️This article has been over 1 years since the last update.

本文分析了数十款知名项目的权限架构，并提出了一款基于云原生权限框架的灵活配置思路。

快速结论

本文虽然介绍OPA框架，但是后续把它给否决了

• 慎用规则引擎与DSL低代码，因为大规模开发下的培训与维护的门槛太高。
• 慎用云原生，很多都只是销售术语，技术上并没有突破。
• 后续方案仍然用业务代码来实现的，具体请参考我的英文版文章

背景

术语

在设计权限前，而是要明确各种概念与术语，本文定义如下

权限的难点在于

• 设计权限要遍历枚举所有动作，根据安全要求，在高阶设计阶段就需要尽可能地枚举威胁并加固
• 组织间存在继承-覆盖关系与颗粒度两个维度，是三个多对多的关系
• 设计师会在低代码与强业务间反复纠结

安全理论

权限本质是安全，安全中最重要的有两个特点

• 机密性：参考BLP模型，比如防泄密，遵循GDPR等
• 完整性：参考Biba 模型，比如防止低权限设备提权

在安全领域中，由美国国防部发布的TCSEC的等级模型最为有名。关于“权限”，主要涉及到

• C2：普通的RBAC
• B1：嵌套权限，即包含Scope的概念
• B2：每一个对象都要标签的等级，比如只有高管A才能访问机密数据B。

常见项目做到C2就够了，SaaS项目至少需要做到B1，而大数据项目需要尽可能做到B2。

权限设计高阶思路

当前市场中基本没有太多开箱即用的权限管理产品，在大规模、多租户的权限场景中，高阶设计如下

• 组织：从组织架构推导出人员、组织、继承、SOD等关系，避免先入为主的扁平化/低颗粒度，避免双重汇报的组织架构，避免真实岗位和资源角色绑定
• 资源：一定先枚举所有资源，这是SE的设计门槛，最好能确认颗粒度，而不要出现树形关系。
• 角色/权限：建议参考AWS/Azure等树形权限设计

如果需要自行开发，参考流程如下

权限设计思路

本文中，按照“可以复用”，“必须开发”与“有改进潜能”三个维度进行设计评估

可复用的组件库

下面数据在任何项目都反复使用，这些都是upsert的工作量，不再赘述。需要注意隐私法规。

以下为管理组侧

注意这里的群组均不涉及到角色（role）和范围（scope），而只是单纯的数组。同时需要做好上下游的数据防篡改，防止关键群组被提权。

关于扩展属性，简单场景可以用数据库的jsonb/字典表/大宽表，复杂场景可以缓存到Redis/ELK/Clickhouse等广义的列存储中提高性能

以下为资源组侧，可以通过菜单、数据源连接，API网关等抽象方案实现，数据管理也可以参考HW的数据湖治理方案。

一定先要做好功能（比如菜单）和数据（比如过滤参数）的防遗漏，比如MECE的枚举方法，然后再考虑导入相关人员角色与Mapping设计。

必须开发的业务代码

以下的工作量由于边界/颗粒度难以被公共处理，基本上要自己开发，很考验设计师的抽象能力

• 组织架构的继承关系和颗粒度，比如多层嵌套组织，多层嵌套资源（项目）
• 资源的颗粒度，比如API级，表级，列级。

网上也有一些SpringBoot的开箱即用的RBAC项目，这种黑盒的后期债务很重，一般来说是不推荐的。

权限设计选型

三种权限描述方案

上述的区别主要就是分析时的“语境”等级，其中低语境的场景下只需要机器去静态的执行运算器即可（或者通过定时任务定期生成权限关系），而高语境的场景虽然很强，但是需要“动态解释”工作。三种并没有高低贵贱之分。

规则引擎类权限模型的设计不足

在传统的数据库判断权限中，底层本质是SQL的交叉运算。那么是否有一种数据结构，能更简化地描述这些细节呢？答案是有向图（以及它的退化Tries，甚至更退化的DFA）。

举例如下，假如需要实现如下的ABAC场景

部门需要开发一套可视化平台，要求如下：

1. 如果用户是高级别领导，那么可以看到全部级别数据；如果用户是部门领导，那么只能看到自己部门的数据；如果用户是普通员工，只能看到自己项目的数据
2. 所有人的权限级别要高于数据的秘密级别

