某中型电商平台的报表系统曾在深夜突然崩溃，起因竟是运营误删了共享表中的某租户数据列。
运维团队排查发现，因为缺乏有效租户隔离，一条误操作的ALTER TABLE语句导致全平台数据混乱。
这让我们警惕：选择多租户方案的每一步，都是安全与成本的权衡。
今天这篇文章就跟大家一起聊聊，多租户的4种常用方案，希望对你会有所帮助。
字段隔离方案，是通过统一数据表+租户ID过滤实现逻辑隔离。
如下图所示：
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初期开发成本极低，但将数据安全的压力完全转移到了代码质量控制上。
致命缺陷检查清单：
任意一次DAO层查询漏加tenant_id条件 → 数据跨租户泄露
索引必须将tenant_id作为最左前缀 → 性能瓶颈风险
全表扫描类查询（如报表统计）无法避免跨租户干扰
（1）MyBatis拦截器自动注入租户ID
@Intercepts({@Signature(type=Executor.class,method="update")})publicclass TenantInterceptor implements Interceptor {publicObject intercept(Invocation iv)throws SQLException {
MappedStatement ms=(MappedStatement)iv.getArgs()[0];Object param=iv.getArgs()[1];// 实体类自动填充tenant_idif(param instanceof BaseTenantEntity){
Field tenantIdField=param.getClass().getDeclaredField("tenantId");tenantIdField.setAccessible(true);if(tenantIdField.get(param)==null){
tenantIdField.set(param,TenantContext.get());}
}returniv.proceed();}
}
（2）SQL防火墙：强制全表扫描必须声明租户范围
/* 危险操作（可能扫全表） */SELECT*FROMordersWHEREstatus='PAID';/* 安全写法（强制tenant_id过滤） */SELECT*FROMordersWHEREtenant_id='tenant_01'ANDstatus='PAID'/* 必须添加LIMIT防止全量拉取 */LIMIT1000;
适用场景建议
初期快速验证的MVP产品，用户量比较少的业务系统。
对数据隔离要求较低的内部管理系统。
在同一个数据库实例中为每个租户独立Schema，实现库级别隔离。
如下图所示：
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各租户表结构相同但数据独立，像小区里的不同住户单元。
运维警告清单：
百级Schema数量级后，备份与迁移成本陡增
跨Schema关联查询必须引入中间聚合层
数据库连接池需按最大租户数配置 → 连接风暴风险
（1）Spring动态数据源配置
spring: datasource: dynamic:primary: master strict:truedatasource: master: url: jdbc:mysql://主库地址tenant_001: url: jdbc:mysql://从库地址?currentSchema=tenant_001tenant_002: url: jdbc:mysql://从库地址?currentSchema=tenant_002
（2）AOP切面动态切换Schema
@Aspect@Componentpublicclass SchemaAspect {@Before("@annotation(requireTenant)")publicvoid switchSchema(JoinPoint joinPoint){
HttpServletRequest request=getCurrentRequest();String tenantId=request.getHeader("X-Tenant-ID");// 验证租户合法性if(!tenantService.isValid(tenantId)){
throw new IllegalTenantException("租户身份异常！");}// 动态切换数据源DynamicDataSourceContextHolder.push(tenantId);}@After("@annotation(requireTenant)")publicvoid clearSchema(){
DynamicDataSourceContextHolder.clear();}
}
适用场景建议
需要中等安全级别的行业（教育、零售）。
租户数<50且数据规模可控的系统。
每个租户享有独立数据库实例。
如下图所示：
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从存储到底层连接完全隔离。
安全性最高但成本呈线性增长。
财务预警清单：
每个实例约增加￥3000/月（云RDS基础配置）
跨租户数据聚合需额外ETL系统支持
DBA运维成本随租户数量直线上升
（1）抽象路由控制器
publicclass TenantDataSourceRouter extends AbstractRoutingDataSource {@Overrideprotected Object determineCurrentLookupKey(){returnTenantContextHolder.get();}@Overrideprotected DataSource determineTargetDataSource(){
String tenantId=(String)determineCurrentLookupKey();DataSource ds=dataSourceMap.get(tenantId);if(ds==null){
ds=createNewDataSource(tenantId);// 动态创建新租户数据源dataSourceMap.put(tenantId,ds);}returnds;}
}
（2）多租户事务同步器（关键！）
@BeanpublicPlatformTransactionManager transactionManager(){returnnew DataSourceTransactionManager(){@Overrideprotected void doBegin(Objecttransaction,TransactionDefinition definition){
TenantDataSourceRouter router=(TenantDataSourceRouter)getDataSource();router.initTenantDataSource(TenantContextHolder.get());// 确保事务绑定正确数据源super.doBegin(transaction,definition);}
};}
适用场景建议
金融、医疗等强合规行业
付费能力强且需要独立资源池的KA客户
核心原则：按租户等级提供不同隔离方案
在系统中创建租户时，根据租户的实际情况，给它分配一个等级。
不同的等级，使用不同的隔离方案。
如下图所示：
租户等级 | 隔离方案 | 资源配置 |
S级 | 独立数据库 | 独占RDS实例+只读副本 |
A级 | Schema隔离 | 共享实例独立Schema |
B级 | 字段过滤 | 共享表 |
针对不同的租户，我们可以使用策略模式，根据不同的等级，选择不同的数据库访问方式。
代码如下：
publicclass IsolationStrategyFactory {publicIsolationStrategy getStrategy(String tenantId){
TenantConfig config=configService.getConfig(tenantId);switch(config.getLevel()){caseVIP:returnnew IndependentDBStrategy();caseSTANDARD:returnnew SchemaStrategy();caseBASIC:default:returnnew SharedTableStrategy();}
}// 示例策略接口publicinterface IsolationStrategy {
DataSource getDataSource();void executeQuery(Stringsql);}
}
运维避坑必读
元数据管理：建立租户-资源映射表，避免配置漂移
迁移工具链：开发自动化升降级工具（如VIP客户从共享表迁移到独立库）
监控分层：不同方案的性能指标需独立采集分析
这篇文章列举了多租户的4种常用方案。
没有最完美的，只有最合适的。
多租户设计的本质是资源、安全、成本的黄金三角博弈。
与其追求理论完美，不如根据业务阶段选择最适方案。
毕竟能用可控成本解决问题的，才是真正的架构智慧。
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