前言
权限控制主要分为两块,认证(Authentication)与授权(Authorization)。认证之后确认了身份正确,业务系统就会进行授权,现在业界比较流行的模型就是RBAC(Role-Based Access Control)。RBAC包含为下面四个要素:用户、角色、权限、资源。用户是源头,资源是目标,用户绑定至角色,资源与权限关联,最终将角色与权限关联,就形成了比较完整灵活的权限控制模型。
资源是最终需要控制的标的物,但是我们在一个业务系统中要将哪些元素作为待控制的资源呢?我将系统中待控制的资源分为三类:
现在业内普遍的实现方案实际上很粗放,就是单纯的“菜单控制”,通过菜单显示与否来达到控制权限的目的。
我仔细分析过,现在大家做的平台分为To C和To B两种:
所以针对现在的情况,考虑成本与产出,大部分设计者也不愿意在权限上进行太多的研发力量。
菜单和界面元素一般都是由前端编码配合存储数据实现,URL访问资源的控制也有一些框架比如SpringSecurity,Shiro。
目前我还没有找到过数据权限控制的框架或者方法,所以自己整理了一份。
数据权限控制原理
数据权限控制最终的效果是会要求在同一个数据请求方法中,根据不同的权限返回不同的数据集,而且无需并且不能由研发编码控制。这样大家的第一想法应该就是AOP,拦截所有的底层方法,加入过滤条件。这样的方式兼容性较强,但是复杂程度也会更高。我们这套系统中,采用的是利用Mybatis的plugin机制,在底层SQL解析时替换增加过滤条件。
这样一套控制机制存在很明显的优缺点,首先缺点:
当然,假如你现在就用Mybatis,而且数据库使用的是Mysql,这方面就没有太大影响了。
接下来说说优点:
数据权限实现
上一节就提及了实现原理,是基于Mybatis的plugins)实现。
MyBatis 允许你在已映射语句执行过程中的某一点进行拦截调用。默认情况下,MyBatis 允许使用插件来拦截的方法调用包括:
Executor (update, query, flushStatements, commit, rollback, getTransaction, close, isClosed)
ParameterHandler (getParameterObject, setParameters)
ResultSetHandler (handleResultSets, handleOutputParameters)
StatementHandler (prepare, parameterize, batch, update, query)
Mybatis的插件机制目前比较出名的实现应该就是PageHelper项目了,在做这个实现的时候也参考了PageHelper项目的实现方式。所以权限控制插件的类命名为PermissionHelper。
机制是依托于Mybatis的plugins机制,实际SQL处理的时候基于jsqlparser这个包。
设计中包含两个类,一个是保存角色与权限的实体类命名为PermissionRule,一个是根据实体变更底层SQL语句的主体方法类PermissionHelper。
首先来看下PermissionRule的结构:
public class PermissionRule { private static final Log log = LogFactory.getLog(PermissionRule.class); /** * codeName<br> * 适用角色列表<br> * 格式如: ,RoleA,RoleB, */ private String roles; /** * codeValue<br> * 主实体,多表联合 * 格式如: ,SystemCode,User, */ private String fromEntity; /** * codeDesc<br> * 过滤表达式字段, <br> * <code>{uid}</code>会自动替换为当前用户的userId<br> * <code>{me}</code> main entity 主实体名称 * <code>{me.a}</code> main entity alias 主实体别名 * 格式如: * <ul> * <li>userId = {uid}</li> * <li>(userId = {uid} AND authType > 3)</li> * <li>((userId = {uid} AND authType) > 3 OR (dept in (select dept from depts where manager.id = {uid})))</li> * </ul> */ private String exps; /** * codeShowName<br> * 规则说明 */ private String ruleComment; }
看完这个结构,基本能够理解设计的思路了。数据结构中保存如下几个字段:
核心流程
系统启动时,首先从数据库加载出所有的规则。底层利用插件机制来拦截所有的查询语句,进入查询拦截方法后,首先根据当前用户的权限列表筛选出PermissionRule列表,然后循环列表中的规则,对语句中符合实体列表的表进行条件增加,最终生成处理后的SQL语句,退出拦截器,Mybatis执行处理后SQL并返回结果。
讲完PermissionRule,再来看看PermissionHelper,首先是头:
@Intercepts({@Signature(type = Executor.class, method = "update", args = {MappedStatement.class, Object.class}), @Signature(type = Executor.class, method = "query", args = {MappedStatement.class, Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class})}) public class PermissionHelper implements Interceptor { }
头部只是标准的Mybatis拦截器写法,注解中的Signature决定了你的代码对哪些方法拦截,update实际上针对修改(Update)、删除(Delete)生效,query是对查询(Select)生效。
下面给出针对Select注入查询条件限制的完整代码:
