工作日志，多租户模式下的数据备份和迁移

工作日志，多租户模式下的数据备份和迁移

记录和分享一篇工作中遇到的奇难杂症。目前做的项目是多租户模式。一套系统管理多个项目，用户登录不同的项目加载不同的数据。除了一些系统初始化的配置表外，各项目之间数据相互独立。前期选择了共享数据表的隔离方案，为后期的数据迁移挖了一个大坑。这里记录填坑的思路。可能不优雅，仅供参考。

文章目录

多租户

多租户是一种软件架构，在同一台（组）服务器上运行单个实例，能为多个租户提供服务。以实际例子说明，一套能源监控系统，可以为A产业园提供服务，也可以为B产业园提供服务。A的管理员登录能源监控系统只会看到A产业园相关的数据。同样的道理，B产业园也是一样。多住户模式最重要的就是数据之间的独立。其最大的局限性在于对租户定制化开发困难很大。比较适合通用的业务场景。

数据隔离方案

独立数据库

顾名思义，一个租户独享一个数据库，其隔离级别最强，数据安全性最高，数据的备份和恢复最方便。对数据独立性要求很高，数据的扩张性要求较多的租户可以考虑使用。或者钱给的多也可以考虑。毕竟该模式下的硬件成本较高。代码成本较低，Hibernate已经提供DATABASE的实现。

共享数据库、独立 Schema

多个租户共有一个数据库，每个租户拥有属于自己的Schema（Schema表示数据库对象集合，它包含：表，视图，存储过程，索引等等对象）。其隔离级别较强，数据安全性较高，数据的备份和恢复较为麻烦。数据库出了问题会影响到所有租户。Hibernate也提供SCHEMA的实现。

共享数据库、共享 Schema、共享数据表

多个租户共享一个数据库，一个Schema，一张数据表。各租户之间通过字段区分。其隔离级别最低，数据安全性最低，数据的备份和恢复最麻烦（让我哭一分钟😭）。若一张表出现问题会影响到所有租户。其代码工作量也是最多，因为Hibernate（5.0.3版本）并没有支持DISCRIMINATOR模式，目前还只是计划支持。其模式最大的好处就是用最少的服务器支持最多的租户。

业务场景

在我们的能源管理的系统中，多个租户就是多个项目。将需要数据独立的数据表通过ProjectID区分。而一些系统初始化的配置表则可以数据共享。怎么用尽可能少的代码来管理每个租户呢？这里提出我个人的思路。

多租户实现

第一步：用户登录时获取当前项目，并保存到上下文中。

第二步：通过EntityListeners注解监听，在实体被创建时将当前项目ID保存到数据库中。

第三步：通过自定义拦截器，拦截需要数据隔离的sql语句，重新拼接查询条件。

保存用户登录信息

将当前项目保存到上下文中，不同的安全框架实现的方法也有所不同，实现的方式也多种多样，这里就不贴出代码。

数据保存前设置当前项目ID

通过EntityListeners注解可以对实体属性变化的跟踪，它提供了保存前，保存后，更新前，更新后，删除前，删除后等状态，就像是拦截器一样。这里我们可以用到PrePersist 在保存前将项目ID赋值

@MappedSuperclass
@EntityListeners(ProjectIdListener::class)
@Poko
class TenantModel: AuditModel() {
    var projectId: String? = null
}

class ProjectIdListener {

    @PrePersist
    fun setProjectId(resultObj: Any) {
        try {
            val projectIdProperty = resultObj::class.java.superclass.getDeclaredField("projectId")
            if (projectIdProperty.type == String::class.java) {
                projectIdProperty.isAccessible = true
                projectIdProperty.set(resultObj, ContextUtils.getCurrentProjectId())
            } else {
            }
        } catch (ex: Exception) {
        }
    }
}

拦截项目隔离的sql语句

自定义SQL拦截器，通过实现StatementInspector接口，实现inspect方法即可。不同的业务逻辑，实现的逻辑也不一样，这里就不贴代码了。

注意事项

一）、以上是kotlin代码，IDEA支持Kotlin和Java代码的互转。

二）、需要数据隔离的实体，继承TenantModel类即可，没有继承的实体默认为数据共享。

三）、ContextUtils是自定义获取上下文的工具类。

数据备份

业务分析

到了文章的重点。数据的备份目的是数据迁移和数据的还原。友好的备份格式可以为数据迁移减少很多工作量。刚开始觉得这个需求很简单，MySQL的数据备份做过很多次，也很简单。但数据备份不仅仅是数据恢复，还有数据迁移的功能（A项目下的数据备份后，可以导入的B项目下）。这下就有意思了。我们理一理需求：

