数据权限的设计与实现系列9——前端筛选器组件Everright-filter集成框架开发2
功能实现
规则转换为 SQL 片段
规则解析
首先我们来构造一个典型的规则,包括两个条件组,每个组由两个条件组成,由且与或两种逻辑关系,如下图:

然后看看生成的规则,如下:
{"filters": [{"conditions": [{"property": "paramName","value": "1"},{"operator": "contains","property": "paramKey","value": "password"}],"logicalOperator": "and"},{"conditions": [{"property": "paramValue","value": "1"},{"operator": "empty","property": "orderNo"}],"logicalOperator": "or"}],"logicalOperator": "and"
}
最后,分析其数据结构,可以分成三层。
- 最外层是一个对象,由两个属性组成,一是 filters,条件组集合;二是 logicalOperator,逻辑关系(and或者or)。
- filter 对象自身,同样由两个属性组成,一是 conditions,条件集合;;二是 logicalOperator,逻辑关系。
- condition 对象,由三个属性组成,一是 property,属性;二是 operator,操作符;三是 value,值。若为相等操作,则操作符属性可省略。
同时,对于数值类,日期类,可能进行区间查询,筛选器生成的规则中,condition 对象仍有三个属性组成不变,只是 value 值变成了一个两元素的数组,如:
{"operator":"between","property":"age","value":[18,60]}
对象构建
我们在视图对象层 vo 中创建规则对应的数据对象,遵循由内到外的方式来构建。
首先是最内层的筛选条件,属性和操作符是固化的,值可能是单元素,也可能为数组,类型可能是字符串,也可能是数值。对于前端 js,属于非强类型语言,可以灵活设置,但对于后端强类型的 java,需要将其设置为 Object 类型,进行二次解析。
package tech.abc.platform.entityconfig.vo;import lombok.Data;/*** 数据筛选条件** @author wqliu* @date 2024-08-06*/
@Data
public class DataFilterConditionVO {/*** 属性*/private String property;/*** 操作*/private String operator;/*** 值*/private Object value;}
然后是中间层,数据筛选组,如下:
package tech.abc.platform.entityconfig.vo;import lombok.Data;import java.util.List;/*** 数据筛选组** @author wqliu* @date 2024-08-06*/
@Data
public class DataFilterGroupVO {/*** 数据筛选条件集合*/private List<DataFilterConditionVO> conditions;/*** 逻辑操作*/private String logicalOperator;
}
最后是最外层的规则,如下:
package tech.abc.platform.entityconfig.vo;import lombok.Data;import java.util.List;/*** 数据筛选规则** @author wqliu* @date 2024-08-06*/
@Data
public class DataFilterRuleVO {/*** 数据筛选组集合*/private List<DataFilterGroupVO> filters;/*** 逻辑操作*/private String logicalOperator;
}
数据传递
在规则配置页面,再加一个按钮,将规则传给后端,如下:

前端代码如下:
// 生成SQL片段generateSqlPart() {// 先调用一次生成规则,避免配置调整了规则未同步this.generateRule()// 调用后端服务转换this.api.generateSqlPart(this.entityData.modelId, this.entityData.rule).then((res) => {this.entityData.sqlPart = res.data})}
// 实体模型数据权限
export const entityModelDataPermission = Object.assign({}, COMMON_METHOD, {serveUrl: '/' + moduleName + '/' + 'entityModelDataPermission' + '/',// 获取实体模型完整属性列表getOrInit(modelId) {return request.get({ url: this.serveUrl + 'getOrInit', params: { modelId } })},// 生成sql片段generateSqlPart(entityModelId, rule) {return request.post({ url: this.serveUrl + entityModelId + '/generateSqlPart', data: rule })}
})
后端控制器如下:
/*** 生成SQL片段*/@PostMapping("/{id}/generateSqlPart")@SystemLog(value = "实体模型数据权限-生成SQL片段")@PreAuthorize("hasPermission(null,'entityconfig:entityModelDataPermission:generateSqlPart')")public ResponseEntity<Result> generateSqlPart(@PathVariable("id") String id, @RequestBody String rule) {String sqlPart = entityModelDataPermissionService.generateSqlPart(id, rule);return ResultUtil.success(sqlPart);}
我们尝试使用 FastJson,将字符串解析成对象,后端服务如下:
@Overridepublic String generateSqlPart(String id, String rule) {DataFilterRuleVO dataFilterRule = JSON.parseObject(rule, DataFilterRuleVO.class);return "";}
进入调试模式,查看数据,已完成解析工作,如下:

转换处理
接下来,我们开始最复杂的转换处理,同样遵循由简单到复杂的情况。
首先,最简单的,只有一个逻辑组,组中只有一个条件,如下:

转换方法如下:
@Overridepublic String generateSqlPart(String id, String rule) {String result = "";// 转换数据DataFilterRuleVO dataFilterRule = JSON.parseObject(rule, DataFilterRuleVO.class);// 获取组集合List<DataFilterGroupVO> dataFilterGroupList = dataFilterRule.getFilters();// 遍历组集合for (DataFilterGroupVO dataFilterGroup : dataFilterGroupList) {// 获取条件集合List<DataFilterConditionVO> conditionList = dataFilterGroup.getConditions();// 遍历条件集合for (DataFilterConditionVO condition : conditionList) {// 获取字段名,命名风格驼峰转换成下划线String fieldName = CommonUtil.camelToUnderline(condition.getProperty());// 获取操作String operator = condition.getOperator();if (StringUtils.isEmpty(operator)) {operator = "=";}Object value = condition.getValue();result = fieldName + " " + operator + " '" + value + "'";}}return result;}
转换结果:

