数据权限筛选（RLS）的两种实现介绍

在应用程序中，尤其是在统计的时候， 需要使用数据权限来筛选数据行。 简单的说，张三看张三部门的数据， 李四看李四部门的数据；或者员工只能看自己的数据， 经理可以看部门的数据。这个在微软的文档中叫Row Level Security，字面翻译叫行级数据安全，简称RLS。

要实现RLS， 简单的思路就是加Where条件语句来做数据筛选。但是必须是先Where, 也就是在其他Where条件和OrderBy、Fetch Rows 之前执行， 否则会对 排序、分页查询造成影响。这是一个难点。
另一个难点是如何对现有的业务代码侵入性降到最低——不影响现有查询逻辑的写法，甚至当需要的时候，可以关闭RLS。为了校验数据， 必须保持RLS开关的灵活性，尤其是在开发阶段。

下面介绍我在项目中使用过的两种实现方式。

数据权限筛选（RLS）的实现（一） -- Security Policy方式实现
这个主要参考微软的官文介绍实现， 分三个步骤， a. 定义Predicate函数, 根据user参数来筛选数据， b. 定义Security Policy, 使用前面指定的Predicate函数, c.在指定表上应用Security Policy。
其中的user, 一种是通过当前连接数据库的登录用户来获取，一种是通过exec sp_set_session_context @key=N"userId", @value=@userId 来传入用户。后者更适合我们在应用查询中使用统一的连接字符串。由于我们数据访问层是通过EF来实现的， 所以我们统一在自定义的DbContext类型中做了改造：

 1 public abstract class RlsDbContext : DbContext
 2 {
 3 
 4     protected readonly IUserProvider userProvider;
 5     protected RlsDbContext(
 6     string connectionString,
 7     IUserProvider userProvider)
 8     : base(options)
 9     {
10         this.connectionString = connectionString;
11         this.userProvider = userProvider;
12     }
13 
14     protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder optionsBuilder)
15     {
16         connection = new SqlConnection(connectionString);
17         if (enableRLS)
18         {
19             connection.StateChange += Connection_StateChange;
20         }
21 
22         if (!enableMemoryDb)
23         {
24             optionsBuilder.UseSqlServer(connection);
25         }
26 
27         base.OnConfiguring(optionsBuilder);
28     }
29 
30     private void Connection_StateChange(object sender, System.Data.StateChangeEventArgs e)
31     {
32         if (e.CurrentState == ConnectionState.Open)
33         {
34             string userId = userProvider.CurrentUserId;
35             //此处判断条件用于流程Hook接口未配置认证而获取不到用户的情况
36             if (!string.IsNullOrEmpty(userId))
37             {
38                 SqlCommand cmd = connection.CreateCommand();
39                 cmd.CommandText = @"exec sp_set_session_context @key=N"userId", @value=@userId";
40                 cmd.Parameters.AddWithValue("@userId", userId);
41                 cmd.ExecuteNonQuery();
42             }
43         }
44         else if (e.CurrentState == ConnectionState.Closed)
45         {
46             //暂时注释：在分页查询场景下存在RLS获取总数之前SQL连接关闭的情况
47             //connection.StateChange -= Connection_StateChange;
48         }
49     }
50 
51 }

这样， 我们就能确保在访问数据库的适合， 传入了当前用户信息

具体的示例， 可以参考《Row-Level Security》
但是这个方式有个很大的问题， 就是性能不理想， 尤其是在判断条件中有or逻辑的时候。 比如这个场景：每个部门只能看自己的数据，如果是数据管理员，不论在哪个部门， 可以看所有部门的数据。加了or逻辑后， 大概1w行数据查询需要10s钟，这超出了应用能接收的范围。示例Predicate Function如下

 1 CREATE FUNCTION [dbo].[Predicate_MyFilter_RLS]
 2 (
 3     @orgId nvarchar(200)
 4 )
 5 RETURNS TABLE
 6     WITH SCHEMABINDING
 7 AS
 8 RETURN
 9    SELECT TOP 1 1 AS AccessPredicateResult
10    FROM dbo.[User] a
11    WHERE
12        a.UserId = SESSION_CONTEXT(N"UserId")
13     AND
14       (
15         a.OrgId = @orgId OR a.OrgId = "0000000000000000000000"
16       )
17 GO

关于性能问题的佐证，可以参考《Row-Level Security for Middle-Tier Apps – Using Disjunctions in the Predicate》

由于性能问题的障碍， 所以我们放弃了这种实现方式。但是这种方式比较优雅的满足了上述的两个条件，即实现了底层数据先筛选的逻辑，也对业务查询方法无侵入。在简单的场景中，应该是一款适合的方案。

数据权限筛选（RLS）的实现（二） -- 后台RlsStrategy方式实现
另一种做法， 是我们自行研究的RlsStrategy的实现方式。首先我们了解下接口IRlsStragety

 1 public interface IRlsStragety
 2 {
 3     Expressionbool>> UserPredicate
 4     {
 5         get;
 6     }
 7 
 8     Expressionobject>> OuterKeySelector
 9     {
10         get;
11     }
12 
13     Expressionobject>> InnerKeySelector
14     {
15         get;
16     }
17 
18     bool Skip();
19 }

