Jeecg-Boot多角色数据权限优化实践
2025-05-02 10:43:54作者:侯霆垣
背景介绍
在Jeecg-Boot 3.6.3版本中,系统原有的数据权限处理机制存在一个需要优化的地方:当用户拥有多个角色时,系统会将不同角色的数据权限条件用AND逻辑连接,这导致用户只能访问同时满足所有角色权限的数据,而非预期的可以访问任意一个角色权限范围内的数据。
问题分析
在权限管理系统中,一个用户通常会被分配多个角色,每个角色又可能配置不同的数据权限规则。理想情况下,用户应该能够访问其任意一个角色所允许的数据范围,即多个角色权限之间应该使用OR逻辑连接。
然而,Jeecg-Boot原有的实现将所有角色的数据权限条件用AND连接,这造成了以下问题:
- 用户实际能访问的数据范围被过度限制
- 当用户拥有多个角色时,只能访问权限最严格的那部分数据
- 与业务场景中"角色权限叠加"的预期不符
解决方案
通过对installMplus方法的改造,我们实现了更合理的权限处理逻辑:
- 角色间权限处理:不同角色的数据权限条件使用OR连接
- 角色内权限处理:同一角色的多个数据权限条件仍保持AND连接
- 条件分组:将每个角色的权限条件用括号包裹,确保逻辑清晰
关键实现代码如下:
// 定义一个StringBuilder用于拼接不同角色的数据权限条件
StringBuilder roleConditions = new StringBuilder();
// 获取当前用户角色
List<String> roleIds = commonAPI.getRoleIdsByUsername(sysUserCacheInfo.getSysUserCode());
boolean isFirstRole = true;
for (String roleId : roleIds) {
// 获取并处理每个角色的数据权限规则
StringBuilder roleCondition = new StringBuilder();
boolean isFirstCondition = true;
// 处理角色内的多个数据权限规则
for (SysPermissionDataRuleModel dataRule : list) {
if (!isFirstCondition) {
roleCondition.append(" AND ");
}
// 拼接具体的数据权限条件
// ...
isFirstCondition = false;
}
// 将角色条件添加到总条件中
if (roleCondition.length() > 0) {
if (!isFirstRole) {
roleConditions.append(" OR ");
}
roleConditions.append("(").append(roleCondition).append(")");
isFirstRole = false;
}
}
// 将最终条件添加到查询中
if (roleConditions.length() > 0) {
queryWrapper.and(i -> i.apply(roleConditions.toString()));
}
实现效果
优化后的权限系统具有以下特点:
- 更符合业务逻辑:用户可以访问其任意一个角色权限范围内的数据
- 条件分组清晰:使用括号明确区分不同角色的权限条件
- 与查询条件解耦:数据权限条件与普通查询条件保持独立,避免逻辑混乱
- 兼容原有功能:不影响单角色用户的权限处理
最佳实践建议
- 权限设计原则:在设计数据权限时,应考虑"最小权限"和"权限叠加"原则
- 角色分配策略:为用户分配角色时,应考虑各角色权限之间的关系
- 测试验证:修改权限逻辑后,应充分测试各种角色组合下的数据访问情况
- 性能考量:当用户拥有大量角色时,应注意查询条件的复杂度对性能的影响
总结
通过对Jeecg-Boot数据权限处理的优化,我们实现了更灵活、更符合实际业务需求的权限管理系统。这一改进不仅解决了原有实现中的逻辑问题,还为系统提供了更好的扩展性和可维护性。开发者在实现类似功能时,应充分考虑业务场景中的实际需求,设计合理的权限处理逻辑。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
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
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355