多租户隔离方案

[TOC] # 背景和价值

以下是 Schema 隔离 和 字段隔离 两种多租户架构方案在 租户规模、性能、扩展性、维护成本 四个维度的对比表格，聚焦核心差异并提供场景化决策参考：

维度	Schema 隔离	字段隔离
租户规模	中小规模（数百至数千租户）	大规模/超大规模（数万至百万级租户）
性能	- 优势：强物理隔离，单租户查询无需过滤字段，性能稳定且隔离性强。 - 瓶颈：单库 Schema 数超过 5000~8000 时，数据库元数据（如表/索引信息）加载变慢，备份/恢复耗时显著增加，可能引发连接池或查询缓存效率下降。	- 优势：单表资源利用率高，通过 tenant_id 索引实现快速过滤，配合分库分表（如按租户 ID 哈希）可支撑单表千万级数据。 - 风险：单表数据量超 5000 万行时，若未优化索引或分表，复杂查询可能出现性能衰减。
扩展性	- 横向扩展：可通过分库（如按行业/地域）承载更多租户，每个库支持数千 Schema。 - 纵向限制：单库 Schema 数受数据库内核限制（如 PostgreSQL 建议＜1 万，MySQL 无明确限制但元数据性能会下降），扩展存在天花板。	- 理论无上限：单表支持海量租户，通过租户 ID 分库分表（如哈希取模、范围分片）可无限横向扩展，租户规模仅受集群资源限制，是 SaaS 行业主流方案。
维护成本	- 开发：需实现租户与 Schema 的动态映射逻辑（如创建/删除 Schema、权限绑定），多租户场景下 SQL 需携带 Schema 前缀，代码复杂度中等。 - 运维：按 Schema 粒度备份/恢复，升级需逐 Schema 验证；跨 Schema 数据迁移成本高（如租户合并）。 - 成本：中等（高于字段隔离，低于表隔离）。	- 开发：统一表结构，仅需在 SQL 中添加 tenant_id = XXX 过滤条件，代码冗余度低，支持批量操作租户数据。 - 运维：单表结构维护简单，升级只需修改一次表定义；分库分表后需管理路由规则（如 Sharding-JDBC），但整体复杂度可控。 - 成本：最低（适合长期大规模场景）。

核心场景对比与推荐

场景需求	推荐方案	核心理由
合规性优先（如金融/医疗）	Schema 隔离	物理隔离满足数据主权和审计要求，避免字段级逻辑隔离的潜在泄漏风险。
高并发中小规模租户	Schema 隔离	单租户性能稳定，分库后可支撑数千租户，适合对隔离性和响应速度敏感的场景。
超大规模 SaaS 平台	字段隔离	扩展性和成本优势显著，支持百万级租户，且无需为每个租户创建独立存储结构。
混合租户结构（大小客户并存）	Schema+字段隔离	大客户独立 Schema（高隔离），小客户共享字段隔离表（低成本），灵活平衡需求。

关键决策建议

1. 短期 vs 长期：

   • 若初期租户规模小且有强隔离需求（如定制化项目），可采用 Schema 隔离，后期随规模增长逐步迁移至字段隔离（需提前规划兼容层）。
   • 若目标为通用 SaaS 平台，直接选择字段隔离，避免 Schema 隔离的扩展性瓶颈。

2. 性能优化关键点：

   • Schema 隔离：限制单库 Schema 数（建议＜5000），定期清理无效 Schema，采用异步元数据加载机制。
   • 字段隔离：确保 tenant_id 字段为主键/索引，单表数据量控制在 5000 万行以内，通过冷热数据分离（如按时间分表）提升查询效率。

3. 成本权衡：

   • Schema 隔离的硬件成本较高（每个 Schema 占用独立元数据空间），字段隔离的资源利用率可提升 30%~50%。
   • 字段隔离的运维复杂度集中在分库分表管理，而 Schema 隔离需处理多套独立的数据库对象。

通过以上对比，可根据业务的 增长预期 和 隔离性合规要求 选择最适配的架构方案。