Redis实现租户自动过滤功能（redis租户自动过滤）

Redis实现租户自动过滤功能

在分布式系统中，如何实现租户自动过滤功能是一个比较常见的问题，这种情况通常出现在需要共享一个庞大的数据库的时候。当多个租户（或者不同的应用程序）共享同一数据库时，需要通过自动过滤功能来保障彼此之间的数据隔离，防止一个租户能够看到另外一个租户的数据，或者误删别人的数据，导致数据库崩溃的情况。在这种情况下，Redis可以起到很好的作用。本文将介绍在Redis中如何实现租户自动过滤功能。

我们需要一个代理来拦截所有的数据库请求。这个代理可以是一个简单的RESTful API，也可以是一个更加复杂的中间件。无论采用何种方案，都需要将用户请求路由到正确的 Redis 哈希表。考虑到后期维护的可用性，建议采用一个独立的中间件来担任此角色。我们可以称此中间件为“Redis过滤器”。

在Redis过滤器中，将数据库的键（key）映射为租户标识符（通常为GUID），就可以在Redis哈希表中实现完全的数据隔离。在每次请求之前，过滤器都需要查询到相应租户的标识符，并将其作为Redis哈希表的前缀，在查询或写入数据库时自动添加到所请求的键中。由于这个过滤器是在数据库请求之前拦截的，所以用户无法越过这一层进行访问。

这里提供一个简单的Python代码片段来显示这个过程：

“`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)

在上面的代码中，我们创建了一个中间件类，其中在init函数中初始化了Redis客户端；在_\_call\_\_函数中获取租户ID，查询租户与哈希表的映射表，并将其添加到请求的环境变量中。
现在我们需要实现一个类来支持数据隔离，并将其映射到Redis哈希表中。这个类必须有相应的接口类，这样才能在过滤器中使用。 在Redis数据库中，哈希表优秀的方面之一是其完全支持分段式表格。在此例中，每个租户对应一个单独的哈希表。这些哈希表的名称是基于租户ID生成的，并且所有表都被存储在“租户数据库”之内，以保持不同租户间的数据隔离。

在Python中，我们可以使用如下代码实现：

```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)

在上面的代码中，我们创建了一个Python类，名为RedisTable。该类保存了Redis客户端对象和一个table_name，用来作为Redis哈希表的前缀。然后我们创建了一个get_key函数，用来返回一个合适的URL，以便在Redis中查找对应键值；同时，还需要 __getitem__ 和 __setitem__ 函数，以便将查询和写入操作转换为Redis哈希表。

接下来，在mn函数中编写以下代码：

“`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()

在上面的代码中，我们使用Flask来创建一个简单的Web应用，其中包含两个路由。 /action/create负责将添加值到Redis哈希表， /action/get 负责查询Redis哈希表，并返回该值。在两个路由中，我们都使用了RedisTable类来完成对Redis哈希表的操作，并使用tenant_id来实现数据隔离。

在Redis客户端中，我们需要设置一个名为“tenant_map”的哈希表，用以存储哈希表的映射关系。当我们需要为新的租户创建一个哈希表时，只需将其ID添加到此哈希表中即可：

redis-cli

> hset tenant_map 004 ridis_004

OK

在这个例子中，我们创建了名为004的租户，并将其哈希表命名为ridis_004。这个命名方式可以为我们在Redis中清晰地找到相应租户的哈希表。

结论

在这篇文章中，我们介绍了如何使用Redis来实现租户自动过滤功能。我们使用了一个中间件来拦截所有的数据库请求，并通过查询租户ID的方式将数据隔离开来。我们还使用Redis哈希表来实现完全数据隔离，并将租户ID作为哈希表的前缀。通过这种方式，每个租户都能够独立地使用数据库，而不必担心数据泄露或误删。