一）、数据备份是数据隔离的。A项目数据备份，只能备份A项目下的数据。

二）、备份的数据可以用于数据恢复。

三）、备份的数据可以用于数据迁移，之前存在的关联数据要重新绑定。

四）、数据恢复和迁移过程中，注意重复导入和事务问题。

针对上面的分析，一般都有会三种解决思路：

一）、用MySQL自带的命令导入和导出。

二）、找已经做好的轮子。（如果有，请麻烦告知一下）

三）、自己实现将数据转为JSON数据，再由JSON数据导入的功能。

因为需求三和需求四的特殊性，MySQL自带的命令很难满足，也没有合适的轮子。只能自己实现，这样做也更放心点。

数据备份的步骤

第一步：确定表的顺序。项目之间数据迁移后，需要重新绑定表的关联关系，优先导入导出没有外键关联的表。

第二步：遍历每张表，将数据转成JSON格式数据一行行写入到文本文件中。

导出数据伪代码：

fun exportSystemData(request: HttpServletRequest, response: HttpServletResponse) {
	// 校验权限
    checkAuthority("导出系统数据")
    // 获取当前项目
	val currentProjectId = ContextUtils.getCurrentProjectId()
	val systemFilePath = "${attachmentPath}system${File.separator}$currentProjectId"
	val file = File(systemFilePath)
	if (!file.exists()) {
		file.mkdirs()
	}
    // 获取数据独立的表名（方便查询）和类名的全路径（方便反射）
	val moreProjectEntityMap = CommonUtils.getMoreProjectEntity()
	moreProjectEntityMap.remove(CommonUtils.toUnderline(SystemLog::class.simpleName))
	moreProjectEntityMap.remove(CommonUtils.toUnderline(AlarmRecord::class.simpleName))
	// 生成文件
    moreProjectEntityMap.forEach { entry ->
		var tableFile: FileWriter? = null
		try {
			tableFile = FileWriter(File(systemFilePath, "${entry.key}.txt"))
			dataManagementService.findAll(Class.forName(entry.value)).forEach {
				tableFile.write("${JSONObject.toJSONString(it)} \n")
			}
		} catch (e: Exception) {
			e.printStackTrace()
		} finally {
			tableFile?.let {
				it.flush()
				it.close()
			}
		}
	}
    // 压缩成一个文件
	fileUtil.zip(systemFilePath)
	file.listFiles().forEach { it.delete() }
	fileUtil.downloadAttachment("$systemFilePath.zip", response)
}

数据迁移

业务分析

备份后的数据有两个用途。第一是数据还原；最重要的是数据迁移。将A项目中的配置导入到B项目中，可以提高用户的效率。数据还原最简单，这里重点介绍数据迁移的思路（可能不太合理）

数据迁移最麻烦的就是新创建后的数据如何重新绑定主外表的关系。其次就是如果导入过程中失败，事务的处理问题。为了处理这两个问题，我选择新增一张表维护新旧ID的迁移记录。每次导入成功后就在表中保存数据。这样可以避免重复导入的情况。也为新数据重新绑定主外关系做准备。