可以看到,输出了预期的 sql 片段。
启用数据权限组件
调整 Mybatisplus 的插件配置,增加数据权限插件,如下图所示:

注意,数据权限插件是后期新增的功能,要求 mybatisplus 的版本不能太低,建议 mybatis-plus-boot-starter 的版本使用 3.5.4。
其中数据权限处理器,需要自行实现,如下:
package tech.abc.platform.framework.extension;import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.handler.MultiDataPermissionHandler;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import net.sf.jsqlparser.JSQLParserException;
import net.sf.jsqlparser.expression.Expression;
import net.sf.jsqlparser.parser.CCJSqlParserUtil;
import net.sf.jsqlparser.schema.Table;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import tech.abc.platform.common.exception.SessionExpiredException;
import tech.abc.platform.common.utils.SpringUtil;
import tech.abc.platform.common.utils.UserUtil;
import tech.abc.platform.entityconfig.service.EntityModelDataPermissionService;/*** 数据权限处理器** @author wqliu* @date 2024-08-03*/
@Slf4j
public class MyDataPermissionHandler implements MultiDataPermissionHandler {/*** 数据权限配置表名称*/public static final String DATA_PERMISSION_CONFIG_TABLE_NAME = "cfg_entity_model_data_permission";@Overridepublic Expression getSqlSegment(Table table, Expression where, String mappedStatementId) {// 数据权限相关的 SQL 片段String tableName = table.getName();// 排除数据权限配置表,否则会导致死循环if (tableName.equals(DATA_PERMISSION_CONFIG_TABLE_NAME)) {return null;}// 获取数据权限 SQL 片段EntityModelDataPermissionService entityModelDataPermissionService = SpringUtil.getBean(EntityModelDataPermissionService.class);String sqlSegment = entityModelDataPermissionService.getDataPermissionSqlPart(tableName);if (sqlSegment != null) {String userId = "";// 登录阶段,获取不到当前用户信息,视为不做数据权限过滤try {userId = UserUtil.getId();} catch (SessionExpiredException e) {return null;}sqlSegment = StringUtils.replace(sqlSegment, "{@CurrentUserId@}", userId);try {return CCJSqlParserUtil.parseCondExpression(sqlSegment);} catch (JSQLParserException e) {log.error("数据权限 SQL 片段解析失败", e);return null;}} else {return null;}}
}
这里有几个需要特别注意的点:
- 需要将数据权限配置表排除,否则会导致死循环引发堆栈溢出。
- 通过平台的工具类 UserUtil 来获取到当前用户信息,但在系统登录环节,尚未完成认证,会抛出会话超时异常,同样需要忽略,否则会影响正常系统登录。
- 在本环节中,可以将平台约定预置的运行期变量,如当前用户标识、当前用户所在部门等,替换为真实的运行数据,如 sqlSegment = StringUtils.replace(sqlSegment, “{@CurrentUserId@}”, userId);
查看效果
访问平台的系统参数菜单,执行查询操作,如下图:

可以看到,数据权限过滤已经发挥了作用,控制台打印输出的 sql,无论是获取分页的 sql,还是最终执行的 sql,都自动追加了数据权限过滤的 SQL 片段,如下:
==> Preparing: SELECT COUNT(*) AS total FROM sys_param WHERE delete_flag = 'NO' AND param_value = '10'
==> Parameters:
<== Columns: total
<== Row: 2
<== Total: 1
==> Preparing: SELECT id, param_name, param_key, param_value, order_no, delete_flag, create_id, create_time, update_id, update_time, version FROM sys_param WHERE delete_flag = 'NO' AND param_value = '10' ORDER BY order_no ASC LIMIT ?
==> Parameters: 10(Long)
<== Columns: id, param_name, param_key, param_value, order_no, delete_flag, create_id, create_time, update_id, update_time, version
<== Row: 1158917826028863489, 用户登录最多输错次数, PASSWORD_INPUT_ERROR_TIMES, 10, 004, NO, 1, 2019-08-07 09:48:36, 1, 2020-08-26 03:21:29, 5
<== Row: 1158917976734400513, 账号锁定自动解锁时间间隔(分), ACCOUNT_UNLOCK_INTERVAL, 10, 005, NO, 1, 2019-08-07 09:49:12, , 2023-03-24 10:47:21, 3
<== Total: 2
小结
至此,已完成了数据权限的整体框架开发,但也只是框架,各环节还有大量的工作需要完善,主要包括以下几点:
- 配置规则时需要增加用户、部门、角色等维度
- 将数据筛选器生成的各种场景下的复杂规则转换为 SQL 片段
- 读取平台运行时变量,替换掉预置的用户、部门等占位符
开源平台资料
平台名称:一二三开发平台
简介: 企业级通用开发平台
设计资料:[csdn专栏]
开源地址:[Gitee]
开源协议:MIT
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