SaaS 多租户【数据库隔离】

本章节，讲解 SaaS 租户的 DATASOURCE 模式，实现数据库级别的隔离。

注意，需要前置阅读 《SaaS 多租户【字段隔离】》 文档。

# 0. 极速体验

① 克隆 https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro (opens new window) 仓库，并切换到 feature/dev-yunai 分支。

② 创建 ruoyi-vue-pro-master、ruoyi-vue-pro-tenant-a、ruoyi-vue-pro-tenant-b 三个数据库。

③ 下载 多租户多db.zip 并解压，将 SQL 导入到对应的数据库中。

④ 启动前端和后端项目，即可愉快的体验了。

# 1. 实现原理

DATASOURCE 模式，基于 dynamic-datasource (opens new window) 进行拓展实现。

核心：每次对数据库操作时，动态切换到该租户所在的数据源，然后执行 SQL 语句。

# 2. 功能演示

我们来新增一个租户，使用 DATASOURCE 模式。

① 点击 [基础设施 -> 数据源配置] 菜单，点击 [新增] 按钮，新增一个名字为 tenant-a 数据源。

然后，手动将如下表拷贝到 ruoyi-vue-pro 主库中的如下表，拷贝到 ruoyi-vue-pro-tenant-a 库中。如下图所示：

system_dept
system_login_log
system_notice
system_notify_message
system_operate_log
system_post
system_role
system_role_menu
system_social_user
system_social_user_bind
system_user_post
system_user_role
system_users

② 点击 [基础设施 -> 租户管理] 菜单，点击 [新增] 按钮，新增一个名字为 土豆租户 的租户，并使用 tenant-a 数据源。如下图所示：

此时，在 ruoyi-vue-pro-tenant-a 库中，可以查询到对应的租户管理员、角色等信息。如下图所示：

③ 退出系统，登录刚创建的租户。

至此，我们已经完成了租户的创建。

# 3. 创建表

在使用 DATASOURCE 模式时，数据库可以分为两种：主库、租户库。

# 3.1 主库

① 存放所有租户共享的表。例如说：菜单表、定时任务表等等。如下图所示：

② 对应 master 数据源，配置在 application-{env}.yaml 配置文件。如下图所示：

③ 每个主库对应的 Mapper，必须添加 @Master (opens new window) 注解。例如说：

# 3.2 租户库

① 存放每个租户的表。例如说：用户表、角色表等等。

② 在 [基础设施 -> 数据源配置] 菜单中，配置数据源。

③ 每个主库对应的 Mapper，必须添加 @TenantDS 注解。例如说：

# 3.3 租户字段

① 考虑到拓展性，在使用 DATASOURCE 模式时，默认会叠加 COLUMN 模式，即还有 tenant_id 租户字段：

• 在 INSERT 操作时，会自动记录租户编号到 tenant_id 字段。
• 在 SELECT 操作时，会自动添加 WHERE tenant_id = ? 查询条件。

如果你不需要，可以直接删除 TenantDatabaseInterceptor (opens new window) 类，以及它的 Bean 自动配置。

拓展性，指的是部分【大】租户独立数据库，部分【小】租户共享数据。

② 也因为叠加了 COLUMN 模式，主库的表需要根据情况添加 tenant_id 字段。

• 情况一：不需要添加 tenant_id 字段。例如说：菜单表、定时任务表等等。注意，需要把表名添加到 yudao.tenant.ignore-tables 配置项中。
• 情况二：需要 tenant_id 字段。例如说：访问日志表、异常日志表等等。目的，排查是哪个租户的系统级别的日志。

# 4. 多数据源事务

使用 DATASOURCE 模式后，可能一个操作涉及到多个数据源。例如说：创建租户时，即需要操作主库，也需要操作租户库。

考虑到多数据的数据一致性，我们会采用事务的方式，而使用 Spring 事务时，会存在多数据库无法切换的问题。不了解的胖友，可以阅读 《MyBatis Plus 的多数据源 @DS 切换不起作用了，谁的锅 》 (opens new window) 文章。

多数据源的事务方案，是一个老生常谈的问题。比较主流的，有如下两种，都是相对重量级的方案：

1. 使用 Atomikos (opens new window) 实现 JTA 分布式事务，配置复杂，性能较差。
2. 使用 Seata (opens new window) 实现分布式事务，使用简单，性能不错，但是需要额外引入 Seata Server 服务。

# 4.1 本地事务

考虑到项目是单体架构，不适合采用重量级的事务，因此采用 dynamic-datasource (opens new window) 提供的 “本地事务” 轻量级方案。

它的实现原理是：自定义 @DSTransactional (opens new window) 事务注解，替代 Spring @Transactional 事务注解。

• 在逻辑执行成功时，循环提交每个数据源的事务。
• 在逻辑执行失败时，循环回滚每个数据源的事务。

但是它存在一个风险点，如果数据库发生异常（例如说宕机），那么本地事务就可能会存在数据不一致的问题。例如说：

• ① 主库的事务提交
• ② 租户库发生异常，租户的事务提交失败
• 结果：主库的数据已经提交，而租户库的数据没有提交，就会导致数据不一致。

因此，如果你的系统对数据一致性要求很高，那么请使用 Seata 方案。

# 4.2 使用示例

在最外层的 Service 方法上，添加 @DSTransactional 注解。例如说，创建租户的 Service 方法：

注意，里面不能嵌套有 Spring 自带的事务，就是上图中【黄圈】的 Service 方法不能使用 Spring @Transactional 注解，否则会导致数据源无法切换。

如果【黄圈】的 Service 自身还需要事务，那么可以使用 @DSTransactional 注解。