数据库用默认账号、Redis不做访问控制、对外端口全开，数据照样能读写，模型照样能调用，一切看起来都很正常。

直到一次内部安全巡检，某安全团队的同学顺手扫了一下暴露端口，发现我的Redis竟然可以直接用默认配置连通。那台机器上还跑着API密钥、会话数据和用户上传的文档，真要被拖库或者被拿来当跳板，后果就不只是“开发环境挂了”这么简单了。

那次之后，我花了两天时间，把整条链路重新过了一遍：数据库访问控制、SQL注入面、Redis配置、反向代理、密钥管理，全部按生产标准重做。这个过程踩了不少坑，尤其是Redis从老版本升到6.2之后，配置项的行为有一些变化，稍不注意就会把服务搞到起不来。这篇文章把整个过程整理出来，从安全拆解到Redis 6.2的具体配置，再到常见问题的排查思路，全部都是在机器上实际验证过的，直接照着做就行。

这篇指南适合两类人：一种是自己用Docker或源码方式部署了Dify、正在焦虑安全配置的开发者；另一种是准备把Dify从开发环境搬到生产环境，想提前规避典型安全问题的运维同学。不需要对Dify内部实现有太深了解，但建议先掌握基础的Linux命令和Docker操作。

2. 安全升级的整体思路：先拆风险，再定顺序

2.1 自部署平台的典型风险面拆解

开始动手之前，我先把整套Dify部署涉及到的组件在脑子里过了一遍。Dify的前端是Next.js服务，后端是Python的Flask应用，数据库用PostgreSQL，向量检索可以用Weaviate或者Qdrant，缓存和会话状态落在Redis里。再加上Nginx反向代理和对象存储，整个系统就是一个典型的Web应用架构。

对这类架构，我习惯按“从外到内”的顺序排查风险面。第一层是暴露出去的HTTP接口，包括前端页面、后端API、文件上传下载接口，这里面最容易出问题的是未授权访问和注入类漏洞。第二层是组件之间的内部通信，比如后端服务连数据库、连Redis、连向量库，这一层最容易踩的坑是把服务端口直接暴露到公网，或者用弱口令、默认账号连接。第三层才是数据本身的安全，包括数据库里的用户数据、向量库里的文档切片、Redis里的会话状态，以及环境变量里的各种密钥。

SQL注入属于第一层到第二层的边界问题。攻击者通过前端接口把恶意SQL拼到查询语句里，如果后端没有做参数化处理，数据库就会执行这段恶意代码。而Redis的问题更多在第二层：Dify内部服务要连Redis做缓存和会话管理，但Redis本身不提供严格意义上的权限隔离，配置不当就等于把内部组件的入口敞开了。

2.2 为什么把数据库防护放在升级动作的最前面

很多人在做安全升级的时候，习惯先去改Redis、改Nginx，原因是这两个组件的效果看得见摸得着，配置能生效就很有成就感。但我的建议是反过来的：先把数据库这层守住，再回头处理其他组件。

原因很简单，所有业务数据的最终落脚点都在数据库里。会话被串了、缓存丢了，最多是体验变差、用户重新登录一次。数据库被攻破，那就是数据泄露级别的事故。而且SQL注入的修复成本和排查成本是逐级递增的：开发阶段改掉一个查询接口很容易，生产环境出了事再定位，日志、流量、数据库事务全都得拉出来排查，工作量大得多。

我当时做的第一件事，就是把后端所有对外SQL查询的接口全部审计了一遍，先把经典的注入面堵死，再调整数据库账号权限和访问来源，最后才去动Redis。这个顺序的逻辑是：攻击者的攻击链往往是从应用入口开始，先想办法打进后端，再利用内网组件横向移动。前面的口子堵住了，后面的组件即使配置没那么完美，风险也被控制在一个相对低的水平。

2.3 升级策略避坑：别在业务高峰期直接改配置

还有一条经验值得单独说：Dify这类平台的组件之间是有依赖关系的。后端服务启动的时候要连数据库、连Redis，如果先把Redis停掉去改配置，后端可能因为连接失败直接报错，前端页面看起来就是一片空白或者502。

