JeecgBoot多租户模式下BI与积木报表的隔离问题分析与解决方案
2025-06-01 18:55:44作者:庞队千Virginia
背景介绍
JeecgBoot作为一款基于SpringBoot的企业级快速开发平台,在1.9.5版本中引入了多租户功能,为企业级SaaS应用提供了良好的支持。然而,在多租户场景下,BI(商业智能)模块和积木报表模块的目录隔离机制存在不足,导致不同租户间可能出现数据越权访问的问题。
问题现象
当系统开启多租户隔离功能后,虽然大部分业务数据能够按照租户ID进行有效隔离,但BI和积木报表模块的目录结构却未能实现租户级别的隔离。具体表现为:
- 租户A可以查看、修改甚至删除租户B创建的报表目录
- 不同租户间的报表目录混在一起,缺乏清晰的边界
- 存在数据安全风险,可能导致商业数据泄露
技术分析
多租户隔离在技术实现上通常需要考虑以下几个层面:
- 数据隔离:数据库层面的租户ID过滤
- 逻辑隔离:业务逻辑中的租户校验
- UI隔离:前端展示的租户区分
在JeecgBoot的BI和积木报表模块中,目录管理功能未能充分实现上述隔离机制。主要原因可能包括:
- 目录表结构设计时未考虑租户ID字段
- 查询逻辑中缺少租户ID的过滤条件
- 权限校验机制未覆盖目录操作
解决方案
针对这一问题,开发团队已在后续版本中进行了修复,主要改进措施包括:
-
数据库层面:
- 在目录表中增加tenant_id字段
- 建立租户ID索引提高查询效率
-
业务逻辑层:
- 所有目录查询操作自动附加租户ID条件
- 目录创建、修改、删除操作进行租户权限校验
- 实现租户间的目录隔离机制
-
前端展示层:
- 仅展示当前租户的目录结构
- 操作按钮根据租户权限动态显示
升级建议
对于使用Spring Boot 3.x版本的用户,建议:
- 及时更新到包含此修复的版本
- 升级前做好数据备份
- 测试环境充分验证多租户隔离效果
- 检查现有报表目录数据,必要时进行数据迁移
总结
多租户隔离是企业级SaaS应用的核心需求之一。JeecgBoot通过不断完善各模块的租户隔离机制,为用户提供了更加安全可靠的多租户解决方案。此次对BI和积木报表模块的改进,进一步提升了平台在复杂企业环境下的适用性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255