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Redis實現(xiàn)租戶自動過濾功能
在分布式系統(tǒng)中，如何實現(xiàn)租戶自動過濾功能是一個比較常見的問題，這種情況通常出現(xiàn)在需要共享一個龐大的數(shù)據(jù)庫的時候。當(dāng)多個租戶（或者不同的應(yīng)用程序）共享同一數(shù)據(jù)庫時，需要通過自動過濾功能來保障彼此之間的數(shù)據(jù)隔離，防止一個租戶能夠看到另外一個租戶的數(shù)據(jù)，或者誤刪別人的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫崩潰的情況。在這種情況下，Redis可以起到很好的作用。本文將介紹在Redis中如何實現(xiàn)租戶自動過濾功能。
我們需要一個代理來攔截所有的數(shù)據(jù)庫請求。這個代理可以是一個簡單的RESTful API，也可以是一個更加復(fù)雜的中間件。無論采用何種方案，都需要將用戶請求路由到正確的 Redis 哈希表?？紤]到后期維護(hù)的可用性，建議采用一個獨立的中間件來擔(dān)任此角色。我們可以稱此中間件為“Redis過濾器”。
在Redis過濾器中，將數(shù)據(jù)庫的鍵（key）映射為租戶標(biāo)識符（通常為GUID），就可以在Redis哈希表中實現(xiàn)完全的數(shù)據(jù)隔離。在每次請求之前，過濾器都需要查詢到相應(yīng)租戶的標(biāo)識符，并將其作為Redis哈希表的前綴，在查詢或?qū)懭霐?shù)據(jù)庫時自動添加到所請求的鍵中。由于這個過濾器是在數(shù)據(jù)庫請求之前攔截的，所以用戶無法越過這一層進(jìn)行訪問。
這里提供一個簡單的Python代碼片段來顯示這個過程：
“`python
import redis
import threading
class RedisFilterMiddleware():
def __init__(self, app):
self.app = app
self.redis_client = redis.Redis(host=’localhost’)
def __call__(self, environ, start_response):
tenant_id = self.__get_tenant_id(environ)
with self.redis_client.pipeline() as pipe:
pipe.hget(‘tenant_map’, tenant_id)
mappings, _ = pipe.execute()
environ[‘tenant_id’] = tenant_id
environ[‘mappings’] = mappings
return self.app(environ, start_response)
def __get_tenant_id(self, environ):
return environ.get(‘HTTP_X_TENANT_ID’, None)
在上面的代碼中，我們創(chuàng)建了一個中間件類，其中在init函數(shù)中初始化了Redis客戶端；在_\_call\_\_函數(shù)中獲取租戶ID，查詢租戶與哈希表的映射表，并將其添加到請求的環(huán)境變量中。
現(xiàn)在我們需要實現(xiàn)一個類來支持?jǐn)?shù)據(jù)隔離，并將其映射到Redis哈希表中。這個類必須有相應(yīng)的接口類，這樣才能在過濾器中使用。 在Redis數(shù)據(jù)庫中，哈希表優(yōu)秀的方面之一是其完全支持分段式表格。在此例中，每個租戶對應(yīng)一個單獨的哈希表。這些哈希表的名稱是基于租戶ID生成的，并且所有表都被存儲在“租戶數(shù)據(jù)庫”之內(nèi)，以保持不同租戶間的數(shù)據(jù)隔離。
在Python中，我們可以使用如下代碼實現(xiàn)：
```python
class RedisTable(object):
def __init__(self, redis_client, tenant_id):
self.redis_client = redis_client
self.table_name = f'table_{tenant_id}'
def get_key(self, key):
return f'{self.table_name}:{key}'
def __getitem__(self, key):
return self.redis_client.get(self.get_key(key))
def __setitem__(self, key, value):
return self.redis_client.set(self.get_key(key), value)
在上面的代碼中，我們創(chuàng)建了一個Python類，名為RedisTable。該類保存了Redis客戶端對象和一個table_name，用來作為Redis哈希表的前綴。然后我們創(chuàng)建了一個get_key函數(shù)，用來返回一個合適的URL，以便在Redis中查找對應(yīng)鍵值；同時，還需要 __getitem__ 和 __setitem__ 函數(shù)，以便將查詢和寫入操作轉(zhuǎn)換為Redis哈希表。
接下來，在mn函數(shù)中編寫以下代碼：
“`python
app = flask.Flask(__name__)
@app.route(‘/action/create’, methods=[‘POST’])
def create():
table = RedisTable(redis.Redis(host=’localhost’), request.environ[‘tenant_id’])
table[request.form[‘key’]] = request.form[‘value’]
return ‘Ok’, 200
@app.route(‘/action/get’, methods=[‘GET’])
def get():
table = RedisTable(redis.Redis(host=’localhost’), request.environ[‘tenant_id’])
value = table[request.args[‘key’]]
return json.dumps(value), 200
if __name__ == ‘__mn__’:
app.wsgi_app = RedisFilterMiddleware(app.wsgi_app)
app.run()
在上面的代碼中，我們使用Flask來創(chuàng)建一個簡單的Web應(yīng)用，其中包含兩個路由。 /action/create負(fù)責(zé)將添加值到Redis哈希表， /action/get 負(fù)責(zé)查詢Redis哈希表，并返回該值。在兩個路由中，我們都使用了RedisTable類來完成對Redis哈希表的操作，并使用tenant_id來實現(xiàn)數(shù)據(jù)隔離。
在Redis客戶端中，我們需要設(shè)置一個名為“tenant_map”的哈希表，用以存儲哈希表的映射關(guān)系。當(dāng)我們需要為新的租戶創(chuàng)建一個哈希表時，只需將其ID添加到此哈希表中即可：
redis-cli
> hset tenant_map 004 ridis_004
OK
在這個例子中，我們創(chuàng)建了名為004的租戶，并將其哈希表命名為ridis_004。這個命名方式可以為我們在Redis中清晰地找到相應(yīng)租戶的哈希表。
結(jié)論
在這篇文章中，我們介紹了如何使用Redis來實現(xiàn)租戶自動過濾功能。我們使用了一個中間件來攔截所有的數(shù)據(jù)庫請求，并通過查詢租戶ID的方式將數(shù)據(jù)隔離開來。我們還使用Redis哈希表來實現(xiàn)完全數(shù)據(jù)隔離，并將租戶ID作為哈希表的前綴。通過這種方式，每個租戶都能夠獨立地使用數(shù)據(jù)庫，而不必?fù)?dān)心數(shù)據(jù)泄露或誤刪。
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名稱欄目：Redis實現(xiàn)租戶自動過濾功能（redis租戶自動過濾）
轉(zhuǎn)載來源：http://www.dlmjj.cn/article/cdhscgh.html