private String processSelectSql(String sql, List<PermissionRule> rules, UserDefaultZimpl principal) { try { String replaceSql = null; Select select = (Select) CCJSqlParserUtil.parse(sql); PlainSelect selectBody = (PlainSelect) select.getSelectBody(); String mainTable = null; if (selectBody.getFromItem() instanceof Table) { mainTable = ((Table) selectBody.getFromItem()).getName().replace("`", ""); } else if (selectBody.getFromItem() instanceof SubSelect) { replaceSql = processSelectSql(((SubSelect) selectBody.getFromItem()).getSelectBody().toString(), rules, principal); } if (!ValidUtil.isEmpty(replaceSql)) { sql = sql.replace(((SubSelect) selectBody.getFromItem()).getSelectBody().toString(), replaceSql); } String mainTableAlias = mainTable; try { mainTableAlias = selectBody.getFromItem().getAlias().getName(); } catch (Exception e) { log.debug("当前sql中, " + mainTable + " 没有设置别名"); } String condExpr = null; PermissionRule realRuls = null; for (PermissionRule rule : rules) { for (Object roleStr : principal.getRoles()) { if (rule.getRoles().indexOf("," + roleStr + ",") != -1) { if (rule.getFromEntity().indexOf("," + mainTable + ",") != -1) { // 若主表匹配规则主体,则直接使用本规则 realRuls = rule; condExpr = rule.getExps().replace("{uid}", UserDefaultUtil.getUserId().toString()).replace("{bid}", UserDefaultUtil.getBusinessId().toString()).replace("{me}", mainTable).replace("{me.a}", mainTableAlias); if (selectBody.getWhere() == null) { selectBody.setWhere(CCJSqlParserUtil.parseCondExpression(condExpr)); } else { AndExpression and = new AndExpression(selectBody.getWhere(), CCJSqlParserUtil.parseCondExpression(condExpr)); selectBody.setWhere(and); } } try { String joinTable = null; String joinTableAlias = null; for (Join j : selectBody.getJoins()) { if (rule.getFromEntity().indexOf("," + ((Table) j.getRightItem()).getName() + ",") != -1) { // 当主表不能匹配时,匹配所有join,使用符合条件的第一个表的规则。 realRuls = rule; joinTable = ((Table) j.getRightItem()).getName(); joinTableAlias = j.getRightItem().getAlias().getName(); condExpr = rule.getExps().replace("{uid}", UserDefaultUtil.getUserId().toString()).replace("{bid}", UserDefaultUtil.getBusinessId().toString()).replace("{me}", joinTable).replace("{me.a}", joinTableAlias); if (j.getOnExpression() == null) { j.setOnExpression(CCJSqlParserUtil.parseCondExpression(condExpr)); } else { AndExpression and = new AndExpression(j.getOnExpression(), CCJSqlParserUtil.parseCondExpression(condExpr)); j.setOnExpression(and); } } } } catch (Exception e) { log.debug("当前sql没有join的部分!"); } } } } if (realRuls == null) return sql; // 没有合适规则直接退出。 if (sql.indexOf("limit ?,?") != -1 && select.toString().indexOf("LIMIT ? OFFSET ?") != -1) { sql = select.toString().replace("LIMIT ? OFFSET ?", "limit ?,?"); } else { sql = select.toString(); } } catch (JSQLParserException e) { log.error("change sql error .", e); } return sql; }
重点思路
重点其实就在于Sql的解析和条件注入,使用开源项目JSqlParser。
结束语
想要达到无感知的数据权限控制,只有机制控制这么一条路。本文选择的是通过底层拦截Sql语句,并且针对对应表注入条件语句这么一种做法。应该是非常经济的做法,只是基于文本处理,不会给系统带来太大的负担,而且能够达到理想中的效果。大家也可以提出其他的见解和思路。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持亿速云。
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