设计多租户 SaaS 系统，如何做到数据隔离 & 资源配额？

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

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？

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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