所以升级的顺序一定要遵循“先改配置、再逐个重启、最后统一验证”的原则。我实际操作的时候，是先改好所有配置文件，再单独重启后端服务，让它重新加载配置。Redis那边，先从6.0升级到6.2，确认服务正常，再改访问控制和安全项。数据库则是在低峰期操作，改完密码之后同步更新后端连接串，并且留好回滚窗口。整套动作下来，尽量把对线上业务的影响控制在几分钟以内。

升级操作最好提前写好一份清单，把每一项变更、对应的命令、预期的验证结果都列出来。动手之前先在测试环境跑一遍，确认所有步骤都没问题，再去操作生产环境。不要嫌麻烦，我在实际升级过程中就经历过因为少改一个配置文件导致服务起不来的情况，还好有测试环境的备份可以快速对照排查。

3. SQL注入防护实操：从查询审计到参数化改造

3.1 先搞清楚注入是怎么进来的

SQL注入的本质，是程序把用户输入的内容直接拼接到SQL语句里执行。比如一个简单的查询接口，用户传入一个用户ID，代码直接写成“SELECT * FROM users WHERE id = ” + user_input，那用户输入“1 OR 1=1”的时候，查询就变成了“SELECT * FROM users WHERE id = 1 OR 1=1”，直接把整张表查出来了。

Dify这边的情况略微复杂一些。它的后端是Flask应用，正常代码是走ORM和参数化查询的，但有几个地方容易出现拼接问题。一是自定义工具或插件里，有些开发者为了方便，直接写原生SQL；二是某些用AI生成SQL的“自然语言转查询”功能，在把LLM生成的SQL交给数据库执行前，如果没做校验，等于把数据库大门向模型敞开了。再加上Flask应用特有的调试模式，一旦开启，错误信息会带出完整的堆栈和SQL语句，攻击者借助报错信息能精准定位注入点。

3.2 全量查询审计：从代码层把所有出口摸清楚

第一步是审计代码库。不管是用官方版还是自己改了代码的fork版，先去源码目录把涉及数据库查询的地方全部列出来。

我的做法是直接在源码目录下用grep搜关键词。对于SQLAlchemy项目，重点搜text(、execute(、raw SQL这类直接执行SQL的调用点；同时也搜一下select(和where(这类ORM写法，虽然ORM天然参数化，但如果有拼接的可能也要一并改掉。

cd dify grep -rn "text(" --include="*.py" api/ | head -50 grep -rn "execute(" --include="*.py" api/ | head -50 grep -rn "session.execute\|db.session.execute" --include="*.py" api/ | head -30

搜出来的结果，重点精力放在后两类，也就是text()和execute()。命中结果里会看到很多“看起来挺正常”的调用，比如“SELECT count(*) FROM upload_files WHERE id = :file_id”，这类是参数化写法，没大问题。真正要处理的是那些直接把外部输入格式化进SQL字符串的写法，比如“format(user_input)”或者“+ user_input +”这种。

我当时就发现了一个自定义插件，在做文件类型统计的时候，直接把前端传来的文件格式参数拼进了查询语句。因为传值可控，攻击者配合报错信息就能把库里的数据“套”出来。这种问题在代码审计阶段发现，处理成本几乎为零。

3.3 参数化查询改造：三条原则，全部能落地

审计完代码，接下来就是把所有非参数化查询改成参数化写法。这里有三条原则，我按优先级列出来，都是为了把用户输入和SQL结构彻底隔离：

第一，所有查询必须走参数化接口。SQLAlchemy里最稳妥的方式是直接用ORM的filter()和filter_by()写法，让ORM去处理参数绑定。如果确实需要写原生SQL，那么text()的参数一定要用冒号占位符，比如“WHERE id = :uid”，然后用“params={"uid": uid}”传值。重点在于，参数值只作为数据传给数据库引擎，永远不会被解释成SQL结构的一部分。

# 推荐：参数化查询 from sqlalchemy import text sql = text("SELECT * FROM users WHERE id = :uid AND status = :status") result = db.session.execute(sql, {"uid": user_id, "status": 1}).fetchall() # 绝不推荐：字符串拼接 # sql = "SELECT * FROM users WHERE id = " + user_id

第二，能走ORM就不写原生SQL。ORM会把表名、列名和值分开处理，表名和列名会被数据库引擎当作标识符解析，值则走参数绑定，天然没有注入空间。Dify官方代码绝大部分都是ORM写法，改自定义代码的时候尽量保持同一风格。

