沉默是金，总会发光
大家好，我是沉默
我是一个在 Java 后端摸爬滚打十年的开发者，干过不少 SaaS 系统架构设计。今天聊一个老生常谈但每次都绕不开的问题——
多租户系统，如何做数据隔离 + 资源配额控制？
为什么要关注？
因为如果搞不定这两点：
- 租户数据互相串了，分分钟“社死”；
- 资源配额没人管，几个大客户就能把整个系统拖垮。
这篇文章我会用实战思路，带你拆解：
- 三种数据隔离方案对比（数据库级别 / 表级别 / 行级别）
- 动态数据源、表名拦截、租户 ID 注入的实现细节
- 资源配额模型、拦截器限流、Redis 原子控制
- 最佳适用场景选择
直接干货，程序员必看。
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到底要解决什么？
一个系统，服务多个客户（租户），但大家的数据和资源都要“各过各的”。
- 数据隔离：保证 A 公司看不到 B 公司的数据。
- 资源配额：保证小客户不被“挤死”，大客户不拖垮系统。
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数据隔离方案
方案 | 实现方式 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
数据库级别 | 每个租户独立数据库 | 隔离性最强，安全 | 成本高，扩展麻烦 | 数据敏感、大客户型 |
表级别 | 同库不同表，表名前缀区分 | 隔离性不错，成本适中 | 表数量多管理复杂 | 中等规模租户 |
行级别 | 同表共享，通过 tenant_id 区分 | 成本最低，扩展性好 | 隔离性差，需严格权限控制 | 海量小租户 |
实现要点：
- 数据库级别：动态数据源切换，租户上下文保存 tenantId。
- 表级别：MyBatis 插件拦截 SQL，动态拼接表名前缀。
- 行级别：拦截器自动注入 tenantId，查询自动加条件。
总结：安全敏感选 数据库级，折中就用 表级，追求规模扩展就 行级。
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资源配额控制
数据隔离只是“防串”，配额控制才是“防拖垮”。
配额模型
- 存储空间
- API 调用次数
- 并发用户数
- …（可扩展）
控制手段
- 拦截器：请求进来先判断 quota 用完没，用完就限流。
- Redis 分布式计数器：Lua 脚本保证并发下的原子操作。
- 配额模型表：存 tenantId -> quota/used，方便统计和告警。
最佳实践
- 分层控制：应用层 + 基础设施层双保险。
- 预警升级：快用完时提示客户升级套餐。
- 监控告警：避免异常租户疯狂消耗资源。
权限与认证
- JWT / Token：解析后提取 tenantId，放入上下文。
- Spring Security：基于 tenantId 做权限校验。
这样才能保证“只能看自己家的数据”。
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如何选方案？
因素 | 数据库级 | 表级 | 行级 |
隔离性 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐ |
成本 | 💰💰💰 | 💰💰 | 💰 |
扩展性 | ⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
适用租户数 | <1000 | 1000-10w | >10w |
一句话：
- 大客户少，用数据库级；
- 中型 SaaS，用表级；
- 面向长尾用户，用行级。
总结
设计多租户 SaaS，核心就是：
- 数据隔离：防止串库，保证安全；
- 资源配额：防止拖垮，保证稳定；
- 认证权限：防止越权，保证合规。
这套组合拳，已经在多个 SaaS 系统里验证过，能支撑从几百到几十万租户的平滑扩展。
看到这，你可能在想：
如果是你现在的项目，选哪种隔离方式最合适？
评论区说说，我给你一起分析！
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