这里面提供了三个表达式和一个bool 方法判断是否要略过RLS筛选。
下面是一个基本的实现：

 1 public class GenericUserOrgRlsStragety : IRlsStragety
 2 where TEntity : class, IUserId
 3 where TOrgUser : class, IOrgUser
 4 {
 5     private readonly IOrgProvider userOrgProvider;
 6     public GenericUserOrgRlsStragety(IOrgProvider userOrgProvider)
 7     {
 8         this.userOrgProvider = userOrgProvider;
 9     }
10 
11     public virtual Expressionbool>> UserPredicate
12     => user => user.OrgId == userOrgProvider.CurrentUserOrgId;
13 
14     public virtual Expressionobject>> OuterKeySelector
15     => entry => entry.UserId;
16 
17     public virtual Expressionobject>> InnerKeySelector
18     => user => user.UserId;
19 
20     public virtual bool Skip()
21     {
22         return false;
23     }
24 }

下面我来解释下这个逻辑。 假设应用中有这样两张表
T_BizData(Id, BizAmount, Org) 和T_OrgUser(Org, User), 前者是业务表， 记录了业务数据和所属业务组织的机构，后者是机构人员表，记录了人员和机构之间的关系。 根据这两个表，我们可以实现OrgA的用户可以查看OrgA的数据， OrgB的用户可以查看OrgB的数据

如果不考虑RLS， 则查询语句是 

Select * from T_BizData

如果考虑RLS， 则查询语句是

Select a.* from T_BizData a
   inner join T_OrgUser b on a.Org=b.org
where b.User=@user

两者比较，我们发现多了一个限制表和三处灵活点：
1 限制表就是 inner join T_OrgUser b,
2 灵活点 a） 取左表属性； b）取右表属性； c）取右表条件判断

这三个灵活点就是我们接口定义的三个表达式， 限制表是作为泛型类型传入进来的。

理解了这一点， 我们就可以看看下面这个代码

 1         public static IQueryable FilterByUser(
 2                 this IQueryable queryable,
 3                 TDbContext dbContext,
 4                 IRlsStragety rlsStragety
 5                 )
 6         where TDbContext : DbContext
 7         where TEntity : class
 8         where TUserConstraintEntity : class, IUserId
 9         {
10             if (dbContext is null)
11             {
12                 throw new System.ArgumentNullException(nameof(dbContext));
13             }
14 
15             if (rlsStragety == null
16                 || rlsStragety.UserPredicate == null
17                 || rlsStragety.OuterKeySelector == null
18                 || rlsStragety.InnerKeySelector == null
19                 || rlsStragety.Skip()
20                 )
21             {
22                 return queryable;
23             }
24 
25             
26             IQueryable result = queryable.Join(
27                        dbContext.Set()
28                                 .Where(rlsStragety.UserPredicate)
29                      , rlsStragety.OuterKeySelector
30                      , rlsStragety.InnerKeySelector
31                      , (p, q) => p
32                    );
33             return result;
34         }

我们都知道queryable 是EF实现查询的对象，它描述了查询的过程，所以我们在原queryable对象的基础上扩充了join逻辑， 从而实现了类似sql 语句的两表inner join查询。 该过程是在分页之前加入的，这样才能保证查询的结果。

 1         public virtual async Task> GetPagedListAsync(object filter, CancellationToken cancellationToken = default) where TEntity : class
 2         {
 3             if (filter == null)
 4             {
 5                 filter = new object();
 6             }
 7             IPaged result = new Paged();
 8 
 9             IQueryable queryable = GetPagedQueryable(filter);
10             result.Rows = await queryable.ToListAsync(cancellationToken).ConfigureAwait(false);
11 
12             IQueryable queryableForCount = GetCountQueryable(filter);
13             result.Total = await queryableForCount.CountAsync(cancellationToken).ConfigureAwait(false);
14 
15             return result;
16         }

以上准备工作做好了， 在查询的时候，就可以这样写了：

stragety =
serviceProvider.GetService();

var pageList = await rlsDataInquirer.GetPagedListAsync(filter, stragety);

最后， 补充下skip()方法的逻辑。

        public override bool Skip()
        {
            string orgId = userOrgProvider.CurrentUserOrgId;

            // 如果是信息管理部则跳过关联判断
            return orgId.Equals(InfoSupervisorDepartmentOrgId, StringComparison.CurrentCultureIgnoreCase);
        }

我们看到，FilterByUser方法的第19行， 如果skip()返回为true， 则会跳过RLS的逻辑。这个主要是为了特殊处理高级管理权限设计的。

总结：

     使用Security Policy 除了可以过滤用户权限数据外， 还可以用于更新和删除数据时的权限检查； 而使用RlsStrategy则只能基于现有的框架来实现查询数据行时的筛选，但是性能上要好很多，而且也比较灵活。同时，因为底层是转换成了SQL语句，所以对字段加索引应该可以进一步提高查询的性能。