第三，所有动态拼SQL的场景，必须要做白名单校验。比如前端传“sort=create_time”，后端拼接排序字段之前，先拿这个字符串去跟允许的字段列表比对，不在列表里就直接拒绝。不要试图做“黑名单过滤”，攻击者永远能绕过你想不到的边界情况。

3.4 数据库账号最小权限：生产环境的底线操作

代码层的注入面堵完后，再给数据库做权限收敛。这一步的思路是：万一前面的防护没拦住，攻击者拿到的也是一个低权限账号，而不是一个能删库的管理员账号。

Dify默认安装的时候，数据库连接串里用的账号往往只有一套，而这个账号通常又有较高的权限。生产环境建议新建一个专门给应用用的账号，只赋予业务表需要的DML权限，不给DDL权限，更不要给超级用户权限。这样做还有一个额外好处：即使应用被注入拿到了查询权限，攻击者也没法通过SELECT INTO OUTFILE这类方式去写文件，更没法直接删表。

-- 创建应用专用账号，只授予目标库的基础操作权限 CREATE USER dify_app WITH PASSWORD '一个足够强的随机密码'; GRANT CONNECT ON DATABASE dify_prod TO dify_app; GRANT USAGE ON SCHEMA public TO dify_app; GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO dify_app; ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON TABLES TO dify_app;

顺序上要先创建账号、再授权表权限、再更新后端连接串。更新连接串的时候，注意同步修改Dify的.env或环境变量里的DB_PASSWORD，改完之后重启后端服务，用新账号跑一遍核心流程，确认读写都正常。

这一步里还有一个容易被忽略的点：Dify有些模型接入功能会写调用日志，日志表如果也需要写入权限，记得一起授权，否则功能运行到一半会因为没有权限报错。

3.5 顺手补上的两个安全加固项

代码和账号处理完之后，我额外加了两个较低成本的加固项。

第一个是关闭Flask调试模式。等后端服务正常起来之后，检查一下环境变量里FLASK_DEBUG或者DEBUG相关的配置，确认生产环境是关闭状态。开着调试模式，等于把数据库报错、代码堆栈、服务器路径这些信息免费送给攻击者。

第二个是把PostgreSQL的监听地址改回本机。如果通过Docker方式部署，数据库容器不要直接把5432端口映射到宿主机0.0.0.0上。现在Dify要求的端口较多，我建议只暴露前端入口，数据库和Redis端口只在Docker内部网络里互通即可，外面的服务访问不到，这比任何密码策略都管用。

4. Redis 6.2配置全解析：从默认状态到生产级加固

4.1 Redis在Dify里到底承担了什么角色

Redis在这套系统里主要承担三件事：缓存会话状态、存储临时数据、做消息队列或者限流计数。Dify登录用户的会话信息、工作流临时状态、API调用频率限制，都会用到Redis。这意味着一旦Redis被攻破，攻击者可以直接伪造会话、绕过登录限制、干扰业务逻辑。

不好处理的地方在于，Redis为了追求性能，默认设计是“先可信内网访问”，几乎不做什么安全校验。默认状态下的Redis没有密码要求、监听所有网卡、没有任何访问控制。开发环境这么用没啥问题，但如果部署机器的端口对外暴露了，那Redis就是一个裸奔的入口。

4.2 升级到Redis 6.2之前先检查版本差异

Dify在不同版本里对Redis版本的要求不太一样。旧一点的安装脚本可能默认用的是5.x或者6.0，而新版本对Redis 6.x的支持更充分。如果你决定升到6.2，先确认当前环境里跑的是哪个版本。

redis-server --version

升级之前梳理一下版本差异会省很多麻烦。Redis 6.x开始引入了ACL（Access Control List）机制，可以为不同用户设置不同的命令权限，这是6.0之前的版本没有的，对权限精细化很有价值。6.2版本在多线程IO和命令延迟上做了优化，还在TLS、客户端缓存等方面增强了配置。最需要注意的是，新版对某些配置项的名字和行为做了调整，直接沿用老配置可能会报错或者不生效。

我当时就是把老实例的redis.conf直接复制给6.2用，启动后发现“save”配置的语法没问题，但“replicaof”这种主从复制相关的旧写法在新版本里有更明确的约束。后来干脆用官方默认配置做模板，再把需要改的项逐项覆盖，省去了一堆排查时间。

