前言
某中型电商平台的报表系统曾在深夜突然崩溃,起因竟是运营误删了共享表中的某租户数据列。
运维团队排查发现,因为缺乏有效租户隔离,一条误操作的ALTER TABLE语句导致全平台数据混乱。
这让我们警惕:选择多租户方案的每一步,都是安全与成本的权衡。
今天这篇文章就跟大家一起聊聊,多租户的4种常用方案,希望对你会有所帮助。
一、字段隔离方案
低成本背后的高风险
字段隔离方案,是通过统一数据表+租户ID过滤实现逻辑隔离。
如下图所示:
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初期开发成本极低,但将数据安全的压力完全转移到了代码质量控制上。
致命缺陷检查清单:
- 任意一次DAO层查询漏加tenant_id条件 → 数据跨租户泄露
- 索引必须将tenant_id作为最左前缀 → 性能瓶颈风险
- 全表扫描类查询(如报表统计)无法避免跨租户干扰
代码防御示范
(1)MyBatis拦截器自动注入租户ID
(2)SQL防火墙:强制全表扫描必须声明租户范围
适用场景建议
- 初期快速验证的MVP产品,用户量比较少的业务系统。
- 对数据隔离要求较低的内部管理系统。
二、Schema隔离
数据库层的单元房
在同一个数据库实例中为每个租户独立Schema,实现库级别隔离。
如下图所示:
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各租户表结构相同但数据独立,像小区里的不同住户单元。
运维警告清单:
- 百级Schema数量级后,备份与迁移成本陡增
- 跨Schema关联查询必须引入中间聚合层
- 数据库连接池需按最大租户数配置 → 连接风暴风险
动态路由代码实现
(1)Spring动态数据源配置
(2)AOP切面动态切换Schema
适用场景建议
- 需要中等安全级别的行业(教育、零售)。
- 租户数<50且数据规模可控的系统。
三、独立数据库
数据隔离的终极形态
每个租户享有独立数据库实例。
如下图所示:
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从存储到底层连接完全隔离。
安全性最高但成本呈线性增长。
财务预警清单:
- 每个实例约增加¥3000/月(云RDS基础配置)
- 跨租户数据聚合需额外ETL系统支持
- DBA运维成本随租户数量直线上升
数据源动态路由核心代码
(1)抽象路由控制器
(2)多租户事务同步器(关键!)
适用场景建议
- 金融、医疗等强合规行业
- 付费能力强且需要独立资源池的KA客户
四、混合架构
没有银弹的平衡术
核心原则:按租户等级提供不同隔离方案
在系统中创建租户时,根据租户的实际情况,给它分配一个等级。
不同的等级,使用不同的隔离方案。
如下图所示:
租户等级 | 隔离方案 | 资源配置 |
S级 | 独立数据库 | 独占RDS实例+只读副本 |
A级 | Schema隔离 | 共享实例独立Schema |
B级 | 字段过滤 | 共享表 |
动态策略选择器
针对不同的租户,我们可以使用策略模式,根据不同的等级,选择不同的数据库访问方式。
代码如下:
运维避坑必读
- 元数据管理:建立租户-资源映射表,避免配置漂移
- 迁移工具链:开发自动化升降级工具(如VIP客户从共享表迁移到独立库)
- 监控分层:不同方案的性能指标需独立采集分析
总结
这篇文章列举了多租户的4种常用方案。
没有最完美的,只有最合适的。
多租户设计的本质是资源、安全、成本的黄金三角博弈。
与其追求理论完美,不如根据业务阶段选择最适方案。
毕竟能用可控成本解决问题的,才是真正的架构智慧。
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