正文
相信大家对SaaS架构都有所了解,这里也不过多介绍，让我们直奔主题。
技术框架
springboot版本为2.3.4.RELEASE
持久层采用JPA
租户Model设计
因为saas应用所有租户都使用同个服务和数据库,为隔离好租户数据，这里创建一个BaseSaasEntity
public abstract class BaseSaasEntity {
@JsonIgnore
@Column(nullable = false, updatable = false)
protected Long tenantId;
}里面只有一个字段tenantId,对应的就是租户Id,所有租户业务entity都继承这个父类。最后通过tenantId来区分数据是哪个租户。
sql租户数据过滤
按往常，表建好就该接着对应的模块的CURD。但saas应用最基本的要求就是租户数据隔离，就是公司B的人不能看到公司A的数据,怎么过滤呢，这里上面我们建立的BaseSaasEntity就起作用了，通过区分当前请求是来自那个公司后,在所有tenant业务sql中加上where tenant=?就实现了租户数据过滤。
Hibernate filter
如果让我们在业务中都去加上租户sql过滤代码，那工作量不仅大，而且出错的概率也很大。理想是过滤sql拼接统一放在一起处理，在租户业务接口开启sql过滤。因为JPA是有hibernate实现的，这里我们可以利用hibernate的一些功能
@MappedSuperclass
@Data
@FilterDef(name = "tenantFilter", parameters = {@ParamDef(name = "tenantId", type = "long")})
@Filter(condition = "tenant_id=:tenantId", name = "tenantFilter")
public abstract class BaseSaasEntity {
@JsonIgnore
@Column(nullable = false, updatable = false)
protected Long tenantId;
@PrePersist
public void onPrePersist() {
if (getTenantId() != null) {
return;
}
Long tenantId = TenantContext.getTenantId();
Check.notNull(tenantId, "租户不存在");
setTenantId(tenantId);
}
}Hibernate3 提供了一种创新的方式来处理具有“显性（visibility）”规则的数据，那就是使用Hibernate 过滤器。Hibernate 过滤器是全局有效的、具有名字、可以带参数的过滤器，对于某个特定的 Hibernate session 您可以选择是否启用（或禁用）某个过滤器。
这里我们通过@FilterDef和@Filter预先定义了一个sql过滤条件。然后通过一个@TenantFilter注解来标识接口需要进行数据过滤
@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Transactional
public @interface TenantFilter {
boolean readOnly() default true;
}可以看出这个接口是放在方法上，对应的就是Controller层。@Transactional增加事务注解的意义是因为激活hibernate filter必须要开启事务，这里默认是只读事务。 最后定义一个切面来激活filter
@Aspect
@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
public class TenantSQLAspect {
private static final String FILTER_NAME = "tenantFilter";
private final EntityManager entityManager;
@SneakyThrows
@Around("@annotation(com.lvjusoft.njcommon.annotation.TenantFilter)")
public Object aspect(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
Session session = entityManager.unwrap(Session.class);
try {
Long tenantId = TenantContext.getTenantId();
Check.notNull(tenantId, "租户不存在");
session.enableFilter(FILTER_NAME).setParameter("tenantId", tenantId);
return joinPoint.proceed();
} finally {
session.disableFilter(FILTER_NAME);
}
}
}这里切面的对象就是刚才自定义的@TenantFilter注解,在方法执行前拿到当前租户id，开启filter，这样租户数据隔离就大功告成了，只需要在租户业务接口上增加@TenantFilter注解即可, 开发只用关心业务代码。上图中的TenantContext是当前线程租户context,通过和前端约定好，接口请求头中增加租户id，服务端利用拦截器把获取到的租户id缓存在ThreadLocal中
public class IdentityInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {
public IdentityInterceptor() {
log.info("IdentityInterceptor init");
}
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
String token = request.getHeader(AuthConstant.USER_TOKEN_HEADER_NAME);
UserContext.setToken(token);
String tenantId = request.getHeader(AuthConstant.TENANT_TOKEN_HEADER_NAME);
TenantContext.setTenantUUId(tenantId);
return true;
}
@Override
public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) {
UserContext.clear();
TenantContext.clear();
}
}分库
随着租户数量的增加，mysql单库单表的数据肯定会达到瓶颈，这里只采用分库的手段。利用多数据源，将租户和数据源进行多对一的映射。
public class DynamicRoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
private Map<Object, Object> targetDataSources;
public DynamicRoutingDataSource() {
targetDataSources =new HashMap<>();
DruidDataSource druidDataSource1 = new DruidDataSource();
druidDataSource1.setUsername("username");
druidDataSource1.setPassword("password");
druidDataSource1.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8");
targetDataSources.put("db1",druidDataSource1);
DruidDataSource druidDataSource2 = new DruidDataSource();
druidDataSource2.setUsername("username");
druidDataSource2.setPassword("password");
druidDataSource2.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8");
targetDataSources.put("db2",druidDataSource1);
this.targetDataSources = targetDataSources;
super.setTargetDataSources(targetDataSources);
super.afterPropertiesSet();
}
public void addDataSource(String key, DataSource dataSource) {
if (targetDataSources.containsKey(key)) {
throw new IllegalArgumentException("dataSource key exist");
}
targetDataSources.put(key, dataSource);
super.setTargetDataSources(targetDataSources);
super.afterPropertiesSet();
}
@Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
return DataSourceContext.getSource();
}
}通过实现AbstractRoutingDataSource来声明一个动态路由数据源,在框架使用datesource前,spring会调用determineCurrentLookupKey()方法来确定使用哪个数据源。这里的DataSourceContext和上面的TenantContext类似,在拦截器中获取到tenantInfo后，找到当前租户对应的数据源key并设置在ThreadLocal中。
结尾
到这里一个多租户的基础应用就搭建好了。
到此这篇关于Springboot 多租户SaaS方案的文章就介绍到这了,更多相关Springboot 多租户SaaS内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