4.3 生产环境Redis核心配置逐项说明

下面这套配置是我在6.2环境里实际使用的，去掉了与具体环境绑定的注释，每一项都值得照着检查一遍。

# 1. 监听地址：只允许本机和Docker内网访问 bind 127.0.0.1 172.16.0.x protected-mode yes # 2. 端口：不要用默认端口，换个冷门端口 port 6397 # 3. 密码：用高强度随机密码，不要用简单口令 requirepass "替换成随机生成的长密码" # 4. ACL用户：拆分只读和读写权限 user default off user dify_worker on +@all ~* >dify_worker_password user dify_reader on +@read ~* >dify_reader_password # 5. 禁用危险命令 rename-command FLUSHALL "" rename-command FLUSHDB "" rename-command EVAL "" # 6. 持久化：生产环境开启AOF appendonly yes appendfsync everysec # 7. 最大内存与淘汰策略 maxmemory 512mb maxmemory-policy allkeys-lru

逐项拆开讲一下：

监听地址和protected-mode是配套的。protected-mode默认就是开启的，但只有在没有设置密码、没有配置bind的情况下才真正生效。如果bind了网卡地址，Redis会认为你是主动配置了内网访问，protected-mode的作用就弱化了。所以这两项一定要一起看，不能只设置一项就放心。

端口改成非默认端口，属于很低成本的安全措施。攻击者的自动化扫描脚本通常只扫默认端口，换掉端口直接把绝大多数批量扫描挡在门外。虽然不能作为核心防线，但可以大幅降低暴露概率。

requirepass这段要重点提一下：最好不要用简单的口令，我见过很多部署把密码写成了“redis123”这种强度极低的串。生成密码直接用系统工具随机生成就好，比如用openssl rand生成一个32位的随机字符串。

ACL用户这块是6.2相比老版本最值得用的新功能。默认情况下所有连接都走default用户，给default用户设置off意味着关闭默认访问。业务账号单独创建，需要什么权限就给什么权限。比如Dify的后端服务需要完整的读写能力，就给dify_worker账号；如果有些报表类功能只做查询，就建一个只读账号，把写命令全部隔离掉。

禁用危险命令这块非常关键。FLUSHALL和FLUSHDB会把所有数据清空，EVAL可以执行Lua脚本，这些命令一旦被攻击者利用，破坏力极大。用rename-command把执行入口禁用掉，相当于直接拿掉这些高风险工具。有些团队也会把KEYS命令禁掉，因为KEYS命令在数据量大的时候会阻塞Redis主线程，属于性能和安全的双重隐患，可以根据自己的实际需求决定。

持久化配置在生产环境一定要重视。appendonly开启AOF之后，每次写操作会追加到日志文件，appendfsync设置为everysec表示每秒刷一次盘，最多丢失一秒的数据。相比默认的RDB快照，AOF的恢复粒度更细。再配合RDB做定期备份，数据安全性就稳妥多了。

maxmemory和maxmemory-policy是配套的。如果不限制内存，Redis会一直吃机器内存直到系统OOM。设置一个最大值，配合allkeys-lru策略，在内存写满时按最近最少使用原则淘汰数据。这个值的大小取决于你有多少缓存数据，我这边512MB够用了，如果你的会话量很大，可以按实际情况往上调。

4.4 Docker部署时Redis绑定和权限的配置细节

如果是用Docker部署Dify全家桶，Redis的配置方式稍有不同。容器里改配置文件要用挂载的方式覆盖进去，不能用vi直接改容器内部文件。

services: redis: image: redis:6.2-alpine container_name: dify-redis command: ["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"] volumes: - ./redis/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf - redis-data:/data networks: - dify-network ports: # 不映射到宿主机外部端口，仅Docker内部网络访问 # 如果确有调试需求，再映射一个非默认端口，并手动限制来源 - "6397:6397" restart: always

这里要特别注意：不要把端口映射写成“0.0.0.0:6379:6379”这种写法。在Docker环境里，如果Redis服务只是供Dify的后端容器访问，那根本不需要把端口映射到宿主机。Docker内部网络天然做了隔离，容器之间通过service名互访就够了，外面根本摸不到Redis。这个配置比任何密码都有效，也是很多人容易忽视的。

