如何使用Mybatis-plus实现多租户架构

这篇文章给大家分享的是有关如何使用Mybatis-plus实现多租户架构的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

多租户(Multi-Tenant)是SaaS中的一个重要概念，它是一种软件架构技术，在多个租户的环境下，共享同一套系统实例，并且租户之间的数据具有隔离性，也就是说一个租户不能去访问其他租户的数据。基于不同的隔离级别，通常具有下面三种实现方案：

每个租户使用独立DataBase，隔离级别高，性能好，但成本大

租户之间共享DataBase，使用独立的Schema

租户之间共享Schema，在表上添加租户字段，共享数据程度最高，隔离级别最低。

Mybatis-plus在第3层隔离级别上，提供了基于分页插件的多租户的解决方案，我们对此来进行介绍。在正式开始前，首先做好准备工作创建两张表，在基础字段后都添加租户字段tenant_id：

CREATE TABLE `user` (  `id` bigint(20) NOT NULL,  `name` varchar(20) DEFAULT NULL,  `phone` varchar(11) DEFAULT NULL,  `address` varchar(64) DEFAULT NULL,  `tenant_id` bigint(20) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`))CREATE TABLE `dept` (  `id` bigint(20) NOT NULL,  `dept_name` varchar(64) DEFAULT NULL,  `comment` varchar(128) DEFAULT NULL,  `tenant_id` bigint(20) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`))

在项目中导入需要的依赖：

<dependency>    <groupId>com.baomidou</groupId>    <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>    <version>3.3.2</version></dependency><dependency>    <groupId>com.github.jsqlparser</groupId>    <artifactId>jsqlparser</artifactId>    <version>3.1</version></dependency>

Mybatis-plus 配置类：

@EnableTransactionManagement(proxyTargetClass = true)@Configurationpublic class MybatisPlusConfig {    @Bean    public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {        PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor();        List<ISqlParser> sqlParserList=new ArrayList<>();        TenantSqlParser tenantSqlParser=new TenantSqlParser();        tenantSqlParser.setTenantHandler(new TenantHandler() {            @Override            public Expression getTenantId(boolean select) {                               String tenantId = "3";                return new StringValue(tenantId);            }            @Override            public String getTenantIdColumn() {                return "tenant_id";            }            @Override            public boolean doTableFilter(String tableName) {                return false;            }        });        sqlParserList.add(tenantSqlParser);        paginationInterceptor.setSqlParserList(sqlParserList);        return paginationInterceptor;    }}

这里主要实现的功能：

• 创建SQL解析器集合

• 创建租户SQL解析器

• 设置租户处理器，具体处理租户逻辑

这里暂时把租户的id固定写成3，来进行测试。测试执行全表语句：

public List<User> getUserList() {    return userMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<User>().isNotNull(User::getId));}

使用插件解析执行的SQL语句，可以看到自动在查询条件后加上了租户过滤条件：

那么在实际的项目中，怎么将租户信息传给租户处理器呢，根据情况我们可以从缓存或者请求头中获取，以从Request请求头获取为例：

@Overridepublic Expression getTenantId(boolean select) {    ServletRequestAttributes attributes=(ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();    HttpServletRequest request = attributes.getRequest();    String tenantId = request.getHeader("tenantId");    return new StringValue(tenantId);}

前端在发起http请求时，在Header中加入tenantId字段，后端在处理器中获取后，设置为当前这次请求的租户过滤条件。

如果是基于请求头携带租户信息的情况，那么在使用中可能会遇到一个坑，如果当使用多线程的时候，新开启的异步线程并不会自动携带当前线程的Request请求。

@Overridepublic List<User> getUserListByFuture() {    Callable getUser=()-> userMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<User>().isNotNull(User::getId));    FutureTask<List<User>> future=new FutureTask<>(getUser);    new Thread(future).start();    try {        return future.get();    } catch (Exception e) {        e.printStackTrace();    }    return null;}