经验上的流程图如下

如下是用传统过程式的代码实现，符合Java等语言的编程习惯

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

# 命题： A&((B->G)|(C&F)->G)|(D&E)->G))
function test(User input){
  if(input.access_level < input.query.param.access_level){
  	return false;
  }
  if (input.access_level >= 50){
    return true;
  } else if (input.access_level < 50 && input.access_level >=40){
    return input.dept == input.query.param.dept;
  } else if (input.access_level < 40 && input.access_level >=30){
    return input.projects.contains(input.query.param.project);
  }
}

我们将其转换为逻辑命题

1
2
3
4
5
6
7
8

命题：
A: 用户权限比数据秘密级别高
B: 用户是高级领导
C: 用户是部门领导
D: 用户是普通员工
E: 用户在看自己部门的数据
F: 用户在看自己项目的数据
G: 用户可以访问数据

如下是OPA(rego)的实现，它是非时序逻辑。由于不支持if语句，因此产生了重复的语句

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

# 命题：((A&B)->G)|((A&C&F)->G)|((A&D&E)->G)
default allow = false
# 如果满足A与B，那么G命题成立
allow {
  input.access_level >= input.query.param.access_level
  input.access_level >= 50
}

allow {
  input.access_level >= input.query.param.access_level
  input.access_level >= 40
  input.access_level < 50
  input.dept == input.query.param.dept
}

allow {
  input.access_level >= input.query.param.access_level
  input.access_level >= 30
  input.access_level < 40
  input.query.param.project == input.projects[_]
}

完整Demo与用例在这里 https://play.openpolicyagent.org/p/WFbjph2KyY ，本部分的access_level仅供演示设计

通过上面的例子，我们可以看出声明语言的门槛：你需要手写遍历所有tries的可能性，类似于电路设计中不允许使用寄存器。

无论是Drools/Casbin/OPA，它们本质上都是通过维护rules描述出了一个Trie (Prefix Tree)的数据结构，通过遍历所有的分支，找出第一个返回为true的最短路径（Boolean interceptor），特点如下

• 对时序逻辑的的支持很差：只有数据结构，没有时间概念，即缓存与“优先级”
• 难以枚举：无法拥有值，而是拥有“计算的潜力”，是否拥有权限只有运行时才得知

但是当前即使在芯片设计中也在推广"低效"的Chisel而不是Verilog，恰恰说明了声明语言的高门槛。

上述的例子尽管从结果上可以看出两种命题是等价的，但是严格的形式证明可以参考《逻辑学导论》中的逻辑等价，或者笛卡尔积相关知识。这种编程风格的门槛非常高。

数据治理场景的权限(row-level filter)

数据主题指对where条件的限制，即Context based row-level filter，比如用户只能看到自己所在部门的数据，这种场景主要在数据治理与BI分析中非常常见。注意这里的filter指代where条件的过滤项。

大部分权限处理如下：

• 数据源的权限处理：需要对数据主题进行贴源，聚合，资产化，定级（比如内部公开，秘密，机密等），脱敏，GDPR等加工。敏感的数据不入库，降低权限开发负担。
• 机-机接口（IT租户）的权限：比如数据库表/视图、API-Token授权、消息队列对某个租户开放
• 业务级别权限：比如”员工只能看到自己部门的权限“，需要定制

非业务诉求如下：

• 需要尽可能提高开发效率，而不是天天写Controller

这类场景做到最后，就一定会演化到大数据场景，可以参考Huawei的数据湖治理中心服务，或者参考retool的低代码方案。

上述的定制成本均比较高，门槛在于业务专家上。如果追求快而去愿意掏钱的话，个人更建议

• 假如项目定位是度量或者报表，那么就是典型的大数据项目，问题在大数据建模上
• 数据录入与处理：购买DGC/Redshift等数据治理服务、ROMA等data Pipeline服务
• 数据展示侧：掏钱使用BI软件或者云服务，比如DLV等low-code方案。

如果自己有足够的时间又想用免费的组件，参考如下

• 将Context嵌入业务强相关逻辑中，并在SQL/ORM侧的模版引擎来改写SQL
• 甚至Mybatis的LanguageDriver/插件进行SQL定制，下游集成phoenix等聚合JDBC
• 参考redash的讨论，替换redash内置的jinja模版引擎升级为高级语言/rego，最终实现ABAC的过滤方案，但是它没有预编译能力，可能有注入或者性能问题

其他功能

如下要求是纯工程问题，可以自行决策是否使用

三权分立的策略管理界面(Zero-trust)