4.5 升级后Dify后端连接串的同步修改

Redis配置改完之后，后端连接串必须同步更新，不然服务起不来。Dify的Redis连接配置在环境变量里，核心就是REDIS_HOST、REDIS_PORT、REDIS_PASSWORD这几个值，也可能用到REDIS_DB或者REDIS_USERNAME。你改了什么，就把对应的环境变量全部改掉。

比如刚才在配置里把密码设置成了随机串，那么在.env文件里要更新：

REDIS_HOST=redis REDIS_PORT=6397 REDIS_PASSWORD=你的随机密码 REDIS_DB=0

改完之后重启Dify后端服务。这里有一个关于ACL的坑值得提醒：如果Redis配置里设置了“user default off”，那连接的时候必须要带用户名，否则会报“WRONGPASS”或者“NOAUTH Authentication required”之类的错误。Dify连接Redis的时候，会根据环境变量里的REDIS_USERNAME和REDIS_PASSWORD去认证。如果只设置了密码没设置用户名，而Redis的default用户又是关闭状态，认证就会失败。我一开始就踩了这个坑，折腾了一个多小时才发现是ACL用户设置导致的问题。

5. 数据库与Redis安全加固后的联动验证

5.1 写一份完整的升级验证清单

配置全部改完之后，不能只看“服务能启动”就算完事了。生产环境少了一个用户、多了一个内网限制，都可能让某些功能静默失效。我的做法是列一份验证清单，把核心链路逐项跑一遍，确认业务不受影响。

第一项是后端服务能正常启动，日志里没有数据库或Redis相关的报错。第二项是用户登录、创建应用、上传文档这些核心功能都正常，因为数据库权限调整后，某些表可能没有被正确授权，上线后才会暴露。第三项是会话和缓存功能正常，Redis如果配置有误，登录态会频繁失效、工作流会卡在中间状态。第四项是模型调用和知识库检索功能走一遍，确保向量库的读取没被影响。

我当时写了一个最简单的自检脚本，同时测数据库连接和Redis读写，快速确认这两个基础组件都是可用的。

# 数据库连接测试 PGPASSWORD=密码 psql -h 127.0.0.1 -U dify_app -d dify_prod -c "SELECT 1;" # Redis认证与写入测试 redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6397 -a 密码 PING redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6397 -a 密码 SET test_key "hello" redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6397 -a 密码 GET test_key redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6397 -a 密码 DEL test_key

跑完这些基础测试，再进入Dify界面把核心功能手动过一遍。虽然慢，但值得。

5.2 端口与外部暴露面的再检查

组件自测通过之后，再用系统工具检查一遍端口暴露情况。这是把前面所有配置真正“锁死”的收尾动作。

# 查看当前监听端口，确认敏感服务没有全地址开放 ss -tlnp | grep -E "5432|6379|6397" # 查看防火墙规则，确认做了来源控制 sudo iptables -L -n | head -30 # 用外部工具扫描宿主机IP，确认公网视角看不到内部端口 nmap -Pn 你的服务器IP -p 5432,6379,6397

这一轮检查的标准就一条：公网视角只能看到需要对外提供服务的端口（比如80/443），其他端口一律不可达。如果扫描发现数据库或者Redis的端口在公网暴露，那就说明还有映射或者防火墙规则没配对，要回头处理。

5.3 安全升级之后的“半衰期”问题

安全配置不是一次性项目。数据库账号密码、Redis的密码都默认不会过期，但只要涉及人员离职、密钥泄露、备份文件外流，密码就需要重置。我的建议是至少每三个月轮换一次密码，数据库和Redis这两处可以同步处理。

另外，Redis 6.2里配置的ACL用户如果有权限变化，也要及时调整。比如某个数据分析功能下线了，对应的只读账号就可以顺手清理掉，免得权限闲置在那里被利用。安全审计这种事，频率比深度更重要，养成固定的检查节奏，比一次做到位再彻底放手要可靠得多。

6. 常见问题与排查技巧实录

6.1 Redis 6.2启动报错与ACL认证失败

升级之后最容易遇到的就是服务起不来。最常见的报错是“Bad directive or wrong number of arguments”或者“Invalid argument”。这一般是配置文件里写了旧版本才能识别的指令，6.2版本改了语法。解决办法是用官方默认配置做底，再把需要改的项一条条覆盖进去，同时用config rewrite在启动后动态重写配置，避免手动敲错。

ACL认证失败是另一个高频问题。报错信息通常像这样：

(error) WRONGPASS invalid username-password pair or user is disabled.