执行上面的方法，可以看出是获取不到当前的Request请求的，因此无法获得租户id，会导致后续报错空指针异常：

修改的话也非常简单，开启RequestAttributes的子线程共享，修改上面的代码：

@Overridepublic List<User> getUserListByFuture() {    ServletRequestAttributes sra = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();    Callable getUser=()-> {        RequestContextHolder.setRequestAttributes(sra, true);        return userMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<User>().isNotNull(User::getId));    };    FutureTask<List<User>> future=new FutureTask<>(getUser);    new Thread(future).start();    try {        return future.get();    } catch (Exception e) {        e.printStackTrace();    }    return null;}

这样修改后，在异步线程中也能正常的获取租户信息了。

那么，有的小伙伴可能要问了，在业务中并不是所有的查询都需要过滤租户条件啊，针对这种情况，有两种方式来进行处理。

如果整张表的所有SQL操作都不需要针对租户进行操作，那么就对表进行过滤，修改doTableFilter方法，添加表的名称：

@Overridepublic boolean doTableFilter(String tableName) {    List<String> IGNORE_TENANT_TABLES= Arrays.asList("dept");    return IGNORE_TENANT_TABLES.stream().anyMatch(e->e.equalsIgnoreCase(tableName));}

这样，在dept表的所有查询都不进行过滤：

如果有一些特定的SQL语句不想被执行租户过滤，可以通过@SqlParser注解的形式开启，注意注解只能加在Mapper接口的方法上：

@SqlParser(filter = true)@Select("select * from user where name =#{name}")User selectUserByName(@Param(value="name") String name);

或在分页拦截器中指定需要过滤的方法：

@Beanpublic PaginationInterceptor paginationInterceptor() {    PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor();    paginationInterceptor.setSqlParserFilter(metaObject->{        MappedStatement ms = SqlParserHelper.getMappedStatement(metaObject);        // 对应Mapper、dao中的方法        if("com.cn.tenant.dao.UserMapper.selectUserByPhone".equals(ms.getId())){            return true;        }        return false;    });    ...}

上面这两种方式实现的功能相同，但是如果需要过滤的SQL语句很多，那么第二种方式配置起来会比较麻烦，因此建议通过注解的方式进行过滤。

除此之外，还有一个比较容易踩的坑就是在复制Bean时，不要复制租户id字段，否则会导致SQL语句报错：

public void createSnapshot(Long userId){    User user = userMapper.selectOne(new LambdaQueryWrapper<User>().eq(User::getId, userId));    UserSnapshot userSnapshot=new UserSnapshot();    BeanUtil.copyProperties(user,userSnapshot);    userSnapshotMapper.insert(userSnapshot);}

查看报错可以看出，本身Bean的租户字段不为空的情况下，SQL又自动添加一次租户查询条件，因此导致了报错：

我们可以修改复制Bean语句，手动忽略租户id字段，这里使用的是hutool的BeanUtil工具类，可以添加忽略字段。

BeanUtil.copyProperties(user,userSnapshot,"tenantId");

在忽略了租户id的拷贝后，查询可以正常执行。

最后，再来看一下对联表查询的支持，首先看一下包含子查询的SQL：

@Select("select * from user where id in (select id from user_snapshot)")List<User> selectSnapshot();

查看执行结果，可以看见，在子查询的内部也自动添加的租户查询条件：

再来看一下使用Join进行联表查询：

@Select("select u.* from user u left join user_snapshot us on u.id=us.id")List<User> selectSnapshot();

同样，会在左右两张表上都添加租户的过滤条件：

再看一下不使用Join的普通联表查询：

@Select("select u.* from user u ,user_snapshot us,dept d where u.id=us.id and d.id is not null")List<User> selectSnapshot();

查看执行结果，可以看见在这种情况下，只在FROM关键字后面的第一张表上添加了租户的过滤条件，因此如果使用这种查询方式，需要额外注意，用户需要手动在SQL语句中添加租户过滤。

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