当你的SaaS项目中存在了很多重要数据时，如何让客户信任你呢？

当然是需要满足SOD(separation of duty，权限职责分离)与自举管理。比如下面是常见的三权分立

上面的需求本质是“权限的权限”，或者“policy ownership”，总体上就是把所有人当贼来防（这个只有大公司/SaaS服务才能这样折腾了），上述有三个问题

• 需要预置一些初始化账号，配置限制与审计策略（比如二次验证），防止内控部的人私自提权内盗
• 需要实现自举(self-compiling)
• 权利与义务对等，用户拥有数据后，也需要承担安全责任主体

真正要做到安全认证的话，这里还是要请安全团队进行渗透测试，软件设计师很难面面俱到。

最终方案

经过多个技术调研，最终选择基于AntPathMatcher实现类似Azure的IAM的low-code的权限模型，最终全部RBAC合并道ACL中，全部代码只有一个Java文件。只提供一些checkBoolean的无状态接口，因为大部分权限实际开发后发现会和业务的if/where条件耦合。数据权限仍然无法摆脱mybatis或者jinja等模版引擎。

附录

策略引擎的选型

以下主要为基于规则引擎的方案，假如你接触过Drools，那么理解会比较容易

• 开源方案，通过遍历真值表进行验证，这里是形式化逻辑的领域，通过手写tries的AST来形式化判断权限。
  • Casbin：偏学术化，而且它的DSL太烂了，就连Harbor这种级别的用户都只能抄官方demo，被用户评价为“读研时给导师打工”。
  • Open Policy Agent (OPA)：来自云原生项目且已毕业，通过实时执行rego策略代码（会优化为WASM代码），判断是否有权限，可以参考Demo介绍即可。
    • 性能：它本身是无状态的，可以堆机器。
    • 生态(Adopter)：GitOps/K8S等云应用，但是没有太多业务级的线上场景
    • 规则能力：对if嵌套逻辑的都不是很好，难以断点调试，也很反直觉。
    • 缺少开源二次封装（比如GUI/管理编辑界面）与生产实践（比如版本自动发布）
  • Serverless/Drools/ Cloudflare Worker: 可以将上述的编译产物扔到边缘计算中
  • AntPathMatcher：Spring自带的工具，可以参考Artifactory开源的PermissonTarget权限模型，被采用。
• 收费/闭源产品
  • HashiCorp Sentinel: 是proprietary and closed source，设计与文档都很优雅，但是没有API，rules与js代码差不多，仅供参考思路
  • Retool: 是我目前见到的最完美的low-code（基于js实现） + 权限方案，既有admin级别，也有项目级别，项目内部有ACL与ABAC，不提供rules，毕竟是YC毕业的收费项目。假如你的项目可以用它的low-code完成，可以把应用本体开发工作量也算进去
  • ory的keto ：一款一站式权限方案，当前后台与API均开源，而前台为SaaS提供。用一种DSL来描述图的关系，实现了谷歌论文中图的遍历算法，比OPA的tries树遍历更强大。当前属于创业与重构阶段，可能无法生产使用。
  • 另外可以参考美团的这篇自研规则引擎的文章。

知名软件项目选型一览

云项目设计

下图是参考Azure云服务术语反推出的ER逻辑图

值得注意的是，云项目中最细的粒度一般是服务实例级别（菜单级），而难以细化到实例内部的数据权限。比如你在租户下申请了K8S集群实例，想分给别人用，很难在管理侧细化到具体的namespace/secret等权限，而需要更细的数据权限方案。

同时也要注意，云项目一般过于复杂，尤其Role是三个多对多，需要规则引擎来实现，中小型快餐项目不推荐照搬使用。假如不涉及到费用、库存和限额，一般也没必要设计资源组的概念。

常见工具链项目

以下为应用层项目（均基于数据库软隔离的方案，即Sharded multi-tenant databases ）

上文场景中的Role中绑定的是SecurityPrincipal，即个人与群组被作为相同的范畴，因此在Sonarqube等工具被看作ACL。

其中Gitlab组织中加入了“角色概念”而不是一个单纯的数组，是失败中的失败，在项目中枚举了50多种，耗费一周后放弃

常见APM/Low-code/可视化相关项目

常见P层项目

上述可以得出一个结论

• 不涉及嵌套时，经典的RBAC/ABAC基本足够
• 涉及到嵌套，数据查看与过滤时，基于当前用户的属性（Role也算属性）进行管理，即ABAC是更好的方法，实现上可以转化为ACL

其它术语

权限模型相关术语

• ACL, RBAC, ABAC

微软的RBAC文档写的最好，建议参考这里后再来阅读本文