这种问题优先检查配置里设置的“user default off”，这会让没有指定用户名的连接直接进不来。然后在Dify的连接配置里，确认HTTP访问是不是落在IP白名单内、密码是不是填成明文本身了，以及Redis是不是真的在用配置里的端口。排查顺序是先看配置是否生效，再看密码是否一致，最后看ACL规则有没有把默认访问关掉忘了放开。

6.2 升级后Dify功能静默失效

有时候Redis启动正常、Dify日志也没报错，但某些功能就是不对。比如登录态频繁丢失，或者工作流跑到一半就不动了。这种大多不是配置语法问题，而是逻辑层面的不匹配。

拿登录态丢失来说，如果Redis里设置了maxmemory，同时用了allkeys-lru淘汰策略，那本该长期保留的会话Key可能因为内存吃紧被LRU淘汰掉，用户登录状态就“莫名其妙”掉了。解决办法是调整淘汰策略，比如用volatile-lru，只淘汰设置了过期时间的Key，而不动那些需要长期存在的Key；或者把会话相关Key的过期时间调长一点，预留更大的内存空间。

还有一类静默失效发生在数据库权限改动之后。某些功能平时不触发，等有人用到的时候才报错。比如后台导出功能，查询的数据表不在授权列表里，点击导出的时候直接报“permission denied”。我排查这类问题的时候有个习惯，改动数据库权限之后，把Dify后台的每一个功能按钮都点一遍，尤其是那些平时不怎么用的模块。

6.3 配置项写对了却“不生效”的特殊情况

还有一类问题，配置检查了好几遍，逻辑完全没问题，但行为就是不对。常见原因是Docker挂载配置文件的路径不对，容器里实际用的根本不是你改的那个文件。

确认方法很简单，进容器里看一下实际生效的配置：

docker exec -it dify-redis redis-cli CONFIG GET requirepass docker exec -it dify-redis redis-cli CONFIG GET bind docker exec -it dify-redis redis-cli CONFIG GET port

如果输出跟你的配置文件不一致，说明挂载路径有问题或者配置文件没有被正确加载。这时候重新检查docker-compose里的volumes配置和command参数，确保redis-server启动时真的加载了你挂载进去的conf文件。

还有一个很容易忽略的点是环境变量优先级。Dify有些环境变量带默认值，如果你在配置里改了密码，但环境变量里没同步，某些旧连接还是会用老配置。这时候需要在启动Dify之前把连接串完整检查一遍，确保所有用到Redis的地方都指向新的端口和新的认证信息。

6.4 常用排查命令速查

最后把我平时排查这类问题用的命令集中列一下，按场景分类，方便直接抄。

这套组合拳打下来，大部分跟数据库和Redis相关的安全问题都能排查到位。

7. 从一次安全巡检到一套长期实践

整个升级过程做完之后，我最大的感受是：自部署LLM应用平台的安全性，并不取决于某一个组件的配置有多完善，而是取决于整条链路上最短的那块木板。数据库做得再严实，Redis裸奔着，依然是敞开的侧门；Redis做了ACL，但密钥明文写在环境变量里，等于把钥匙贴在门上。

那次巡检之后，我给自己定了几条规矩。所有密钥统一放进专门的密钥管理工具里，不让明文密码出现在代码仓库和配置文件里。数据库和Redis的密码每季度轮换一次，换完同步更新应用配置并重启服务。重要数据定期做备份，PostgreSQL的库和Redis的AOF文件都单独存一份，存放在独立于运行环境的位置。每次做类似升级操作的时候，先在测试环境完整演练一遍，再到生产环境动手，绝不跳过预演环节。

最后再说一个可以长期执行的思路：Dify这类平台的安全参数会随着版本迭代发生变化，比如Redis 6.2和后续版本的ACL语法、密码策略、TLS支持都有增强，但自动迁移工具未必能覆盖所有场景。建议每半年做一次组件版本检查，把官方文档里的安全相关变更整理成一份清单，逐项对照自己的环境确认。安全升级不是一次性任务，而是一个不断迭代的过程。保持固定的检查节奏，比某一次做得特别彻底要可靠得多。