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：

public abstract class RlsDbContext : DbContext
{

    protected readonly IUserProvider userProvider;
    protected RlsDbContext(
    string connectionString,
    IUserProvider userProvider)
    : base(options)
    {
        this.connectionString = connectionString;
        this.userProvider = userProvider;
    }

    protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder optionsBuilder)
    {
        connection = new SqlConnection(connectionString);
        if (enableRLS)
        {
            connection.StateChange += Connection_StateChange;
        }

        if (!enableMemoryDb)
        {
            optionsBuilder.UseSqlServer(connection);
        }

        base.OnConfiguring(optionsBuilder);
    }

    private void Connection_StateChange(object sender, System.Data.StateChangeEventArgs e)
    {
        if (e.CurrentState == ConnectionState.Open)
        {
            string userId = userProvider.CurrentUserId;
            //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
            if (!string.IsNullOrEmpty(userId))
            {
                SqlCommand cmd = connection.CreateCommand();
                cmd.CommandText = @"exec sp_set_session_context @key=N'userId', @value=@userId";
                cmd.Parameters.AddWithValue("@userId", userId);
                cmd.ExecuteNonQuery();
            }
        }
        else if (e.CurrentState == ConnectionState.Closed)
        {
            //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
            //connection.StateChange -= Connection_StateChange;
        }
    }

}

 

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

CREATE FUNCTION [dbo].[Predicate_MyFilter_RLS]
(
    @orgId nvarchar(200)
)
RETURNS TABLE
    WITH SCHEMABINDING
AS
RETURN
   SELECT TOP 1 1 AS AccessPredicateResult
   FROM dbo.[User] a
   WHERE
       a.UserId = SESSION_CONTEXT(N'UserId')
    AND
      (
        a.OrgId = @orgId OR a.OrgId = '0000000000000000000000'
      )
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

public interface IRlsStragety<TEntity, TUserConstraintEntity>
{
    Expression<Func<TUserConstraintEntity, bool>> UserPredicate
    {
        get;
    }

    Expression<Func<TEntity, object>> OuterKeySelector
    {
        get;
    }

    Expression<Func<TUserConstraintEntity, object>> InnerKeySelector
    {
        get;
    }

    bool Skip();
}

 

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：

public class GenericUserOrgRlsStragety<TEntity, TOrgUser> : IRlsStragety<TEntity, TOrgUser>
where TEntity : class, IUserId
where TOrgUser : class, IOrgUser
{
    private readonly IOrgProvider userOrgProvider;
    public GenericUserOrgRlsStragety(IOrgProvider userOrgProvider)
    {
        this.userOrgProvider = userOrgProvider;
    }

    public virtual Expression<Func<TOrgUser, bool>> UserPredicate
    => user => user.OrgId == userOrgProvider.CurrentUserOrgId;

    public virtual Expression<Func<TEntity, object>> OuterKeySelector
    => entry => entry.UserId;

    public virtual Expression<Func<TOrgUser, object>> InnerKeySelector
    => user => user.UserId;

    public virtual bool Skip()
    {
        return false;
    }
}

 

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

        public static IQueryable<TEntity> FilterByUser<TDbContext, TEntity, TUserConstraintEntity>(
                this IQueryable<TEntity> queryable,
                TDbContext dbContext,
                IRlsStragety<TEntity, TUserConstraintEntity> rlsStragety
                )
        where TDbContext : DbContext
        where TEntity : class
        where TUserConstraintEntity : class, IUserId
        {
            if (dbContext is null)
            {
                throw new System.ArgumentNullException(nameof(dbContext));
            }

            if (rlsStragety == null
                || rlsStragety.UserPredicate == null
                || rlsStragety.OuterKeySelector == null
                || rlsStragety.InnerKeySelector == null
                || rlsStragety.Skip()
                )
            {
                return queryable;
            }

            
            IQueryable<TEntity> result = queryable.Join(
                       dbContext.Set<TUserConstraintEntity>()
                                .Where(rlsStragety.UserPredicate)
                     , rlsStragety.OuterKeySelector
                     , rlsStragety.InnerKeySelector
                     , (p, q) => p
                   );
            return result;
        }

 

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。

        public virtual async Task<IPaged<TEntity>> GetPagedListAsync<TEntity>(object filter, CancellationToken cancellationToken = default) where TEntity : class
        {
            if (filter == null)
            {
                filter = new object();
            }
            IPaged<TEntity> result = new Paged<TEntity>();

            IQueryable<TEntity> queryable = GetPagedQueryable<TEntity>(filter);
            result.Rows = await queryable.ToListAsync(cancellationToken).ConfigureAwait(false);

            IQueryable<TEntity> queryableForCount = GetCountQueryable<TEntity>(filter);
            result.Total = await queryableForCount.CountAsync(cancellationToken).ConfigureAwait(false);

            return result;
        }

 

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<MyRlsStragety>();

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。