实现步骤

第一步：解压上传后的文件，并按照指定的排序顺序读取解压后的文件。

第二步：一行行读取数据，通过反射将JSON格式字符串转为对象。遍历对象的值将旧ID根据数据迁移记录替换成迁移后的新ID。

第三步：检擦数据迁移记录表中是否已经存在迁移记录，若没有则插入数据并记录日志。

第四步：若数据迁移记录表中已经存在记录，则更新数据。

第五步：读取第二行数据，重复执行。

数据恢复伪代码

fun importSystemData(file: MultipartFile, request: HttpServletRequest) {
	checkAuthority("导入系统数据")
	val currentProjectId = ContextUtils.getCurrentProjectId()
	val systemFilePath = "${attachmentPath}system"
	val tempFile = File(systemFilePath, file.originalFilename)
	val fileOutputStream = FileOutputStream(tempFile)
	fileOutputStream.write(file.bytes)
	fileOutputStream.close()
    // 获取排序后迁移表
	val moreProjectEntityMap = CommonUtils.getMoreProjectEntity()
	moreProjectEntityMap.remove(CommonUtils.toUnderline(SystemLog::class.simpleName))
	val files: MutableMap<String, File> = mutableMapOf()
	fileUtil.unzip(tempFile.absoluteFile, systemFilePath, "").forEach {
		files[it!!.nameWithoutExtension] = it
	}
	val dataTransferHistories = dataTransferHistoryRepository.findByProjectId(currentProjectId).toMutableList()
	try {
		moreProjectEntityMap.keys.forEach {  fileName ->
			val tableFile = files.getOrDefault(fileName, null) ?: return@forEach
			val entity = Class.forName(moreProjectEntityMap[fileName])
			tableFile.forEachLine { dataStr ->
				val data = JSONObject.parseObject(dataStr, entity)
//              获取对象所有属性
				val fieldMap = CommonUtils.getEntityAllField(data)
//              获取数据迁移的旧ID
				val id = fieldMap["id"]!!.get(data) as String
				val dataTransferHistory = dataTransferHistories.find { it.oldId == id }
//              重新绑定迁移数据后的id
				handleEntityData(data, fieldMap, moreProjectEntityMap.values.toList(), dataTransferHistories)
				fieldMap["projectId"]!!.set(data, currentProjectId)
				if (null == dataTransferHistory || null == dataManagementService.getByIdElseNull(dataTransferHistory.newId, entity)) {
					val saved = dataManagementService.create(data, entity)
//                  绑定旧ID和新ID的关系
					val savedId = CommonUtils.getEntityAllField(saved)["id"]!!.get(saved) as String
					if (null == dataTransferHistory) {
						dataTransferHistories.add(DataTransferHistory(id, savedId, currentProjectId, fileName))
					}
				} else {
					fieldMap["id"]!!.set(data, dataTransferHistory.newId)
					dataManagementService.update(data, entity)
				}
			}
		}
	} catch (e: Exception) {
		e.printStackTrace()
		throw IllegalArgumentException("数据导入失败")
	} finally {
		tempFile.delete()
		files.values.forEach { it.delete() }
		recordDataTransferHistory(dataTransferHistories)
	}
}

// 记录数据迁移
private fun recordDataTransferHistory(dataTransferHistories: MutableList<DataTransferHistory>) {
	dataTransferHistoryRepository.saveAll(dataTransferHistories)
}

// 重新绑定主外关系表
fun handleEntityData(sourceClass: Any, fieldMap: MutableMap<String, Field>, classPaths: List<String>, dataTransferHistories: MutableList<DataTransferHistory>) {
	val currentProjectId = ContextUtils.getCurrentProjectId()
	fieldMap.values.forEach { field ->
		val classPath = field.type.toString().split(" ").last()
		// 一对多或多对多关系
		if (classPath == "java.util.List") {
			val listValue = field.get(sourceClass) as List<*>
			listValue.forEach { listObj ->
				listObj?.let { changeOldRelId4NewData(it, dataTransferHistories, currentProjectId) }
			}
		}
		// 一对一或多对一关系
		if (classPaths.contains(classPath)) {
			val value = field.get(sourceClass)?: return@forEach
			changeOldRelId4NewData(value, dataTransferHistories, currentProjectId)
		}
		// 字符串ID关联
		if (classPath == "java.lang.String" && null != field.get(sourceClass)) {
			var oldId = field.get(sourceClass).toString()
			dataTransferHistories.forEach {
				oldId = oldId.replace(it.oldId, it.newId)
			}
			field.set(sourceClass, oldId)
		}
	}
}

fun changeOldRelId4NewData(data: Any, dataTransferHistories: MutableList<DataTransferHistory>, currentProjectId: String) {
	val fieldMap = CommonUtils.getEntityAllField(data)
	fieldMap.values.forEach { field ->
		if (field.type.toString().contains("java.lang.String") && null != field.get(data)) {
			var oldId = field.get(data).toString()
			dataTransferHistories.forEach {
				oldId = oldId.replace(it.oldId, it.newId)
			}
			field.set(data, oldId)
		}
	}
	fieldMap["projectId"]!!.set(data, currentProjectId)
}

/**
 * 数据迁移记录表
 */
@Entity
@Table(uniqueConstraints = [UniqueConstraint(columnNames = ["oldId", "projectId"])])
data class DataTransferHistory (

        var oldId: String = "",
        var newId: String = "",
        var projectId: String = "",
        var tableName: String = "",
        var createTime: Instant = Instant.now(),
        @Id
        @GenericGenerator(name = "idGenerator", strategy = "uuid")
        @GeneratedValue(generator = "idGenerator")
        var id: String = ""

)

到这里就结束了，以上思路仅供参考。

小结

一）、数据备份需要项目独立
二）、通过项目ID 区分备份的数据是用来数据还原还是数据迁移
三）、数据迁移过程中需要考虑数据重复导入的问题
四）、数据迁移过程中需要重新绑定主外键的关联
五）、第三和第四点可以通过记录数据迁移表做辅助
六）、数据迁移过程尽量避免删除操作。避免对其他项目造成影响。