RuoYi-Vue-Pro项目中的菜单权限与操作权限分离实践
2025-05-05 05:11:25作者:毕习沙Eudora
权限控制的基本概念
在基于角色的访问控制(RBAC)系统中,权限通常分为两种类型:菜单权限和操作权限。菜单权限控制用户能否在界面上看到某个菜单项,而操作权限则控制用户能否执行特定的操作,如查询、新增、修改、删除等。
RuoYi-Vue-Pro的权限设计
RuoYi-Vue-Pro项目采用了Spring Security框架来实现权限控制,其权限系统设计具有以下特点:
- 权限层级结构:系统采用"角色-权限"的二级结构,角色可以关联多个权限
- 权限粒度:支持细粒度的权限控制,可以精确到按钮级别
- 前后端分离:前端负责菜单和按钮的显隐控制,后端负责接口的权限校验
实现菜单与操作权限分离
在实际业务场景中,经常需要实现"用户能操作但不能看到菜单"的需求。例如,某些角色需要拥有基础数据的查询权限,但不应该在界面上看到基础数据菜单。在RuoYi-Vue-Pro中可以通过以下方式实现:
- 配置操作权限:在权限管理界面,为角色分配具体的操作权限(如查询权限)
- 不分配菜单权限:不勾选该角色对应的菜单权限项
- 权限标识配置:确保操作权限有正确的权限标识(如
system:user:query)
技术实现原理
-
前端实现:
- 前端通过获取用户拥有的菜单权限列表来渲染导航菜单
- 操作按钮的显隐也通过权限列表控制
- 菜单权限和操作权限在前端是独立控制的
-
后端实现:
- Spring Security的
@PreAuthorize注解用于方法级别的权限控制 - 权限表达式如
@PreAuthorize("hasPermission('system:user:query')") - 后端不关心前端菜单的显隐,只校验接口权限
- Spring Security的
最佳实践建议
- 权限规划:在设计权限时,应明确区分菜单权限和操作权限
- 命名规范:遵循一致的权限标识命名规范,如
模块:功能:操作 - 测试验证:分配权限后,应测试菜单是否隐藏而接口仍可访问
- 文档记录:记录特殊权限配置,便于后续维护
常见问题解决
如果遇到菜单隐藏但接口也无法访问的情况,可以检查:
- 操作权限是否已正确分配给角色
- 权限标识是否与后端注解配置一致
- 用户是否被分配了多个角色,可能存在权限冲突
- 缓存是否及时更新,权限变更后可能需要重新登录
通过合理配置RuoYi-Vue-Pro的权限系统,可以灵活实现各种复杂的权限控制需求,满足不同业务场景下的安全管控要求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218